哈啰软件工程师（远程驾驶视频系统方向）

1、负责车端数据采集； 2、负责车端数据处理和分析； 3、负责车端数据可视化； 4、负责车端数据存储和查询； 5、负责车端数据传输和同步； 6、负责车端数据安全性和可靠性； 7、负责数据闭环系统的设计与实现。

1、负责从自动驾驶中间件(ROS/ROS2/Autoware等)采集结构化数据； 2、设计并实现高效的数据处理管道，确保数据实时性和完整性； 3、开发数据传输模块，实现车端与云端的可靠通信； 4、优化数据压缩算法，降低传输带宽需求； 5、设计并实现数据缓存、重传和恢复机制； 6、开发数据同步和时间戳对齐系统； 7、负责数据安全传输方案的设计与实现； 8、构建数据监控和诊断工具，确保系统稳定运行； 9、与其他团队协作，确保数据处理系统与整体平台无缝集成； 10、参与制定数据格式标准和接口规范。

业务介绍： 团队专注于为数据驱动的自动驾驶系统提供数据支持，包括大规模车端数据的高效处理、基于VLM（视觉语言模型）的自动化数据挖掘与标注，以及云端多模态大模型的研发与应用。 1. 车端与云端数据流水线构建：设计并开发车端轻量化数据筛选与触发器，制定数据采集策略，确保高效回收有价值场景；构建与优化云端大规模数据自动化处理流水线，包括清洗、送标和评测，支持模型的持续迭代。 2. 自动化数据挖掘与标注：利用基于规则和基于VLM大模型的方法，对海量驾驶场景进行自动化、智能化的挖掘与标签生成。针对大模型挖掘任务，完成数据方案制定、模型微调、loss优化、模型评测等。 3. 云端大模型： - 跟踪最新的AI进展，在公司自有数据集上完成适配验证，完成AI模型选型。 - 参与或主导多模态视觉语言大模型的微调、优化与云端部署，使其适用于robotaxi场景的用户行为监测和车端Corner Case的远程决策支持（如生成避让、绕行指令）。

1、负责机器人端侧软件系统的设计、开发和优化，提升机器人整体运行效率和稳定性； 2、优化机器人端侧软件的计算性能，提升多线程、多进程并发调度能力，降低系统延迟； 3、负责端侧软件的内存管理和优化，提升实时性和低功耗运行能力； 4、设计并实现机器人任务调度框架，支持定位导航、运动控制、语音、技能任务的高效分配； 5、参与嵌入式 Linux 的裁剪、优化和系统稳定性提升； 6、设计和优化软件升级机制（OTA），确保机器人端侧软件的远程更新与版本管理； 7、负责系统监控与诊断工具开发，优化日志收集、异常检测、远程调试能力。