文远知行数据挖掘系统研发工程师
任职要求
计算机、数据科学、人工智能或相关专业本科及以上学历，具备扎实的数学和统计学基础 3年以上数据挖掘、大数据系统开发或相关工作经验，有自动驾驶或智能交通领域经验者优先 有LLM/VLM相关算法或RAG技术实操经验，能够结合AI技术提升数据挖掘效果 熟悉Spark、Kafka等大数据技术栈，具备大规模分布式系统设计与开发经验 精通Python、Java…
工作职责
岗位简介： 你将与团队一起，基于AI和大语言模型能力搭建和集成智能的数据挖掘/发现系统，优化自动驾驶数据与算法闭环，加速自动驾驶在全球的大规模落地 利用并优化现有数据挖掘系统，深入挖掘与自动驾驶相关的海量驾驶数据，提取关键特征和行为模式 结合检索增强生成（RAG）技术，提升数据挖掘模型的准确性和实用性 搭建和维护大数据平台，支持分布式数据存储与计算，保障数据分析的高效执行 与算法团队紧密合作，推动AI模型在数据挖掘中的应用与创新 持续跟踪行业前沿技术，推动数据挖掘技术的升级和优化
高精地图和定位团队介绍 如果将无人车和人脑类比，高精地图和定位系统大致对应于后者中掌管空间记忆、感知和定位的部分。它的使命是为无人车提供翔实准确的道路3D几何和语义信息，让无人车对行驶环境了如指掌，从而在其中行动自如，我们同时还负责提供高速、精准的3D定位，让车辆每时每刻都知晓当前的精确位置。高精地图和定位在无人车技术栈中占据着非常重要的位置，感知、规划、控制、仿真等各大模块都要依赖它提供的道路环境以及车辆位置的信息对周围世界进行理解，做出正确的决策。文远知行的高精地图和定位团队和公司一起成长，完全自主构建了大规模高精地图，覆盖中美多个城市超过3000公里道路，提供精确达厘米级的3D结构数据以及车道线、交通信号等大量语义信息。自行研发的定位技术，基于激光雷达、相机、卫星及惯性导航等多传感器融合，能提供实时的厘米级定位，成功实现了在暴雨中自动驾驶穿越1.5公里长隧道。 在人工智能的应用中，高精地图和定位是比较独特的。我们知道，计算机视觉作为人工智能的重要分支，其核心问题分为语义理解和几何理解两大类，前者以解析图像中物体或场景的语义信息为目的，后者的目标则是重构3D场景以及对物体进行3D定位。在高精地图和定位系统中，恰恰这两大类技术都有着非常关键的应用。除此之外，我们还是高精度卫星、惯性导航等硬件的重度用户，多模态信号处理和融合更是我们的核心技术之一。因此，这是一个多学科高度综合的应用，无论你精通深度学习等机器学习技术，还是专攻3D重建、SLAM，又或是信号处理、多传感器融合高手，这里都有你一展身手的广阔空间。同时，我们致力搭建大规模、高可用的高精度地图系统，大数据和全栈开发的编程精英同样能找到用武之地。 自动驾驶高精地图系统研发，实现大规模分布式建图和快速更新。工作内容包括但不限于： 分布式数据处理系统的构建、性能优化与维护 云端建图微服务的构建、部署与维护 车载地图相关系统的构建，性能及可靠性优化 地图质量评测系统搭建与维护
自动驾驶高精地图系统研发，实现大规模分布式建图和快速更新。 工作内容包括但不限于：分布式数据处理系统的构建、性能优化与维护云端建图微服务的构建、部署与维护车载地图相关系统的构建，性能及可靠性优化地图质量评测系统搭建与维护。
1、负责APA主线新功能系统方案设计和对应性能迭代，通过大规模数据评测和量化指标保证系统方案落地质量 2、负责APA数据处理、数据挖掘和数据分析工作 3、负责APA量产项目交付，分析系统问题，设计详细的技术方案解决复杂问题 4、负责车端自动筛选器开发和离线仿真评测体系（Sim ICT）搭建
1、面向AIGC行业的基础模型领域，完成多模态大数据系统和核心组件的架构和开发； 2、设计并维护覆盖大模型多模态数据全生命周期的数据系统，包括数据采集，挖掘，构造，分析和价值验证等； 3、理解AIGC的数据需求和逻辑，建设智能高效的数据挖掘手段，实现海量多模态数据的有效治理和数据效果高效转化。