1.负责自动驾驶场景下多模态数据(图像、点云、雷达等)的自动化标注pipeline设计与开发,覆盖动态障碍物、静态道路元素、occupancy、freespace、车位等关键要素. 2.构建基于模型推理、多传感器融合及后处理规则的智能标注系统提升标注效率与精度,减少人工干预. 3.开发标注质量评估、异常检测与自动修正机制,保障标注数女据的一致性与可靠性. 4.与感知算法、数据平台及标注运营团队协作,推动自动化标注工具在行车、泊车等场景的落地与迭代优化 5.探索利用自监督、弱监督、大模型等前沿技术提升自动化标注能力,支持大规模数据闭环.

1.计算机、人工智能、自动化或相关专业本科及以上学历,2年以上自动驾驶或ai数据工程相关经验 2.熟悉目标检测、语义分割、bev/occupancy建模等感知任务,具备实际模型推理与后处理开发经验. 3.精通python,熟悉pytorch/tensorflow、opencv、pcl等工具库,有大规模数据处理或标注系统开发经验者优 4.了解lidar点云、多相机标定及传感器融合基本原理,能高效处理多模态异构数据 5.具备良好的工程实现能力和问题抽象能力,对数据质量和自动化效率有强烈追求.