Leadspace ba jobs (salary & requirements)

岗位职责：
1. 主导自动驾驶数据闭环全流程体系建设，制定数据采集策略、筛选标准、标注规范、挖掘流程及迭代机制，搭建标准化、自动化的闭环工作链路，提升数据流转效率与算法赋能效果。
2. 负责车载路采数据、仿真数据、测试场数据的质量把控与精准筛选，基于算法痛点（如长尾场景、误检漏检、规控决策失误）设计数据筛选规则，输出高价值训练 / 验证数据集，解决算法泛化性、鲁棒性问题。
3. 统筹数据标注全流程管理，制定感知（点云 / 图像 / 毫米波雷达融合）、规控、预测等任务的标注标准与验收规范，对接标注团队 / 供应商，把控标注效率、精度与一致性，推动标注工具优化与自动化标注落地。
4. 开展算法效果复盘与数据挖掘，结合实车测试、仿真验证的算法问题，定位根因并挖掘对应场景数据；搭建数据挖掘分析工具 / 看板，量化数据对算法迭代的增益效果，形成数据驱动的算法优化闭环。
5. 协同感知、规控、预测算法工程师，明确各模块算法的数据需求，输出定制化数据集；跟进数据集在模型训练、仿真验证、实车测试中的应用效果，持续迭代数据策略。
6. 推动数据闭环流程自动化、工具化、平台化建设，参与数据管理平台、标注平台、挖掘平台的功能设计与落地，降低人工成本，提升闭环效率；沉淀数据闭环相关流程、规范、文档。
7. 跟踪行业数据闭环前沿技术与*佳实践，结合公司自动驾驶技术路线，优化现有闭环体系，解决长尾场景覆盖、数据效率低、标注成本高等核心痛点。

任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机、自动化、车辆工程、电子信息、人工智能等相关专业，3 年及以上自动驾驶数据闭环相关工作经验。
2. 精通自动驾驶数据闭环全流程，熟悉车载数据（点云、图像、IMU、GPS、CAN 总线等）的采集、存储、处理逻辑，具备数据筛选、标注管理、数据挖掘的实战能力。
3. 熟悉自动驾驶核心算法模块（感知 / 规控 / 预测）的工作原理，能精准识别算法痛点对应的长尾场景、关键难点数据，具备从算法问题反推数据需求的能力。
4. 掌握至少 1 门编程语言（Python/Shell 为主），熟悉 SQL、数据处理工具（Pandas/Numpy），能独立开发数据筛选、挖掘脚本，具备简单工具开发能力优先。
5. 了解主流数据标注工具（如 LabelStudio、LabelMe、点云标注工具）与数据管理平台，具备标注标准制定、标注质量验收的实战经验。
6. 具备较强的逻辑思维、问题分析能力，能独立推动跨部门协作，落地数据闭环方案，对数据质量、效率、算法赋能效果负责。

加分项：
1. 有 L2+/L4 级自动驾驶量产项目、Robotaxi/Robotruck 数据闭环落地经验者优先。
2. 熟悉仿真平台（如 Prescan、Carsim、LGSVL）、自动驾驶测试验证流程，能结合仿真数据与实车数据搭建混合闭环体系者优先。
3. 具备自动化标注、数据增广、小样本学习相关经验，或参与过数据平台搭建者优先。
4. 了解点云 / 图像融合处理、3D 目标检测、轨迹预测等算法，具备算法效果复盘与数据分析的深度经验者优先。