Sign InSign Up
Skip to content
← Back to job listings

数据算法实习生（端到端数据挖掘方向）-【自动驾驶】(J21275)

Hello (Hellobike) · 上海市

External listingfull-time4 months ago

About The Role

  1. 参与RoboTaxi 云端数据挖掘系统研发，深度参与L4级自动驾驶数据闭环核心链路，处理亿级路测数据，为端到端自动驾驶模型训练提供高质量场景标签与数据保障；
  2. 负责驾驶场景挖掘算子开发与迭代优化：
  • 基于ROS2、MCAP数据格式，开发急刹、加塞、变道、路口转弯、横纵向博弈等驾驶行为检测算子；
  • 实现路口、环岛、分合流、盲区等典型场景分类；
  • 完成感知质量评估、障碍物风险识别、交互行为判定等难例挖掘能力建设，持续提升算子准确率与召回率；
  1. 负责自动驾驶数据管线开发与维护：完成数据解析、坐标系转换（WGS84/UTM）、地理空间查询、Map数据适配等数据预处理工作，保障数据链路稳定高效；
  2. 参与Ray分布式批处理框架下的数据挖掘任务开发、调试与性能优化，支撑大规模数据并行处理；
  3. 开展挖掘结果误报/漏报分析，定位算法缺陷，推动算子迭代与数据闭环持续优化；
  4. 协助完成数据标注方案设计、标签质量校验、评测用例沉淀等数据闭环相关工作。
  5. 本科及以上学历，计算机、电子信息、自动化、软件工程、车辆工程等相关专业优先；
  6. Python基础扎实，熟练使用Python进行数据处理与算法开发；熟悉Linux操作系统、Shell命令与Git版本管理；
  7. 了解ROS2/MCAP数据格式，对自动驾驶感知、决策、规划、控制有基本认知；
  8. 掌握坐标系变换与基础几何运算，有Map和地理空间数据处理经验者优先；
  9. 熟练使用Cursor、Claude等AI辅助编程工具，能借助AI高效完成代码编写与问题排查；
  10. 具备快速学习能力，可独立拆解技术问题，责任心强，遇到问题主动沟通，有闭环意识；
  11. 有自动驾驶数据挖掘、难例场景分析、规控算法等相关经验者优先。

This is an external listing. JobSpring does not represent or verify the employer. Report this listing