自动驾驶数据闭环算法工程师

1. 负责自动驾驶数据闭环相关的策略研发工作，制定数据挖掘方案，计划并实施，保证数据质量和闭环效果，为线上模型迭代提供数据支持。

- 负责车端数据挖掘/主动学习算法设计开发，提取高价值自动驾驶数据，解决长尾问题,包括但不局限于（rule base、SVM leanning等）

- 基于海量自动驾驶场景和行为，科学地管理自动驾驶用户数据和已挖掘的算法问题， 研究和设计自动驾驶各算法高效发现问题和利用数据的方案

- 与算法研发工程师合作，通过数据驱动的方式挖掘自动驾驶算法需要关注的关键场景和高价值数据，参与算法迭代;

- 负责自动驾驶数据闭环相关的策略研发工作，制定项目挖掘方案，计划并实施，保证数据质量和闭环效果

- 设计和开发挖掘策略/算法/工具，为感知算法任务提供研发迭代需要的数据，支持数据转化为驾驶能力

2. 综合车端的感知、规控、地图、车辆状态等信息，对各种异常case进行识别做自动化归因算法开发;

3. 负责推进自动驾驶用户数据闭环平台构建、优化，确保闭环科学地、稳定地、高效地运转；

4. 从事数据生产闭环相关工作，包括数据挖掘、自动标注、自动训练 端到端业务交付和算法框架设计。

工作要求：

1、计算机视觉、模式识别、机器学习、电子信息、机器人等相关专业的本科/硕士，需要有自动驾驶1年以上从业经验

2、了解数据结构、算法、代码优化和大规模数据处理等相关知识; 精通 C/C++ 或 Python 编程，有自动驾驶数据闭环相关工作经验的优先

3. 熟悉DDS中间件，或ROS、Someip、zmq等中间件（车端数据挖掘方向）

4. 了解智驾技术体系、软硬件架构、功能pipeline，对自动驾驶设计的传感器数据，算法中间结果有一定的了解

5. .有自动驾驶 自动标注、车云数据数据挖掘Trigger及自动化根因分析triage业务经验者优先

6. 对数据敏感，善于灵活应用各种算法，解决业务问题

7. 具备至少一个方向的深度学习模型研发和应用经验，如目标检测、目标分割、主动学习等

-加分项: 具有自动驾驶数据闭环相关研发经验优先

-加分项: 具有多模态大模型研发和应用经验优先

-加分项：了解脚本语言，如Lua 等