美团自动驾驶数据闭环实习生
任职要求
1、本科及以上在读，计算机、人工智能、自动化、电子信息、车辆工程、数学、统计等相关专业优先。 2、对自动驾驶、机器学习、计算机视觉或数据挖掘方向有浓厚兴趣，有相关项目经历优先。 3、具备基础的数据分析能力，熟悉 Python / SQL 中至少一…
工作职责
1、参与自动驾驶数据闭环相关工作，支持数据采集、清洗、筛选、标注及质量分析等流程优化。 2、协助建设数据闭环链路，参与问题数据挖掘、场景归因、样本回流与效果跟踪。 3、配合算法、数据、工程团队，推动感知/规划/控制等模块相关数据需求落地。 4、参与长尾场景、异常 case、典型问题的分析整理，沉淀数据策略和运营方法。 5、支持日常数据分析与专项项目推进，输出过程文档、分析报告和复盘总结。
用户数据闭环产品实习生-广州 岗位描述： 1、用户画像建模与优化： 基于车主授权的驾驶数据，参与用户画像的数据建模与持续优化，协助搭建驾驶行为评分体系。 2、场景定义与KPI制定： 识别NGP的关键问题场景，设计相关场景库；与团队协作，共同定义各类场景下“好”驾驶行为的衡量标准。 3、样板数据收集与评测： 负责招募驾驶员进行实车评测，确保不同场景下有充足、高质量的驾驶数据样本，用于大模型的数据挖掘和强化学习训练。
1、ROS2 集成：基于 ROS2 框架，开发节点 (Node) 以订阅（Subscribe）来自不同传感器和自动驾驶模块的 Topic 数据流； 2、语音播报模块开发：驱动USB设备进行语音交互。功能不限于语音交互、有效语音裁剪、云端解析语义等; 3、智驾场景算子开发：实现已有规则的算子，基于多源数据（如目标检测结果、车道线信息、车辆状态等）进行复杂逻辑判断； 4、系统优化：持续优化系统性能，包括 CPU 占用率、内存使用和数据处理延迟，确保在嵌入式环境下稳定可靠运行； 5、调试与测试：进行单元测试、集成测试和现场调试，解决开发和部署过程中的技术问题； 6、文档编写：编写清晰、规范的技术设计文档、API 文档和用户手册。
1、多模态数据挖掘：基于 VLM 开展自动驾驶场景理解与行为挖掘，实现复杂场景、行为模式及 corner case 自动识别发现，探索弱监督 / 自监督 / 提示工程应用，提升高价值训练数据挖掘效率； 2、数据向量化建模与分布挖掘：研究数据 Embedding 建模方法，构建场景 / 行为 / 轨迹向量空间，实现数据分布建模、长尾场景发现与覆盖度评估，设计高效数据采样、重加权与主动挖掘算法； 3、数据合成与场景重建：基于 3D Gaussian Splatting、世界模型、NeRF 等技术实现真实场景重建，生成高真实性仿真数据与 corner case 合成数据，探索世界模型与数据生成在数据闭环中的应用； 4、数据闭环系统算法研发：负责自动驾驶数据挖掘、筛选、评测与训练数据构建闭环系统，推动算法研究原型工程化落地，并在真实数据中完成效果验证。
1、参与支持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、协助车端数据采集工具链研发，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：协助开发车端热更新筛选器和影子模式等数据筛选器，设计并实现触发逻辑，实现高质量数据打点； 2-2、数据录制：协助基于ros2实现车端数据录制模块的开发调试，包括原始数据封装、压缩、存储和上云； 2-3、实车部署与测试：数据筛选器和录包交叉编译并实车测试，确保高质量数据准确录制。