文远知行数据处理平台负责人
任职要求
公司介绍： 文远知行（WeRide）成立于 2017 年，是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司，致力于“以无人驾驶改变人类出行”，已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营，累积自动驾驶里程超1600万公里，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫，形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵，提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。 凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略，文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首，已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系，包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等，不断为人类出行提供更多新选择。 文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师，也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中，你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起，互相激励、脑力碰撞，为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。 对有抱负的工程师，还有什么比这更有意义的呢？我们虚位以待，真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们！ 更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide Infra介绍 基础架构团队为车端提供高可用、高性能和高可靠的车载系统，以及灵活的系统应用接口;离线工具链提供各类高效的开发集成平台和仿真平台，通过收集和分析自动驾驶过程中的海量数据，设计和执行大规模仿真任务，提供强大的工具帮助算法团队快速定位问题和解决问题。 基础架构团队负责设计和开发自研车载系统及中间件、开发高性能云计算系统、搭建大规模数据…
工作职责
无
1. 负责淘宝闪购搜索推荐算法的基础模型研发工作，包括店铺和商品信息流推荐、搜索结果页排序等，覆盖千万级DAU； 2. 基于业务问题，设计并实现推荐全链路算法模型，包括召回、粗排、精排、重排及混排等模块，搜索全链路算法模型，包括Query理解、召回、精排、重排等模块，持续迭代提升业务效果； 3. 跟踪国内外搜索推荐领域的最新进展，结合业务特点进行技术创新，推动算法模型的优化和升级； 4. 协同业务进行跨团队合作，与产品、运营等部门紧密合作，确保算法模型的有效落地和业务目标的达成。
1、驾驭亿级规模核心系统：负责本地零售亿级商品库的顶层架构设计与演进，主导 SPU/CSPU 等基础模型建设，支撑高并发下的搜索、选品及多渠道分发，打造行业领先的商品数据底座。 2、引领前沿的 AI 大模型落地：深度参与AIGC 在商品全生命周期的变革，利用多模态大模型重塑智能发品、自动归类、内容生成及质量质检流程，推动业务从“人工运营”向"智能自治"跃迁。 3、构建数据与智能闭环：携手算法与产品团队，建立“数据 - 模型 - 业务”的高效反馈闭环。通过RAG 知识库、批量推理及自动化实验等前沿技术，持续优化商品数据的准确性与转化效率，赋能零售搜索与智能决策。 4、探索研发新范式与极致性能：在保障系统高可用与极致稳定性的同时，率先探索 Vibe Coding、AI Agent 等新范式在研发流中的落地，提升团队整体效能，解决海量数据下的复杂工程挑战。
1. 负责公司内部商业化数据的开发和维护，为产品和营销团队提供数据支持和分析服务； 2. 设计和开发商业化数据仓库和数据集市，实现数据的采集、清洗、存储和分析； 3. 负责数据架构的设计和维护，确保数据准确性、完整性和安全性； 4. 参与业务需求分析和数据建模工作，编写SQL语句完成数据提取、转换和加载（ETL）； 5. 能够独立完成数据问题的排查和处理，解决数据质量和性能问题； 6. 具有良好的沟通能力和团队协作能力，与不同部门的业务人员和技术人员合作，推进数据项目的进展。
公司介绍 滴滴于 2016 年组建自动驾驶技术研发部门，致力于打造世界领先的 L4 级自动驾驶技术，通过科技让出行更安全、更高效。我们相信，将自动驾驶技术部署在共享出行车队中，将创造最大的社会价值。依托滴滴在出行领域的 先进技术、海量数据、丰富经验和完整的出行平台生态，我们正在打造并运营世界领先的自动驾驶 Robotaxi 车队，推动自动驾驶在城市复杂交通场景中的规模化落地。 职位描述 作为感知团队的一员，你将与国内外顶尖人才一起，研究和开发自动驾驶领域的前沿算法，直接赋能 L4 Robotaxi 的大规模部署。 你将面向真实城市道路场景中的多样化挑战，利用多模态传感器（LiDAR、Camera、Radar 等）设计、开发并优化感知算法，解决物体识别、障碍物检测、场景理解、意图预测与大模型赋能等核心问题。 在这里，你将有机会： 与中美两地的优秀工程师和科学家合作，参与世界级的技术竞争； 深入研究并推动最前沿的学术成果在产业中的落地； 在全球最大出行平台之一的业务场景中，实现科研成果的规模化应用。 主要方向与职责： 你将在以下方向中选定一个或多个方向深入负责，并承担从研发到落地、从算法到系统的端到端职责： （一）物体识别与跟踪 设计并实现基于 LiDAR / Camera / Radar 的多模态检测模型，识别车辆、行人、自行车、静态障碍物、交通标志等 提升精度、召回率与抗扰性（抗遮挡、夜间、恶劣天气、长尾类别） （二）通用障碍物识别 识别未知类别 /未训练类别的障碍物 基于异常检测 /开放类别识别的算法研究与工程实现 在非结构化环境（施工区域、道路损坏、落物等）中提升鲁棒性 （三）场景和意图理解 语义分割、实例分割、道路 /车道/交通标志/交通灯等结构物识别 场景理解，例如施工区域识别、可通行区域识别等 意图理解，例如行人动作识别、起步意图识别等 交互和事件识别，例如多方交互、交通规则冲突、非规范驾驶行为等 （四）感知大模型 /多模态 探索或应用预训练多模态大模型，将视觉、语言、地图/文本信息融合以增强感知能力 零样本 / 少样本 / 跨域泛化的策略研发 将大模型成果迁移到真实车队感知系统中，提升复杂场景下的鲁棒性 （五）模型评估、验证 构建完整的评估管道，包括离线评估 + 真实道路 + 模拟环境测试，支持回归检测与性能监控 指标体系设计 (Precision, Recall, IoU, latency, false positives rate 等)