工作职责：

我们正在寻找一位对智能驾驶充满热情、对数据敏感的工程师。您将成为我们数据驱动研发体系的核心成员，负责构建和优化从车端数据采集到价值挖掘的完整链路。您的工作将直接提升智能驾驶系统的感知、决策和控制性能，是实现技术突破的关键一环。

核心职责：
1. 车端数据触发与采集：
· 设计与开发基于特定场景（如Corner Case、接管、模型不确定性高）的智能数据触发策略；
· 负责车端数据采集模块的开发与优化，确保数据的高效、可靠上传；
· 定义和规范车端数据的格式、质量和合规性标准。
2. 数据回传与分析：
· 参与构建和管理车云数据传输 pipeline，确保数据的完整性和时效性；
· 对回传的海量数据进行初步分析、清洗和标注管理，为模型训练准备高质量数据集；
· 利用数据分析工具，定位系统缺陷，挖掘影响智驾性能的关键场景。
3. 闭环工具链与平台支持：
· 与数据平台和算法团队紧密合作，参与开发数据闭环相关的工具链和平台；
· 优化数据检索、场景切片、仿真回灌等流程，提升算法迭代效率；
· 负责车端软件OTA与数据闭环任务的联动，确保新模型能有效验证并部署。
4. 场景挖掘与仿真测试：
· 基于真实路采数据，挖掘、构建和泛化高价值的测试场景库；
· 将关键场景应用于仿真测试，快速验证算法修复和优化效果。

任职资格：

任职要求：
1. 学历与经验： 计算机科学、电子工程、车辆工程、自动化等相关专业本科及以上学历，具备2年以上相关工作经验；
2. 编程能力： 熟练掌握 C++/Python 中的至少一种，具备扎实的编程基础和良好的代码风格；
3. 车端知识： 熟悉车载系统（如QNX, Linux Auto）和车载网络（如CAN, SOME/IP, DDS），有实际的ECU或车机软件开发经验者优先；
4. 数据基础： 具备扎实的数据处理能力，熟悉常用的数据结构和算法；
5. 系统理解： 对智能驾驶系统（感知、预测、规划、控制）有基本的理解，了解各模块的输入输出和常见问题；
6. 工具使用： 熟练使用 Git、Linux 开发环境；
7. 团队协作： 具备出色的沟通能力和团队协作精神，能够承担压力，自我驱动。