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?負(fù)責(zé)從海量自動駕駛圖像/視頻數(shù)據(jù)中挖掘corner case場景（如逆光,、雨霧,、遮擋,、夜間、少見交通要素等）,，提升模型魯棒性

?構(gòu)建圖像/視頻/傳感器數(shù)據(jù)的場景理解模型,，包括但不限于環(huán)境條件識別、稀有目標(biāo)檢測,、視覺異常分析

?設(shè)計并優(yōu)化corner case數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)策略,，如基于規(guī)則、模型不確定性,、聚類/異常檢測等方法

?與算法,、評測、標(biāo)注團(tuán)隊密切合作,，推動自動化數(shù)據(jù)篩選,、推薦與閉環(huán)標(biāo)注流程

?參與構(gòu)建corner case標(biāo)簽體系與自動評估指標(biāo)體系，提升挖掘效率與質(zhì)量可控性

?跟蹤前沿研究成果,，持續(xù)優(yōu)化場景判別精度與挖掘覆蓋率

?計算機(jī)視覺,、人工智能、自動駕駛,、統(tǒng)計學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷（或本科3年以上相關(guān)經(jīng)驗）

?熟悉圖像/視頻數(shù)據(jù)處理與建模,，掌握常見視覺場景分析任務(wù)（如亮度估計、天氣識別,、目標(biāo)檢測、語義分割等）

?熟悉當(dāng)前主流的大模型架構(gòu),，如Transformer,、GPT系列（如GPT-3、GPT-4）,、Qwen系列（如Qwen

2.5VL）等

?具備扎實的數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)知識,，熟悉常見異常檢測、樣本篩選,、特征聚類與降維技術(shù)

?熟練掌握Python,，有OpenCV,、scikit-learn、PyTorch等實戰(zhàn)經(jīng)驗

?有從實際自動駕駛數(shù)據(jù)中提取高價值樣本的經(jīng)驗,，理解感知算法數(shù)據(jù)需求優(yōu)先

?較強(qiáng)的邏輯思維能力和工程實現(xiàn)能力,，善于跨團(tuán)隊溝通協(xié)作

【加分項】

?有corner case挖掘、數(shù)據(jù)閉環(huán),、模型不確定性評估等項目經(jīng)驗

?熟悉自動駕駛場景定義（ODD）,、環(huán)境建模者優(yōu)先

?熟悉主動學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí),、知識蒸餾等與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的技術(shù)方向