负责自动驾驶领域自动标注解决方案的架构设计、平台搭建和系统优化，推动数据的高效、精准标注/生产，构建支持模型训练、仿真测试和数据闭环的自动标注体系，提升自动驾驶数据处理效率与算法迭代速度。

岗位职责

自动标注体系设计与实现

•负责自动标注链路的整体解决方案架构设计，涵盖多模态数据（图像、点云、雷达、IMU、CAN数据）的自动化标注/生产流程。

•设计并实现数据自动标注/生产链路，实现数据采集→自动标注/生产→质量校验→模型回流的全链路自动化，提升数据闭环效率。

•结合自动驾驶业务需求，设计多类型标注方案（2D/3D目标检测、语义分割、时序跟踪、行为预测、场景理解等）。

•与算法团队协作，设计规则驱动（Rule-based）与深度学习驱动（ML/DL-based）相结合的自动标注解决方案，提升标注精度与效率。

•优化预标注与人机协同模式，基于少样本学习、主动学习、模型微调等技术提升长尾场景与复杂场景的标注质量。

•设计标注质量评估体系，构建自动化标注结果的精度、召回率、误差分析、数据漂移监测等指标评估与校验机制。

•建立数据反馈与纠错闭环，基于自动驾驶算法需求，持续提升自动标注覆盖度、数据多样性和精度。

•支持主动学习与数据再标注策略，自动发现模型薄弱区域，提升自动标注数据对算法性能的正向驱动。

•负责数据标注流水线（Data Pipeline）的建设与优化，提升数据流转、任务调度、标注回流的性能与稳定性。

•关注行业前沿技术与开源社区，推动自动标注领域的技术创新与最佳实践。