1、主导 AI仿真数据生成平台开发、AI / 自动驾驶等领域仿真平台设计与核心开发，负责架构设计、核心模块（数据合成、增强、标注）研发与迭代，支撑算法验证、系统测试、场景复现等全流程需求。 2、设计数据生成自动化流水线，集成场景配置、数据生成、质量校验、标注关联等功能，实现 “按需生成 - 即用即取”；对接算法、测试团队，定制仿真场景（如极端天气、复杂路口）与评估指标，推动平台与算法迭代、功能落地衔接。 3、优化数据生成效率与保真度，解决大规模数据（TB 级）生成的算力消耗、物理场景还原度、标注一致性等核心问题，跟进仿真技术前沿（如数字孪生、虚实融合），迭代平台能力，满足高并发、高保真的仿真验证需求 4、对接算法、仿真团队，梳理数据需求（如极端场景、小样本数据），定制化开发数据生成方案，支撑算法性能突破，提升数据价值密度，降低数据处理与训练成本。 5、跟进数据生成技术前沿（如 Diffusion Model、数字孪生合成、世界模型），落地技术优化，提升生成数据的多样性与算法适配性。 6、建立数据与模型的质量评价体系，推动自动化评测能力、AI引入与验证标准化，确保整个数据链路的安全与监管合规。

1、计算机、数据科学等相关专业本科及以上学历，8年 + 数据开发经验，其中3年 + AI 数据生成平台核心开发经验。 2、精通 Python/C++，熟练使用数据生成框架（如 Blender、Unity、GAN/Diffusion 相关工具），具备多模态数据处理能力。 3、熟悉物理仿真、场景建模技术，了解 AI 算法（感知 / 定位）对数据的需求特性，能设计高保真生成方案。 4、掌握分布式计算、GPU 加速技术，有大规模数据生成（如百万级场景数据）、自动化数据增强工具开发经验者优先。 5、具备平台架构设计能力，能平衡数据生成效率、质量与扩展性，有自动驾驶 / 工业 AI 数据生成项目落地经验者优先。 6、具备强问题解决能力与跨团队协作意识，了解数据标注、算法训练全流程，能精准匹配生成数据与业务需求。