ADAS数据处理与AI工程师_BCSC - 博世

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岗位目标

负责自动驾驶领域数据的清洗、处理和预处理工作，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。

职责：

•结合自动驾驶业务需求，设计数据的清洗、处理和预处理工作，确保数据质量和一致性；

•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）相结合的数据预处理方案，提升标注精度与效率。

•与团队一起开发、优化和维护数据分析流程，帮助实现数据驱动决策；

•协助进行机器学习模型的训练和推理，提供AI支持；

•在Docker环境中部署和管理数据处理工具及模型；

•编写文档，支持团队的日常工作和数据报告。

•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。

•支持数据标注流水线（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

•计算机科学、人工智能、软件工程、自动化、电子信息等相关专业本科及以上学历，硕士优先。

•5年以上数据自动标注、数据平台、深度学习算法相关经验，具有自动驾驶、智能驾驶或AI领域背景者优先。

•熟悉自动标注架构与深度学习模型，具备2D/3D自动标注解决方案设计与实施经验。

•精通数据处理与计算框架，包括但不限于Spark、Flink、Kafka，有分布式计算与大规模数据管道设计经验。

•熟悉多模态传感器数据特性，具备图像、点云、时间序列等复杂数据的自动标注经验。

•具备扎实的编程能力，熟练使用Python、C++、Java，具备高度复杂系统的设计与实现能力。

•具备MLOps思维，熟悉模型训练、自动标注、数据回流全链路自动化解决方案。

•了解容器与微服务架构（Docker、Kubernetes），具有CI/CD能力，能实现自动化任务部署与迭代。

•具备系统化架构思维，能够解决复杂数据标注系统的设计与实施难题。

•跨团队协作与沟通能力强，能够与算法、工程、产品团队协同，推动自动标注系统落地。

•具备数据驱动决策能力，能持续优化数据标注效率与质量，推动自动驾驶数据闭环进步。

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