数据算法工程师-campus-2027

负责智能驾驶数据闭环相关算法与工程开发，覆盖数据解析、回灌、清洗、挖掘、标注、质检、样本构建及数据制备等环节。

负责离线自动标注与伪标签生成系统建设，结合多帧时序信息、4D 重建、多模态大模型及点云处理等技术，提升 3D/4D 标注质量，解决远距离小目标漏标、遮挡目标误标等问题。

负责数据闭环流水线及数据管道建设，打通数据采集、接入、处理、标注、质检、训练和评估流程，保障数据高效流转、一致性及可追溯性。

参与数据平台后端及数据网关开发，负责跨数据库数据抓取、同步、级联对账、数据过滤、去重及安全防护，并进行 SQL、数据库读写和高并发场景下的性能优化。

结合模型表现、离线评估及实车反馈，分析数据质量和场景覆盖情况，定位模型及数据问题，推动感知、预测、规划、控制及端到端模型持续迭代。

探索半监督学习、扩散模型及生成式 AI 等技术在自动标注、场景合成和数据增强中的应用，完善相关工具、平台及算法工程化能力

计算机、软件工程、人工智能、自动化、车辆工程、数据科学、数学、统计学等相关专业，本科及以上学历。

熟练掌握 Python 或 C++，具备扎实的数据结构、算法开发、数据处理及工程实现能力，熟悉 Pandas、NumPy 等工具。

熟悉 SQL 及 MySQL、TiDB 等数据库的基本原理、索引结构和性能优化方法。

具备智能驾驶、自动标注、伪标签生成、半监督学习、3D 点云处理、数据管线或数据平台开发中的一项或多项经验。

了解机器学习、深度学习模型训练与评估流程，熟悉感知、预测、规划、控制或端到端驾驶相关业务流程者优先。

具备良好的问题分析、数据敏感度、工程思维和跨团队协作能力，能够推动方案落地并持续优化