端到端智驾数据实习生

优缺点分析

角色解读

• 表现优秀可转正为正式员工，深入参与智驾核心数据体系建设
• 向数据工程或算法工程方向深耕，成为自动驾驶数据专家
• 积累端到端智驾领域经验，未来可转向模型训练或AI平台开发
• 参与端到端智驾模型训练数据的全链路开发，包括数据生产、挖掘、打标和质检
• 维护和迭代智驾标签体系与元数据框架，确保数据质量与一致性
• 开发数据挖掘和分析的基础框架，提升数据处理效率
• 扎实的计算机基础，熟悉操作系统和设计模式
• 优秀的沟通协调能力，能跨团队协作推进数据工作
• 熟练使用AI coding/agent工具，高效完成数据全栈任务
• 有智驾数据或模型经验者优先

申请策略

• 在简历中体现对数据质量的重视和数据全链路思维
• 面试前了解地平线在智驾领域的核心产品和数据需求
• 突出数据处理相关项目经验，如爬虫、数据清洗、特征工程等
• 强调计算机基础扎实，如操作系统、数据结构、设计模式
• 展示AI工具使用经验，如ChatGPT、Copilot等，并说明如何提升效率
• 如有智驾相关经历（如课程项目、竞赛），务必提及
• 学习自动驾驶基础知识，如传感器、感知模型、端到端架构
• 掌握Python数据处理库（pandas、numpy）和数据库SQL

面试指南

• 使用STAR原则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)来结构化回答问题
• 突出工具和流程：具体说明使用了什么工具、设计了什么流程、量化了效果
• 体现思考深度：不仅讲做了什么，还要讲为什么这样做，以及如何优化
• 请介绍一下你之前的数据处理项目，如何保证数据质量？
• 你用过哪些AI coding工具？举例说明它们如何提升你的开发效率
• 对端到端智驾模型的数据需求有什么理解？
• 如何处理大规模数据挖掘中的重复和脏数据？
• 你如何看待数据标注在模型训练中的作用？