職位描述

工作描述：

研發(fā)自動駕駛中的深度學習模型上線工作，和根據(jù)車端實際表現(xiàn)反饋持續(xù)迭代算法模型，主要應用為點云/圖像

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adar等數(shù)據(jù)的檢測、分割和追蹤任務

根據(jù)需求對模型輸出開發(fā)線上后處理任務，給下游任務提供穩(wěn)定、可靠的檢測結果(離線python，車端C++)

打通模型的數(shù)據(jù)閉環(huán)鏈路，進行定制化的數(shù)據(jù)打點任務、4D自動化標注、長尾樣本挖掘

任職要求和條件：

熟悉Python等數(shù)據(jù)分析編程語言，能夠編寫高效的數(shù)據(jù)處理腳本

熟練使用Pandas、NumPy等數(shù)據(jù)處理工具，以及可視化工具（如Matplotlib、Seaborn）

了解自動駕駛場景下的數(shù)據(jù)類型（圖像、點云、視頻等），并熟悉標注工具和平臺（如LabelImg、3D標注工具）

熟悉4D數(shù)據(jù)標注的相關技術（時間序列數(shù)據(jù)分析、點云配準等）

具備機器學習和深度學習基礎，能夠通過特征分析、聚類等方法，識別和挖掘長尾數(shù)據(jù)

了解模型評估和改進的流程，能結合數(shù)據(jù)閉環(huán)鏈路優(yōu)化標注策略

加分項目：

有分布式數(shù)據(jù)處理經驗，掌握Spark、Hadoop或其他大數(shù)據(jù)框架

能處理海量數(shù)據(jù)，高效預處理和清洗相關經驗

熟悉自動駕駛模型訓練的數(shù)據(jù)閉環(huán)流程，從數(shù)據(jù)采集、標注、清洗到模型驗證的全流程

有開發(fā)和優(yōu)化定制化數(shù)據(jù)工具鏈的經驗，熟悉API和自動化腳本開發(fā)