【L4】数据闭环算法研究员（Robotaxi）

岗位定位

负责自动驾驶数据闭环与数据飞轮算法体系建设，覆盖采集、挖掘、预标注、训练、评测、回流全链路；通过 Trigger/Dagger、数据挖掘、自动标注与闭环分析工具，持续提升模型迭代效率与闭环 ROI。

岗位职责

1、设计并落地自动驾驶数据闭环体系（采集 → 挖掘 → 预标注 → 训练 → 评测 → 回流），打通数据飞轮。

2、负责 Trigger、Dagger 等关键机制的开发与优化，提升问题场景发现、数据回流与模型迭代效率。

3、参与数据挖掘体系建设，从数据湖中高效筛选高价值数据，支撑数据 scaling 与模型短板补齐。

4、构建数据分布分析与采样策略，量化训练集覆盖度，支撑数据需求定义与优先级决策。

5、协同预标注团队，推进自动化/半自动化标注 pipeline 建设，提高标注精度与效率，降低人工成本。

6、推动闭环数据分析工具与看板建设，跟踪数据回流效率、场景命中率、问题解决率等指标，量化闭环 ROI。

7、跟踪主动学习、数据蒸馏、世界模型数据生成等前沿技术，持续提升数据闭环效率与质量。

任职要求

1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、自动化、车辆工程等相关专业。

2、3 年以上自动驾驶算法、数据挖掘或机器学习平台相关经验；有数据闭环/数据飞轮建设经验者优先。

3、扎实的深度学习基础，熟悉感知、端到端模型训练与评测流程，了解 Trigger、Dagger、影子系统等数据闭环方案。

4、熟练使用 Python 与 PyTorch，具备扎实的数据工程能力，熟悉大规模数据处理、分布式计算、特征/场景检索等。

5、数据敏感度高，具备较强的数据分布分析、场景理解与问题归因能力。

6、自驱力强，具备良好的跨团队（算法、标注、测试、工程部署）协作与推动能力。

加分项

有端到端自动驾驶模型数据 scaling 经验。

有大模型自动标注、主动学习或数据检索落地经验。

有数据可视化分析工具建设经验。