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崗位職責(zé)
1. 數(shù)據(jù)處理與分析
參與自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)平臺(tái)的開發(fā)，負(fù)責(zé)路測數(shù)據(jù)的清洗、標(biāo)注及特征提取。
使用Python（Pandas/NumPy）處理車輛數(shù)據(jù)集，構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)處理流程。
從場景庫中挖掘高價(jià)值數(shù)據(jù)，支持算法迭代優(yōu)化。
2. 算法開發(fā)與評(píng)測
根據(jù)算法定義的自動(dòng)駕駛性能評(píng)價(jià)指標(biāo)（Metrics），對(duì)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行解析。
開發(fā)自動(dòng)化標(biāo)注工具與KPI報(bào)告生成工具，提升數(shù)據(jù)閉環(huán)效率。
參與HIL/SIL仿真測試，驗(yàn)證算法與數(shù)據(jù)的一致性。
可視化與工具開發(fā)
基于Matplotlib/Seaborn（或者其他技術(shù)棧）開發(fā)直觀的可視化報(bào)表界面，支持駕駛策略分析。
4. 平臺(tái)維護(hù)與文檔編寫
代碼編寫，確保邏輯清晰、注釋規(guī)范。
撰寫項(xiàng)目說明文檔，記錄關(guān)鍵方法與技術(shù)細(xì)節(jié)。
核心要求
1. 技術(shù)能力
編程能力：精通Python，熟練使用Pandas/NumPy進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，有Matplotlib/Seaborn可視化經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先。
多語言協(xié)同：掌握C++/Shell/SQL中至少一種（SQL為必選項(xiàng)，需熟悉數(shù)據(jù)查詢與數(shù)據(jù)庫操作）。
開發(fā)環(huán)境：熟悉Linux/Ubuntu系統(tǒng)，具備ROS框架基礎(chǔ)或容器化部署（Docker）經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。
2. 項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)
有人工智能或數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，例如：
自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注/分析工具開發(fā)；
大規(guī)模數(shù)據(jù)處理與特征工程實(shí)踐；
基于Python的自動(dòng)化腳本或可視化工具開發(fā)。
3. 基礎(chǔ)知識(shí)
熟悉數(shù)據(jù)回灌工具鏈（ROS Bag解析、場景重構(gòu)）。
優(yōu)先考慮Apollo/ROS開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，熟悉ADAS功能（如自動(dòng)泊車、跟車、變道等）
了解ISO 26262、EuroNCAP/CNCAP等自動(dòng)駕駛測試標(biāo)準(zhǔn)者優(yōu)先。
4. 軟技能
具備良好的邏輯思維與問題解決能力，能獨(dú)立完成模塊開發(fā)。
有團(tuán)隊(duì)協(xié)作意識(shí)，能與跨部門成員（算法、測試、產(chǎn)品）高效溝通。

5. 學(xué)歷
學(xué)歷：一本本科為最低門檻，碩士亦可。
專業(yè)：計(jì)算機(jī)/車輛工程/人工智能為主，數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)背景優(yōu)先。
學(xué)校：無要求，技術(shù)能力優(yōu)先
工作地點(diǎn)：廣研 實(shí)習(xí)至少4-5個(gè)月
加分項(xiàng)
1. 有Apollo/ROS開發(fā)經(jīng)驗(yàn)或Vector測試設(shè)備使用經(jīng)驗(yàn)。
2.熟悉HIL/SIL仿真測試平臺(tái)搭建或自動(dòng)駕駛場景庫構(gòu)建。