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?負(fù)責(zé)從海量自動(dòng)駕駛圖像/視頻數(shù)據(jù)中挖掘corner case場(chǎng)景（如逆光,、雨霧,、遮擋、夜間,、少見(jiàn)交通要素等）,，提升模型魯棒性

?構(gòu)建圖像/視頻/傳感器數(shù)據(jù)的場(chǎng)景理解模型，包括但不限于環(huán)境條件識(shí)別,、稀有目標(biāo)檢測(cè),、視覺(jué)異常分析

?設(shè)計(jì)并優(yōu)化corner case數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)策略，如基于規(guī)則,、模型不確定性,、聚類/異常檢測(cè)等方法

?與算法、評(píng)測(cè),、標(biāo)注團(tuán)隊(duì)密切合作,，推動(dòng)自動(dòng)化數(shù)據(jù)篩選、推薦與閉環(huán)標(biāo)注流程

?參與構(gòu)建corner case標(biāo)簽體系與自動(dòng)評(píng)估指標(biāo)體系,，提升挖掘效率與質(zhì)量可控性

?跟蹤前沿研究成果,，持續(xù)優(yōu)化場(chǎng)景判別精度與挖掘覆蓋率

?計(jì)算機(jī)視覺(jué)、人工智能,、自動(dòng)駕駛,、統(tǒng)計(jì)學(xué)等相關(guān)專業(yè)碩士及以上學(xué)歷（或本科3年以上相關(guān)經(jīng)驗(yàn)）

?熟悉圖像/視頻數(shù)據(jù)處理與建模，掌握常見(jiàn)視覺(jué)場(chǎng)景分析任務(wù)（如亮度估計(jì)、天氣識(shí)別,、目標(biāo)檢測(cè),、語(yǔ)義分割等）

?熟悉當(dāng)前主流的大模型架構(gòu)，如Transformer,、GPT系列（如GPT-3,、GPT-4）,、Qwen系列（如Qwen

2.5VL）等

?具備扎實(shí)的數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí),，熟悉常見(jiàn)異常檢測(cè)、樣本篩選,、特征聚類與降維技術(shù)

?熟練掌握Python,，有OpenCV、scikit-learn,、PyTorch等實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)

?有從實(shí)際自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)中提取高價(jià)值樣本的經(jīng)驗(yàn),，理解感知算法數(shù)據(jù)需求優(yōu)先

?較強(qiáng)的邏輯思維能力和工程實(shí)現(xiàn)能力，善于跨團(tuán)隊(duì)溝通協(xié)作

【加分項(xiàng)】

?有corner case挖掘,、數(shù)據(jù)閉環(huán),、模型不確定性評(píng)估等項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)

?熟悉自動(dòng)駕駛場(chǎng)景定義（ODD）、環(huán)境建模者優(yōu)先

?熟悉主動(dòng)學(xué)習(xí),、半監(jiān)督學(xué)習(xí),、知識(shí)蒸餾等與數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)的技術(shù)方向