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滴滴

自动驾驶数据挖掘专家

  • 社招
  • 北京
  • 硕士及以上
  • 数据
  • 发布于 2026-10-09
原岗位链接 ↗

岗位描述

岗位描述
1. **指标体系设计与度量**:负责设计并优化自动驾驶算法表现的评价指标体系,从路测与仿真数据中提炼关键量化标准,确保评估客观、全面、可回溯,为算法优化提供清晰方向。
2. **自动化数据挖掘与分析**:研发场景挖掘与Bad Case自动化分析算法,利用机器学习、数据挖掘技术从海量数据中自动提取高价值场景、识别算法缺陷,并输出可解释性报告,提升问题定位效率。
3. **数据平台与工具开发**:主导高扩展性数据标注与分析平台的架构设计与核心开发,包括数据大盘、自助分析工具、自动化报告系统等,保障平台在PB级数据规模下的稳定性与计算效率,赋能业务团队快速获取洞察。
4. **深度数据分析与探索**:运用统计学习、机器学习方法开展探索性研究,支持场景库建设、驾驶行为特征刻画、自动驾驶系统性能量化评估等方向,通过数据建模产出可落地的评估指标与业务建议。
5. **技术攻坚与跨团队协同**:解决复杂数据问题(如数据倾斜、实时性瓶颈、算法可解释性等),与算法、工程、产品团队紧密合作,推动数据驱动决策落地;同时指导初中级工程师成长,沉淀技术方法论。

任职要求
1. **教育背景**:计算机科学、数学、统计学、自动化、车辆工程等相关专业硕士及以上学历,具备扎实的数学基础(几何、统计、机器学习理论)。
2. **技术能力**:
- 精通Python和SQL,熟悉C++/Java之一,具备优秀的编码能力、算法与数据结构功底;
- 深入理解大数据生态体系(Spark、Flink、Hive、Kafka、Presto等),有实际的大数据处理、调优及平台开发经验;
- 熟悉Linux开发环境及常用工具(Docker、Jenkins、Git),具备系统级问题排查与性能优化能力;
- 掌握常用机器学习/数据挖掘算法(聚类、分类、回归、时序分析等),并有实际项目应用经验。
3. **业务理解与经验**:
- 对自动驾驶系统(感知、预测、规划、控制)有深刻认知,熟悉路测与仿真数据流程,具备自动驾驶、机器人(ROS)、运动控制等相关开发或研究经验者优先;
- 具备极强的业务敏感度,能够从海量数据中抽象出核心问题,主动探索业务方向,推动数据驱动决策。
4. **综合素质**:
- 极强的逻辑分析能力,能系统性拆解复杂问题,形成清晰的分析框架;
- 热爱自动驾驶行业,具备强烈的技术好奇心与学习能力,乐于挑战难题;
- 良好的沟通协作能力,能够高效跨团队推动项目落地,具备技术影响力;
- 有指导他人或带领小团队的经验,能够帮助团队成员成长。

数据方向的申请准备

先核对岗位要求与自己的经历,再准备档案、投递和面试。

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