哈啰智能驾驶可视化工程师

1、可视化界面开发： a.设计并实现高性能、高保真的图像/视频流实时显示模块（支持多路摄像头输入）； b.开发感知结果显示组件（如：2D/3D目标检测框、车道线、可行驶区域、点云渲染、轨迹预测等），确保渲染准确、流畅； c.构建实时性能监控面板，直观展示系统状态、资源占用、算法指标等关键数据（图表、仪表盘等）； d.实现人机交互 (HMI) 控件：包括但不限于地图操作（缩放、平移、视角切换）、时间轴控制、场景选择、图层管理、视图切换等； e.开发数据录制与回放控制功能按钮及状态指示界面； 2、交互与用户体验： a.设计并实现流畅、直观的用户交互逻辑，提升工程师的操作效率和工具易用性； b.确保界面响应迅速，尤其在处理大规模实时数据流时保持良好的性能； c.关注用户反馈，持续优化工具链的用户体验； 3、工程化与协作： a.使用现代前端框架和最佳实践进行模块化、组件化开发，保证代码质量和可维护性； b.与后端工程师紧密协作，定义高效的数据通信接口 (API/WebSocket)，确保前后端数据流稳定可靠； c.与算法工程师、测试工程师、产品经理有效沟通，理解需求并将其转化为技术实现； d.编写清晰的技术文档和接口文档； 4、性能与可靠性： a.优化前端渲染性能，解决大数据量、高频率更新带来的性能瓶颈； b.确保工具链的高可靠性和稳定性，特别是在长时间运行和数据录制场景下； c.开发必要的测试用例，参与前端自动化测试建设；

无

核心使命：构建下一代具身智能数据交互平台，通过高性能Web 可视化技术，赋能算法研发、数据闭环与仿真验证。 1. 多模态数据可视化引擎开发 - 统计分析可视化：开发数据看板，支持对海量机器人数据（任务日志、状态指标、标注结果）的聚合、筛选、图表展示（时序曲线、热力图、分布图等）。 - 实时回放与交互可视化：构建类播放器的交互界面，支持传感器数据（视频流、点云、IMU）及机器人状态（关节角度/轨迹）的逐帧回放、拖拽跳转、多流同步。 2． 数据工具链前端实现 - 可视化标注平台：开发交互式标注工具（如2D/3D 框体标注、轨迹标注、语义标注），支持视频、点云等多模态数据的联合标注，并与后端标注存储系统集成。 - 数据查询与检索系统：实现灵活的数据查询界面（如按时间范围、任务ID、传感器类型过滤），支持数据样本的实时预览与导出。 - 仿真过程可视化：对接仿真引擎，实时渲染机器人动作、环境状态及任务执行过程，支持调试与结果分析。 3. 实时数据流处理与通信 - 构建低延迟数据通信层：使用WebSocket/WebRTC 实现传感器数据流的实时传输与播放控制。 - 设计时间轴同步机制：确保多传感器数据（视频、激光雷达、关节状态）在回放时严格对齐，支持全局时间戳控制。 4． 跨职能协作 - 与后端工程师紧密合作，定义数据接口格式、通信协议及性能优化点。 - 与算法/数据工程师协作，理解数据语义与业务需求，设计直观的数据交互流程。 - 与仿真团队对接，实现仿真结果的可视化验证。

1. 从预期功能安全（SOTIF）业务角度出发，设计所需的数据回流、清洗、场景标注和提取、关键特征提取等方案，并推进工程化落地与优化，数据类型包括：驾驶辅助驾驶数据、人驾数据等； 2. 采用合适的数学模型、算法，设计并实现安全（Safety）相关数据挖掘、数据建模、统计分析、可视化等工作； 3. 通过对安全（Safety）相关数据的敏锐洞察、特征挖掘、定性/定量分析、数据建模，定位关键问题，挖掘潜在机会，设计方案并落地； 4. 搭建科学的基于数据的安全（Safety）指标体系和分析框架，设计并实现专项的安全数据分析、挖掘、建模与洞察工作，结合安全指标的短期波动和长期趋势进行归因总结，产出洞察决策；