理想汽车车端数据开发工程师

1.负责推进和参与自动驾驶用户数据闭环平台的构建和迭代优化，包括数据落盘回收、数据服务、数据工具等各环节的设计开发和上线落地 2.负责自动驾驶数据闭环相关的策略研发工作，制定数据挖掘方案，计划并实施，保证数据质量和闭环效果，为线上模型迭代提供数据支持。 3.探索车端数据挖掘/主动学习算法设计开发，提取高价值自动驾驶数据，解决长尾问题,包括但不局限于（rule base、SVM learning等） 4.基于海量自动驾驶场景和行为，科学地管理自动驾驶用户数据和已挖掘的算法问题， 研究和设计自动驾驶各算法高效发现问题和利用数据的方案；与算法研发工程师合作，通过数据驱动的方式挖掘自动驾驶算法需要关注的关键场景和高价值数据，参与算法迭代 5.综合车端的感知、规控、地图、车辆状态等信息，对各种异常case进行识别并做自动化归因策略开发;

1. 数据指标体系搭建：深挖数据价值，构建和维护车端信号数据仓库体系和数据指标体系，为算法和数据闭环提供PB级共享平台和框架支持；负责核心数据指标体系（包括业务分类、生产状态、功能指标等）的搭建、监控与运营；快速输出并不断沉淀标准化的产品数据体系，让业务的数据化运营更加高效、便捷； 2. 数据治理：梳理上下游的数据资产，制定及推广数据标准（如研发规范、质量规范、保障规范）和治理流程，确保数据准 确性、完整性和一致性。 3. 数据管理：负责元数据管理、数据质量检查、数据分级管理等系统的设计、开发及应用，提升数据易用性、可用性及稳定性； 4. 业务团队数据需求的研发支撑：如日志埋点、车联网数据、内部与外部数据的采集、数据同步、数据清洗与标准化、数据模型设计、离线数据处理、实时数据处理、数据服务化、数据可视化等；

1.负责自动驾驶业务数据的数据采集、清洗、转换和加载（ETL）流程，构建和维护车端信号数据仓库体系和数据指标体系 2.支持C端用户和B端分析的各种数据需求 3.参与数据治理工作（如数据质量核查、元数据管理等） 建立监控和反馈指标，持续优化改进产品的架构及性能，保证PB级数仓的数据质量和平台稳定性

工作职责： 1、负责高阶自动驾驶场景数据处理 SDK 与工具的设计与开发。 2、负责协助车端数据采集、上传，以及云端数据质检、入库等链路，满足其工具需求。 3、负责优化集群文件系统的读取、处理、写入效率。