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。
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、标签体系定义与管理：负责自动驾驶感知、规控等核心模块的挖掘标签定义，撰写并持续迭代标签规范文档；负责标签库的日常维护与管理，确保数据标签的准确性与规范性； 2、场景数据交付：参与支持公司自动驾驶数据挖掘交付流程，包括收集数据挖掘需求、定义数据标注规范、以及跟踪数据挖掘流程，闭环完成高质量挖掘数据的支持； 3、工具链与流程优化：基于日常数据交付的工作，制定并推进智驾场景挖掘的标准化流程，可通过cursor、skill等AI技术，简化人工的参与，为数据挖掘交付流程提效。
深入理解自动驾驶算法逻辑，负责数据闭环系统架构与开发，设计并实现高效可扩展的数据闭环平台，覆盖数据挖掘、数据标注、数据集管理、模型训练评估和部署全链路，以支持模型开发： 1）搭建面向自动驾驶大模型的数据生产系统，涵盖数据清洗、增强、合成与标注全流程； 2）构建数据版本管理与回溯系统，实现数据集迭代过程的可追踪性，满足模型训练合规要求； 3）负责自动化标注与数据流水线，构建与迭代自动化、半自动化标注工具链（如大模型预标注、人机协同标注），提升数据产出的效率与质量； 4）与算法工程师及AI基础架构团队紧密合作，建设相关平台工具，提升自动驾驶模型的迭代效率和效果。
-负责自动驾驶数据全链路数据流构建，完成数据闭环下的AI Infra系统构建，包含挖掘相关框架、标注、数据管道、分布式训练、模型评测、推理和部署全链路的建设 -负责数据闭环系统稳定性和效率建设，对数据飞轮落地有想法和落地路径 -负责面向AI Infra 的数据存储系统建设，了解高吞吐下的Infra 框架设计 -负责面向大模型时代的工程架构优化工作，对各业务进行对接和合理化评估，针对现行系统中各种问题进行分析优化，给出设计优化方案并实现