岗位目标

负责自动驾驶数据闭环体系中的数据治理架构设计与实施，确保自动驾驶多源异构数据的高质量、可用性、合规性和全生命周期管理，推动数据治理平台的建设与优化，助力自动驾驶系统算法迭代和性能提升。

岗位职责

数据治理体系设计与实施

•负责构建自动驾驶数据闭环的数据治理框架，涵盖数据标准、数据质量、数据安全、数据主权和合规性管理。

•设计并落地数据全生命周期管理流程，从数据采集、标注、存储、清洗、使用到回流，确保数据的准确性、时效性和一致性。

•负责数据主数据（MDM）与元数据管理体系建设，保障数据的可追溯性、数据血缘和影响分析。

数据质量与数据管控

•制定并执行数据质量监控与度量体系，覆盖自动驾驶数据的完整性、准确性、一致性和时效性，确保高质量数据支撑算法训练和仿真测试。

•搭建自动化数据校验与异常检测机制，确保自动驾驶数据闭环的准确性和高效性。

•设计并实现数据标准化与规范体系，包括传感器数据（如LiDAR、摄像头、IMU、CAN 数据）、标签数据和场景数据的治理规范。

数据治理平台与工具建设

•规划与实施数据治理平台，实现数据采集、数据处理、数据标签、数据回流、数据质量监控、数据血缘追踪的自动化和智能化。

•设计并优化数据目录（Data Catalog），构建自动驾驶多源异构数据的统一视图，提升数据发现、管理和共享能力。

•结合MLOps和数据闭环需求，设计并实现数据治理工具链，保障自动驾驶数据的有效管理与持续反馈。

数据安全与隐私合规

•协助相关部门一起落地数据安全治理，制定和执行数据分类分级管理策略，确保敏感数据保护、数据访问控制和数据脱敏处理。

•保障数据治理方案符合国际和地区数据隐私法规（如GDPR、CCPA、网络安全法），管理跨境数据流动、数据合规性与数据主权。

•设计并实施数据访问权限管理（RBAC、ABAC）、数据加密、数据水印等安全防护措施，确保自动驾驶数据资产安全。

跨团队协作与治理标准推广

•与算法、仿真、数据工程、法律合规团队协同，建立并推广数据治理规范，推动数据驱动决策与自动驾驶业务发展。

•支持多环境（云端、本地、边缘）的数据治理需求，推动自动驾驶场景下的数据高效管理与实时反馈。

关注行业前沿技术，持续优化数据治理架构，提升自动驾驶数据治理能力和效率。

•计算机科学、软件工程、信息管理、自动化、数据科学等相关专业本科及以上学历，硕士或博士优先。

•5年以上大规模数据治理、数据架构、数据质量管理经验，有自动驾驶、智能驾驶、车联网等行业背景优先。

•精通数据治理核心模块（数据质量、数据主权、元数据管理、数据血缘、数据安全）。

•具备大规模数据处理与架构设计经验，掌握主流大数据框架等技术框架。

•熟悉多模态数据治理，包括传感器数据（LiDAR、摄像头、IMU、雷达）和标注数据的处理和治理。

•掌握至少一种数据库与数据湖技术（如MySQL、PostgreSQL、ClickHouse、Doris、Iceberg、Delta Lake、Hudi等）。

•熟悉数据治理工具（如Open Metadata, Apache Atlas、DataHub）和数据目录建设方法。

•熟悉数据安全与隐私保护（RBAC、ABAC、数据脱敏、数据加密），有隐私计算（MPC、FHE、差分隐私）经验者优先。

•具备扎实的编程能力，熟悉Python、Java、Scala等至少一种语言，能够独立进行数据治理平台的开发与维护。

•了解容器化与微服务架构（Docker、Kubernetes），有复杂分布式系统治理与监控经验。

•熟悉主流云平台（如AWS、Azure、GCP），有自动驾驶数据在多云、混合云环境中的治理经验优先。

•具备系统化数据治理思维，能够根据业务需求制定全面、可扩展的数据治理方案。

•跨团队协作与沟通能力强，能与算法、仿真、数据工程、法律团队高效合作，推动数据治理方案落地。

•问题解决能力突出，能够在复杂数据环境下快速定位与解决数据治理难题。

加分项

•有自动驾驶或AI行业中大规模多模态数据治理经验

•具有自动驾驶数据闭环或MLOps相关经验者优先