数据挖掘工程师

职位描述：面向自动驾驶VLA智驾模型迭代的数据需求，依托数据挖掘平台的规则/模型/向量挖掘能力，负责高价值难例场景挖掘、脏数据过滤、视频理解与挖掘，支撑算法模型依托数据Scaling Law高效迭代。 核心工作职责： 1、全策略数据挖掘业务交付 依托现有挖掘框架，落地规则挖掘、模型挖掘、向量检索三类挖掘方案，根据下游需求编写相应的数据挖掘策略；针对实车行车视频数据，完成常规场景脏数据剔除、高价值稀有难例样本挖掘，持续优化训练数据集分布，承接日常业务迭代需求，保障稳定高效的数据交付； 2、数据交付产线优化 对接下游算法团队的数据需求，基于Airflow/Dagster搭建数据挖掘调度链路；优化存量向量与标签的管理，配合团队完成全链路数据闭环打磨。 3、业务痛点攻坚与快速迭代 根据智驾系统的路测反馈出的数据痛点，快速响应业务方需求，持续迭代挖掘策略；配合团队完成样本池动态轮替策略落地，保障训练数据持续新鲜、贴合最新实车路况与车型分布。 【任职要求】 1、硕士及以上学历，计算机、人工智能、大数据、软件工程等相关专业，有自动驾驶数据挖掘、多模态算法落地相关实习/工作经验优先； 2、熟悉python编程，代码功底扎实，了解基础算法与数据结构，能够独立完成算法策略开发、脚本迭代、数据实验复盘； 3、 性格踏实，抗压能力强，能够适配业务快速迭代节奏；以业务交付为导向，工程落地能力强，愿意直面真实业务痛点，沟通顺畅、执行力强； 4、了解基础SQL语句，能够独立完成数据查询、数据统计、报表复盘，具备基础数据分析能力； 5、了解深度学习基础，熟悉PyTorch使用。 加分项 1、有自动驾驶行业数据挖掘、脏数据治理、难例挖掘一线落地经验，熟悉智驾真实数据痛点； 2、熟悉Dagster/Airflow调度工具，有数据流水线搭建、算法工程化落地经验； 3、有规则挖掘自动化、Agent辅助编程、数据样本闭环迭代相关实战经验； 4、懂自动驾驶感知/预测/规划基础业务知识，能够快速理解车载场景与驾驶行为逻辑。