数据闭环专家(J11168)

职位描述

1. 系统架构设计与技术规划

- 负责自动驾驶数据闭环平台的整体架构设计，涵盖数据采集、传输、存储、预处理、标注、模型训练、仿真评测等核心模块的技术选型与方案制定

- 设计高可用、高扩展性的分布式系统架构，支持PB级海量数据处理及千亿级样本的高效管理与检索

- 制定平台技术演进路线，结合行业趋势（端到端模型、BEV感知、Occupancy网络等）优化架构设计，确保技术前沿性

- 面向未来机器人业务，规划跨域数据闭环技术路线，支撑多模态感知与决策系统的数据需求

2. 数据飞轮与自动化流水线建设

- 搭建云端数据飞轮基础设施，构建从数据采集、清洗、挖掘、标注到模型训练、部署的完整自动化闭环

- 依托量产车队设计长尾异常场景的"影子模式"触发与旁路上传机制，高效采集高价值罕见场景数据

- 统筹数据清洗、数据挖掘、数据标注到模型训练的全流程自动化流水线，提升数据处理效率与模型训练速度

- 主导数据闭环核心算法研发，包括主动学习、场景挖掘、数据多样性分析、难例挖掘、自动化标注等方向

3. 关键技术攻关

- 主导数据闭环平台技术难点攻关，如低延迟数据回传、多模态数据融合（摄像头、激光雷达、毫米波雷达）、自动化标注、场景生成引擎、分布式训练框架优化等

- 探索多模块模型、世界模型、3DGS等技术在数据合成、标注效率提升中的应用，推动技术预研与落地

- 推动合成数据与真实数据的融合应用，探索基于生成式AI的数据增广与Corner Case自动生成技术

- 设计车端-云端协同架构，支持影子模式数据实时回流、OTA增量更新、模型动态部署等场景

4. 跨团队协作与标准化

- 与算法团队、数据团队、测试团队及云平台团队紧密协作，定义数据闭环平台的技术接口规范与数据标准

- 主导核心模块的代码评审、性能调优及容灾设计，确保系统稳定性

- 建立数据质量管控体系与安全保障机制，确保数据的准确性、完整性与安全性

- 带领技术团队攻克关键技术难题，培养数据闭环领域的工程与算法人才

5. 性能优化与成本控制

- 针对数据存储、计算资源（GPU集群）、网络传输等环节优化成本，设计弹性伸缩方案及资源调度策略，平衡效率与成本

- 建设数据生命周期管理体系，实现冷热数据分层存储、自动化清理与归档

- 跟踪学术界与工业界数据闭环领域的前沿技术，将先进方法落地到量产场景

任职要求

1. 教育背景

- 硕博学历，计算机科学、人工智能、软件工程、电子工程、自动化、数学等相关专业；

- 在计算机视觉、机器学习、自动驾驶、机器人等领域有深入研究，有顶会论文（CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICML/ICRA等）或高质量专利者优先

2. 行业经验

- 3年以上软件研发经验，有大数据平台、云计算或自动驾驶数据闭环架构设计经验者优先

- 具备自动驾驶数据闭环相关工作经验，主导过智驾数据闭环平台、训练推理平台或车云协同系统的架构设计者优先

- 熟悉自动驾驶全栈技术（感知、预测、规划与控制）及数据驱动开发模式

3. 技术能力

- 分布式系统与大数据：精通分布式系统设计，熟悉Hadoop生态系统及Spark、Flink等分布式计算框架，具备大规模数据处理平台搭建经验

- 云原生与容器化：熟悉Kubernetes、Docker等容器化技术，具备云原生应用开发与部署经验

- 数据湖仓与存储：熟悉流批一体架构（Kafka/Pulsar）、数据湖仓（Paimon/Iceberg）等技术，掌握主流数据库（SQL/NoSQL/时序数据库）及存储优化技术（如Parquet、OSS存储策略）

- AI与算法：精通深度学习与计算机视觉基础算法，熟悉目标检测、语义分割、多传感器融合等自动驾驶核心技术，熟练使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架

- 编程能力：精通Python/Java/C++至少一种编程语言，具备架构级代码设计能力

软性要求

- 技术前瞻性：深入理解智驾技术趋势（如端到端模型、BEV感知、Occupancy网络），能将技术演进转化为架构设计输入

- 复杂问题解决能力：具备从0到1设计复杂系统的经验，能平衡性能、成本、扩展性及开发效率

- 数据思维：对数据有深刻理解和敏锐直觉，具备从海量数据中发现问题、提炼价值的能力

- 团队协作与领导力：优秀的跨部门沟通能力，能够推动技术方案在算法、工程、运维等多团队落地，具备技术领导力与团队指导经验

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加分项

- 主导过10PB级以上、接入量产车的数据平台搭建者优先

- 具备闭环仿真系统架构设计经验（如CARLA、log-simulation），熟悉ROS/ROS2生态系统者优先

- 具备AI Agent协同研发经验，了解LLM在数据闭环中的应用

- 有端到端智驾模型数据闭环平台建设经验者优先

- 有自动驾驶数据闭环、数据挖掘、主动学习相关项目或研究经验

- 有大规模数据处理系统（如Spark/Flink/Kafka）或MLOps平台建设经验

- 熟悉仿真引擎（CARLA/GAIA等）或合成数据生成技术

- 有机器人、具身智能相关研究或工程经验

- 在知名自动驾驶公司或科技公司有相关实习或工作经历