数据挖掘方向

岗位职责：

1. 负责对车辆行驶数据进行系统性分析，从海量路测数据中挖掘驾驶行为模式，识别异常驾驶事件与边缘场景，为算法迭代提供数据支撑。

2. 设计并实现面向自动驾驶场景的数据挖掘流程，对复杂交通场景进行自动化识别与分类，构建覆盖典型与长尾场景的场景库，支撑仿真测试与模型训练。

3. 结合自动驾驶相关模块需求，制定分层分类的标注规范；优化数据标注流程与质量审核机制，持续提升训练数据的准确性与一致性，确保标注数据可追溯、可复用。

4. 负责数据采集、清洗、标注需求定义，推动数据从路测采集到模型训练的高效流转，持续提升数据利用效率。

5. 参与自动驾驶模型的数据驱动评估工作，通过场景覆盖率分析、数据分布统计及性能指标追踪，支持算法团队对模型进行量化评估与问题定位，将数据分析结论转化为可落地的优化建议。

任职要求：

6. 本科及以上学历，计算机、数学、统计、电子信息或相关专业背景。

7. 具备扎实的数据分析与处理能力，熟练使用 Python 及常用数据分析工具链（Pandas、NumPy、SQL 等）

8. 具备时序数据处理经验，能够从结构化或半结构化日志数据中提取有效特征。

9. 有自动驾驶、车联网、IoT 或工业数据分析相关项目经验者优先。

10. 熟悉机器学习基础算法，具备分类、聚类、异常检测等方法的实际应用经验者优先。