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数据标注算法工程师（J71372）
数据标注算法工程师（J71372）
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
深度学习
计算机视觉
自动驾驶
目标检测
BEV
点云处理
图像分割
三维重建
AI 估算 · 35k–55k
百度自动驾驶核心岗位，硕士3-5年经验，北京高薪，技能稀缺，月薪35-55K合理。
职位详情
关于这个职位
你将在百度自动驾驶团队负责数据标注算法的设计与研发，包括全自动标注、半自动交互标注和质检算法，以提升感知模型所需数据的标注效率和自动化比例
这是一个技术驱动型岗位，涉及点云、图像等数据的检测、识别、分割任务，需要扎实的计算机视觉和C++/Python功底
最低要求
年计算机视觉、计算图形学、三维重建等领域工作或研究经验，有自动驾驶相关经验优先
计算机、电子、自动化、应用数学等相关专业硕士或以上学历，博士优先
具备扎实的Python/C++开发能力，有良好的编程习惯
对激光雷达/图像/融合的目标检测、目标跟踪、三维重建、视频分析等技术中的至少1个有深入的科研、研发经验
工作职责
负责设计和研发全自动标注算法，提升感知车端/云端模型所需数据的标注自动化比例
负责设计和研发半自动交互标注算法，提升感知车端/云端模型所需数据人工标注的效率
负责设计和研发标注质检算法，提升感知标注数据的质量
负责优化标注数据生产框架，提升数据生产在大规模计算资源上的运行效率
标注任务包括但不限于：点云检测/识别/分割、图像检测/识别/分割等
优先资格
具有自动驾驶数据自动标注经验优先
具有自动驾驶感知算法研发经验优先，熟悉BEV、Transformer等技术优先
计算机视觉或机器人相关领域顶级会议或期刊CVPR、ICCV、ICRA、IROS、PAMI等发表论文者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 百度自动驾驶属于行业头部，技术积累深厚，能接触到海量真实路测数据
- 岗位聚焦标注自动化，是数据驱动AI的核心环节，技能壁垒高，前景广阔
- 公司平台大，福利完善，薪资有竞争力，且有论文发表机会
- 自动驾驶场景复杂，标注算法需要处理长尾问题，技术挑战大，可能需要攻坚
- 工作强度可能较高，尤其项目关键期需配合迭代节奏
- 对跨领域知识要求高（视觉+图形学+工程），学习曲线陡峭
- 适合有计算机视觉或图形学背景、对自动驾驶和自动化标注有强烈兴趣、追求技术深度和平台发展的工程师
角色解读
- 在百度自动驾驶团队积累最前沿的视觉和标注算法经验，可向感知算法工程师或高级标注方向深入发展
- 参与顶级会议论文发表，提升学术影响力，未来可转型为算法专家或技术Leader
- 依托百度平台，可横向扩展至其他AI数据方向，或向项目管理、技术管理岗位晋升
- 设计并实现全自动标注算法，减少人工标注工作量，提升自动驾驶数据生产流水线的效率
- 开发半自动交互式标注工具，结合人工和算法优势，加速特定难例的标注过程
- 研发标注质检算法，自动检测标注数据的错误，保证模型训练数据的高质量
- 优化数据生产框架，确保海量数据在大规模GPU/CPU集群上的高效处理
- 精通计算机视觉和深度学习，熟悉目标检测、分割、跟踪等算法，尤其在点云和图像融合方面有实战经验
- 扎实的编程能力，熟练使用Python和C++，有良好的工程习惯和性能优化意识
- 了解自动驾驶系统，对BEV、Transformer等前沿感知架构有认知者优先
- 有数据标注或数据生产相关经验，理解大规模数据管道的挑战
申请策略
- 深入了解百度Apollo平台和其数据标注策略，在面试中展现对业务的思考
- 准备一个自己主导的标注或视觉项目，从问题定义到解决方案完整叙述
- 突出计算机视觉项目经验，尤其是点云、图像检测分割等成果，用具体指标说明效率提升
- 强调C++/Python编程能力，展示高性能代码或开源项目贡献
- 如有论文发表，注明会议/期刊名称及本人贡献
- 有自动驾驶相关实习或工作经验要重点描述
- 补充自动驾驶感知算法知识，特别是BEV和Transformer在感知中的应用
- 练习大规模数据处理和并行计算（如多线程、分布式框架），提升工程能力
面试指南
- 面对算法设计类问题，先明确目标（精度/效率/可扩展性），再分解步骤（数据准备、模型选择、后处理、迭代优化）
- 针对质检问题，可从自动化规则+小样本人工抽查+模型置信度过滤三个层面回答
- 谈及效率提升时，强调数据并行、模型轻量化、主动学习等策略
- 如何设计一个自动标注系统来标注点云中的3D边界框？
- 在数据标注中如何平衡精度与效率？请举例说明
- 请解释Transformer在BEV感知中的作用，并讨论如何将其用于标注
- 如何检测和纠正标注数据中的噪声和错误？
- 你如何处理标注任务中数据不平衡问题？
匹配度报告
74
综合匹配度
百度自动驾驶核心岗位，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度不低。
适合人群
适合追求技术成长和薪资回报、愿意接受较高工作强度的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
百度作为上市大厂，薪资福利处于行业领先水平，但京东未明确薪资，需面议，总体补偿性较高。
薪资信号面议 (35K-55K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位使用前沿技术（BEV、Transformer等），接触核心自动驾驶数据，成长空间大，但JD未提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、深度学习、自动驾驶、点云、BEV、Transformer、目标检测、图像分割、三维重建
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，互联网大厂通常工作强度较高。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
自动驾驶行业高速发展，社会影响力中性（无人驾驶有助于交通安全），但JD未体现明确使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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