云端打标挖掘算法工程师

数据闭环与挖掘：设计自动驾驶数据挖掘与打标的链路，优化基于主动学习的数据挖掘策略，开发长尾场景与 Corner Case 挖掘算法，提升数据集多样性；

VLM 模型构建：负责云端视觉语言模型的开发与迭代，研究指令微调与领域适配方法，构建基于 VLM 的通用打标能力，降低规则打标占比；

数据平台建设：主导元数据管理与非结构化数据存储设计，优化向量检索与时空索引性能，基于 Spark/Flink 构建高吞吐量数据处理流水线；

跨团队协作：与算法团队配合，分析训练数据分布，通过主动采集等形式平衡数据整体分布，提升模型性能；

前沿跟踪：跟踪学术界与工业界最新进展（如 OpenScene、DriveLM 等），推动算法迭代

计算机科学、人工智能等相关专业硕士及以上，有自动驾驶数据背景优先；

熟练使用 **agentic-coding**（Cursor / Claude Code / Copilot Workspace 等 AI 辅助编程工具）提升研发效率；

熟悉深度学习与 PyTorch/TensorFlow，有 VLM/LLM（CLIP/BLIP/Flamingo 等）开发经验，有大模型微调或 Prompt 工程经验加分；

扎实的计算机视觉基础，熟悉目标检测、语义分割、BEV 感知等任务；

精通大数据处理技术（Spark/Hadoop/Flink），熟练使用 SQL 与 NoSQL，有向量数据库（Milvus/Faiss）或 Elasticsearch 应用经验优先；

精通 Python/C++，熟悉分布式系统设计、微服务架构、Docker/K8s 及消息队列。 加分项：有顶会/顶刊论文、顶级学术比赛成果、火山云生态（EMR/ByteHouse）经验、大数据架构或数据湖仓经验