自动驾驶数据闭环工程师

1、大规模数据回灌：搭建并优化数据回灌流水线，实现从原始数据采集、清洗、筛选到模型训练集构建的全链路自动化，保障数据回灌的规模化、高效性与可追溯性。

2、评价系统研发：设计并落地模型与算法的自动化评估体系，包括离线评测指标体系设计、在线/仿真闭环评估框架搭建，持续量化各算法模块的性能表现。

3、可视化分析平台：开发数据可视化分析系统，支持多维度数据探索、模型性能趋势追踪及 Case 分析，提升研发团队的数据洞察效率。

4、闭环流程优化：与模型及数据平台团队紧密协作，持续优化数据闭环各环节的自动化程度，推动"数据采集 → 挖掘 → 标注 → 训练 → 评估 → 回灌"全流程提效。

5、前沿技术探索：跟踪业界最新进展，探索将大模型（LLM/VLM）、主动学习、自动标注等技术引入数据闭环系统，提升挖掘精度与回灌效率

1、计算机、人工智能、自动化、电子工程或相关专业本科及以上学历。

2、扎实的编程基础，精通 Python，熟悉 C++，能熟练使用 Pandas、NumPy、Spark 等数据处理工具；熟悉至少一种主流深度学习框架（PyTorch / TensorFlow）。

3、具备大规模数据处理经验，熟悉分布式计算框架（Spark / Hadoop / Flink）及数据存储系统（HDFS / 对象存储等）。

4、具备良好的系统设计能力和较强的工程能力，能够独立完成从需求分析到系统落地的全流程工作。

5、具备优秀的问题分析与解决能力，善于跨团队沟通协作，能清晰表达技术方案