网易云商-数据挖掘工程师

该职位将为您提供一个了解和实践前沿数据科学的机会， 您将有机会扎根于具体的跨境业务、智能制造热门场景中（营销、媒介、CRM等），解决真实的业务痛点。 1. 主要职责：参与公司营销领域数据建模和用户画像的建设与开发。包括不限于梳理并完善CRM用户标签体系，参与用户画像行为标签、预测标签的设计与开发，满足业务方对用户标签的需求，用数据驱动业务增长； 2. 学习并应用主流云服务商（如AWS、Azure等）的相关技术和工具； 3. 协同设计开发相应数据集市、Data Pipeline调度Workflow，参与设计数据回流闭环及效果评估体系； 4. 深入了解业务需求，与不同职能团队配合，应用算法解决实际业务问题。

1. 负责公司数据闭环体系搭建，处理亿级数据量，为端到端模型训练提供数据产线支持； 2. 主导数据闭环工具链研发，加速自动驾驶模型迭代，职责涉及以下方向： 2.1 数据筛选器：开发车端热更新筛选器和影子模式，设计并实现触发逻辑，打通云端配置到车端链路； 2.2 数据录制及上云：车端数据录制，包括原始数据封装、压缩、加偏、脱敏、加密等，打通车云上传链路； 2.3 云端数据处理：对于标注数据、场景数据，开发数据清洗、编解码、自动打标、高价值数据挖掘、数据检索、评测等自动化工具，适配自动驾驶模型数据pipeline. 3. 基于云资源和图商合规云体系的数据闭环：基于云上资源构建标注、训练平台，并完成智驾算法的适配对接和数据pipeline开发。

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部门介绍 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、搭建大规模数据处理和分析平台、利用机器学习和模仿学习设计自动驾驶仿真算法、构建大规模仿真场景、以及研发支撑算法开发、测试、集成和部署的强大工具。 工作地点：北上广深 工作内容： 持续改进无人驾驶系统底层和工具，包括但不限于： - 系统底层架构改进 - 基于海量数据的规划算法评测系统 - 算法优化系统 - 系统性能Profile和优化 - 系统可靠性改进

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。 Data团队介绍： 在无人车等行业中，数据的重要性不言而喻，尤其是当模型越来越大，甚至算法建模流程逐渐从data-driven向data-centric转变的趋势下，对数据的处理越来越被重视。 数据组的是打通自动驾驶数据闭环链路，包括数据采集、数据索引、数据挖掘、数据标注、模型训练等多个方面，打造一个完整的闭环，加快自动驾驶算法的迭代速度。同时，数据组也开发了多个数据分析和处理的工具链，全方位打造企业级的大数据平台。 自动化标注组介绍： 在数据处理中，数据标注是重要一环，我们希望在传统人工标注中加入更多智能，更多地让模型来自动、半自动地完成数据标注，以解决人工标注中的成本、效率和数据质量等问题，有力地“赋能”业务。 与具体业务中的模型开发不同，标注阶段有更加充足的计算资源、有更加丰富的数据，可以选择更大更新的模型（包括大模型），同时还有人类在环(Human-in-the-loop) -- 这些独有的特点非常有意思，更重要地，它们也是自动化标注这件事可以成立的重要原因。 工作职责： 我们正在寻找一位自动化标注工程师，负责设计和开发自动驾驶数据自动化和半自动化标注算法，并与标注工具开发团队协作，研发标注工具优化方案，核心职责包括： 设计和开发自动驾驶数据自动化和半自动化标注算法，提高标注效率和准确性，包括但不限于：点云检测/识别/分割、图像检测/识别/分割等； 与标注工具开发团队协作，研发标注工具优化方案，提高标注工具的易用性和功能性； 研究和探索新的自动化标注技术和算法，不断提升数据标注的效率和准确性。