智能驾驶数据应用算法开发岗

1. 01

   数据工具开发与 pipeline 搭建：参与智能驾驶多源原始数据接入、解析、存储链路开发；设计自动化数据清洗、过滤、切片、脱敏工具，搭建标准化数据处理流水线，提升数据生产自动化率；

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   标注平台配套功能开发与流程落地： 对接 2D/3D / 多模态标注业务需求，开发标注任务分发、质检、回流、统计工具；设计海外数据专属标注适配逻辑，解决海外道路法规、交通标识、场景差异化带来的数据适配问题；优化标注自动化预标注算法接入流程，降低人工标注成本；

3. 03

   海内外数据项目全流程进度跟踪与管控： 承接海内外路采数据、外包标注、自研数据生产项目，搭建数据产出监控看板；实时跟踪数据采集产能、清洗通过率、标注交付时效、质检合格率；识别流程卡点（海外数据传输延迟、跨境合规校验、标注人力瓶颈等），输出进度优化方案，保障数据按时交付算法团队；

4. 04

   数据闭环体系迭代与标准化建设： 梳理海外 / 国内多来源数据全生命周期规范，制定数据采集标准、清洗规则、标注规范、跨境数据合规校验流程；沉淀自动化脚本、监控工具、项目管理模板，持续优化数据闭环周转效率；对接算法团队需求，反向驱动数据采集、标注策略迭代；

5. 05

   跨部门协同与问题治理：协同海外路采团队、数据标注外包、算法研发、数据合规、存储运维团队，解决跨境数据传输、隐私脱敏、数据格式兼容、标注误差等线上问题；定期输出数据产能、质量、进度复盘报告，推动流程、工具、人力方案落地优化

1、2027 届硕士研究生，计算机、软件工程、自动化、车辆工程、测绘、遥感、数据科学等相关专业，毕业前可长期实习优先；

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   扎实计算机基础，熟练掌握至少一门后端开发语言（Python/Java/C++），熟练使用 SQL，了解大数据基础工具（Hive/Spark/HDFS 优先）；

3. 03

   熟悉基础数据处理逻辑，了解图像、点云、车载传感器数据（图片、激光点云、IMU、CAN 总线数据）基础结构优先；

4. 04

   具备良好工程落地思维，能够独立完成小工具、自动化脚本开发，解决实际业务流程问题；

5. 05

   具备清晰逻辑梳理、数据统计分析能力，能通过数据指标定位项目进度、质量问题；

6. 06

   责任心强，细致严谨，能同步推进多线海内外数据项目，具备较强项目跟踪、风险预判能力