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职位搜索/滴滴出行/自动驾驶-数据闭环工程师
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滴滴出行 (DiDi)

职位信息

北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
普通员工/个人贡献者

标签

MLOps数据平台MLflow自动驾驶
💡

核心评价

前沿自动驾驶数据平台岗,技术成长性极佳,大厂平台,薪资竞争力强,WLB需具体评估。

自动驾驶-数据闭环工程师

🤖 AI 估测:¥30K-50K

发布时间:14 天前

立即应聘

ℹ️关于这个职位

这是一个自动驾驶领域的数据闭环工程师岗位,主要负责构建和优化支撑自动驾驶模型迭代的数据生产与管理平台
你需要深入理解算法逻辑,设计并开发覆盖数据挖掘、标注、管理、训练和部署全流程的系统,与算法及基础架构团队紧密协作,提升模型迭代的效率与效果

✓工作职责

深入理解自动驾驶算法逻辑,负责数据闭环系统架构与开发,设计并实现高效可扩展的数据闭环平台,覆盖数据挖掘、数据标注、数据集管理、模型训练评估和部署全链路,以支持模型开发:
1)搭建面向自动驾驶大模型的数据生产系统,涵盖数据清洗、增强、合成与标注全流程
2)构建数据版本管理与回溯系统,实现数据集迭代过程的可追踪性,满足模型训练合规要求
3)负责自动化标注与数据流水线,构建与迭代自动化、半自动化标注工具链(如大模型预标注、人机协同标注),提升数据产出的效率与质量
4)与算法工程师及AI基础架构团队紧密合作,建设相关平台工具,提升自动驾驶模型的迭代效率和效果

⭐最低要求

1)计算机科学,电子工程,自动化工程,软件工程等相关专业的本科或硕士学位获得者
2)熟悉Linux开发环境,良好的系统编程、数据结构、算法基础、系统设计能力
3)熟练掌握Python 和 C++,具备优秀的编码能力和扎实的软件工程基础(设计模式、代码重构、单元测试)
4)熟悉至少一种工作流编排与调度框架(如 Apache Airflow, Kubeflow Pipelines, MLflow Projects),能设计模块化、可监控、可重试的自动化任务流
5)有自动驾驶数据平台、仿真平台、自动化标注系统或MLOps平台的实际开发经验

👍优先资格

加分项/有以下经验优先考虑
1)有自动驾驶/机器人数据平台架构的开发经验
2)参与过AI模型训练数据生产与使用项目(数据集构建、数据生成、模型评估等)
3)熟悉自动驾驶算法,熟悉机器学习/深度学习模型算法
4)熟悉Docker 容器化技术,了解Kubernetes 在管理分布式训练任务和在线服务中的应用,具有云上构建和部署服务的实际经验
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