27届秋招-自动驾驶-数据闭环算法工程师

岗位职责

岗位职责：

1. 数据采集：设计车端数据trigger，召回有价值数据并进行数据重要性评估；
2. 数据挖掘：参与端到端/感知/预测/Planner等模型数据闭环算法研发，从海量路采数据中挖掘特定场景数据，设计开发自动数据清洗链路，过滤脏数据提升数据质量；
3. 数据标注与校验：学习场景与行为理解，使用VLM等自动标注工具产出场景、交通参与者属性、行为等标签，并保证准召；
4. 数据画像分析：进行多维度数据画像的辅助分析，参与量化数据缺陷，为模型迭代和数据采集提供数据层面的依据；
5. 数据增强：针对模型表现短板，通过数据增强与合成数据等手段提升模型效果。任职要求：1、2027届毕业生，硕士及以上学历，国内外知名院校计算机、人工智能、自动化、电子信息、数学等相关专业优先；
6. 对自动驾驶与数据闭环有浓厚兴趣，具备快速学习新技术、新工具的能力，能主动关注行业前沿，将新知识转化为实践；
7. 熟练使用Python，熟悉Numpy、Pandas、Pyspark等数据处理库，了解C++基本语法，对PyTorch或TensorFlow有一定使用经验；
8. 了解Transformer基本原理（注意力机制、Encoder-Decoder结构），对自动驾驶感知、预测、规控模块间关系有基本认识，具备从问题现象反推数据原因的初步能力；
9. 性格细致严谨，注重细节，自驱力强，能主动跟进问题，对从数据角度提升模型效果有热情，具备跨团队高效沟通能力。加分项：
10. 有实际数据处理、数据分析类项目经验；
11. 参与过数据标注流程设计；
12. 有竞赛获奖或高质量论文发表；
13. 熟练使用AI辅助编程工具（如Copilot、Cursor等）。岗位职责：
14. 数据采集：设计车端数据trigger，召回有价值数据并进行数据重要性评估；
15. 数据挖掘：参与端到端/感知/预测/Planner等模型数据闭环算法研发，从海量路采数据中挖掘特定场景数据，设计开发自动数据清洗链路，过滤脏数据提升数据质量；
16. 数据标注与校验：学习场景与行为理解，使用VLM等自动标注工具产出场景、交通参与者属性、行为等标签，并保证准召；
17. 数据画像分析：进行多维度数据画像的辅助分析，参与量化数据缺陷，为模型迭代和数据采集提供数据层面的依据；
18. 数据增强：针对模型表现短板，通过数据增强与合成数据等手段提升模型效果。任职要求：1、2027届毕业生，硕士及以上学历，国内外知名院校计算机、人工智能、自动化、电子信息、数学等相关专业优先；
19. 对自动驾驶与数据闭环有浓厚兴趣，具备快速学习新技术、新工具的能力，能主动关注行业前沿，将新知识转化为实践；
20. 熟练使用Python，熟悉Numpy、Pandas、Pyspark等数据处理库，了解C++基本语法，对PyTorch或TensorFlow有一定使用经验；
21. 了解Transformer基本原理（注意力机制、Encoder-Decoder结构），对自动驾驶感知、预测、规控模块间关系有基本认识，具备从问题现象反推数据原因的初步能力；
22. 性格细致严谨，注重细节，自驱力强，能主动跟进问题，对从数据角度提升模型效果有热情，具备跨团队高效沟通能力。加分项：
23. 有实际数据处理、数据分析类项目经验；
24. 参与过数据标注流程设计；
25. 有竞赛获奖或高质量论文发表；
26. 熟练使用AI辅助编程工具（如Copilot、Cursor等）。