蔚来校招-数据算法工程师

1. 参与公司大数据平台的设计与开发工作，运用先进技术优化平台架构，提升平台性能与稳定性，确保能够高效处理海量数据； 2. 负责数据仓库的建设，包括数据模型的设计与构建。深入理解业务需求，运用维度建模等方法，构建科学合理的数据模型，为数据分析和决策提供坚实的数据基础； 3. 承担数据集成数据开发和数据运维工作。从多种数据源获取数据，运用数据清洗算法和工具，去除噪声数据和重复数据，将数据转换为适合分析的格式，并高效加载到数据仓库中； 4. 与数据分析师、算法工程师等团队紧密合作，为数据分析和算法模型提供高质量的数据支持。理解需求，提供定制化的数据服务，助力挖掘数据价值，推动业务发展； 5. 参与数据治理工作，制定并执行数据质量标准，保障数据的准确性、完整性和一致性。通过元数据、质量体系有效管理和组织PB级别数据

1. 负责自动驾驶多模态数据的合成技术研发与工程实现，构建高质量、多样化的仿真与合成数据，提升训练数据的覆盖场景丰富度与边界案例覆盖率，满足端到端自动驾驶模型的训练需求； 2. 深入分析自动驾驶训练数据的特征与分布规律，运用统计建模、机器学习与因果推理方法挖掘数据中的潜在问题（如样本偏差、长尾分布、标签错误、对抗样本等）； 3. 研究并开发面向自动驾驶场景的高效自动标签算法，基于规则算法和大模型数据挖掘方法，提升为大模型pretrain,sft,RL阶段提供高质量数据； 4. 构建端到端的数据质量评估与过滤体系，设计适用于自动驾驶任务的数据质量指标（如场景完整性、数据分布合理性、时序一致性、合规性等），开发自动化检测工具链，对标签数据、合成数据开展模型训练，提升模型在安全性，效率，合规，安心感等方面的表现； 5. 持续跟踪自动驾驶与大模型的前沿数据技术，推动数据合成、自动标注、质量评估等核心算法在实际工程系统中的部署与落地。

1. 负责将多模态大语言模型（VLM）应用在车辆场景理解和corner case挖掘的工作中，完成数据挖掘交付任务 2. 负责利用规则挖掘的数据冷启动多模态大语言模型，规则+模型，提高数据挖掘效率 3. 与基础设施团队合作，构建高效的数据、训练、评估和标注流程

我们正在寻找对大语言模型(Large Language Model,LLM)充满热情的数据算法工程师,加入我们的核心AI团队。你将主要负责LLM高质量与大规模数据的采集与处理，并参与从LLM预训练、微调、推理优化到多场景应用落地的全流程工作，推动LLM技术在对话系统、内容生成、知识推理、具身智能等领域的创新 1. 主导LLM数据的采集和处理，搭建高效的数据处理 Pipeline，实现从海量原始数据到可直接驱动模型训练的高质量数据的转化。 2. 打造并优化数据平台的核心模块（包括处理、标注、对齐、存储与可视化），确保数据的可追溯性与可验证性。 3. 参与大模型从预训练到后训练的全链路流程，深入分析模型对数据的敏感点，通过数据迭代持续提升模型能力。 4. 紧跟全球前沿技术动态，研究并引入最新的数据集与标准，将优秀的开源经验转化为团队的核心优势，持续扩展数据版图。