工作职责：

1、自动化标注大模型研发：面向自动驾驶感知与规控任务（如障碍物、车道线、红绿灯、OCC等），设计与训练自动化/半自动化标注大模型，实现基于点云或图像的检测、跟踪、分割、融合等核心能力。
2、多模态融合与模型优化：基于相机、LiDAR、GNSS、IMU、轮速计等多源数据，构建多模态特征融合与生成模型，持续提升 4D 感知场景下的检出率、精度与鲁棒性。
3、自动化标注的Dag流程设计：负责将自动化标注链路拆解为可复用算子节点（operator），明确各节点输入输出、功能与依赖关系，保障器高效稳定执行；
4、数据闭环与持续学习：与数据挖掘、质量评估、模型训练、验证环节紧密协同，构建模型驱动的数据闭环体系，不断提升自动标注效率、准确率与泛化能力。
5、技术探索与落地：关注 AIGC、生成式标注、主动学习、弱监督、LLM+视觉理解等前沿方向，并推动其在自动标注任务中的应用落地

任职资格：

1、硕士及以上学历，计算机/人工智能/电子电器/自动化等相关专业，3年以上工作经验；
2、熟悉主流的基于CNN、transjformer等的AI网络结构、原理及训练、推理方法以及常用开源模型。
3、具备自动化标注相关经验，熟悉自车运动估计、轨迹估计、视觉/激光雷达SLAM、多次采集配准（multi-trip registration）、三维重建（COLMAP / Structure from Motion）及多传感器融合等核心技术中的1项或多项
4、编程能力优秀，熟悉Linux，熟悉C++/C和Python，Pytorch,Tensorflow等，具备良好的编程习惯；
5、有自动驾驶或者高精地图业务相关经验，从事过诸如4D GT构建以及高精地图自动化标注相关业务；
6、具备出色的逻辑分析与问题解决能力，主动协作、执行力强，能在高压环境下保持高产出