1、构建高性能、标准化的数据与模型生产链路，覆盖数据处理、真值、标注、训练、回归评估等关键环节，实现流程自动化与体系化，支撑感知模型高效迭代； 2、负责多模态大模型在自动驾驶云端的应用研发，包括数据处理、标签生成、语义检索等关键场景，提升系统对复杂交通环境的理解能力； 3、探索并优化大模型在云端的性能与应用边界，持续关注行业前沿，推动AIGC技术（如自动标注、数据合成、内容生成）在感知数据链路中的落地； 4、深入理解感知系统在ADAS、Parking、城区/高速NOA等场景中的需求，具备从数据挖掘、模型训练到部署与badcase回归的全链路优化能力，推动基于数据闭环的持续迭代与性能提升。

1、计算机视觉、机器学习、电子信息、自动化、机器人等相关专业硕士及以上学历，或具备同等工程能力和经验； 2、熟练掌握主流深度学习模型，尤其是基于Transformer的多模态感知技术，具备VLM/VLA模型的训练调优、云端部署与二次开发实践经验； 3、对自动驾驶感知数据与模型闭环开发有深入理解，具备实际系统构建与优化经验，熟悉数据预处理、任务编排调度、版本控制等关键环节，掌握Apache Kafka、Flink等流式计算框架； 4、具备扎实的工程开发能力，精通Python/Go/C++中至少一种语言，代码结构清晰、可维护性强； 有自动驾驶感知系统、数据平台、端到端数据闭环工具链的设计与量产落地经验者优先； 5、在计算机视觉与人工智能领域有顶会（CVPR/ICCV/ECCV/ICML/NeurIPS）或顶刊（TPAMI/IJCV/TIP）论文发表者优先 6、有实际项目成果或全球AI竞赛获奖经验者优先。