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职位描述： - 量产交付落地：负责智能辅助驾驶系统的量产交付，推动模型算法的数据迭代，设计并完善系统架构与算法架构，支持方案在跨车型、多计算平台上的规模化交付落地，确保功能稳定、安全并满足量产质量要求。 - 数据驱动的算法迭代：定义拆解功能和体验交付需求，通过数据采集、数据标注、数据挖掘与场景库建设等手段，为模型算法按量产要求提供高质量训练数据，支撑算法的高效迭代与问题闭环。构建并优化数据闭环、仿真评测、工具链与开发平台，通过数据、架构、工具、平台等多种手段，支持和帮助模型算法按量产要求实现高效迭代，缩短迭代周期、提升交付效率。 - 量产链路协同：高效联动项目管理、算法研发、硬件工程及现场测试等多个团队，作为「技术」与「量产」之间的连接者，推动算法从研发到量产工程化的高效转化与规模化落地。 - 前瞻性技术预研：追踪智能辅助驾驶系统架构、数据闭环与算法链路的演进路径，协助开展前瞻性技术预研与应用场景探索，保持量产方案的领先性与差异化竞争力。
职位要求： - 教育背景：硕士及以上学历，车辆工程、计算机、自动化、电子电气等相关专业优先。 - 工作经验：具备智能辅助驾驶相关系统的量产交付经验，有跨车型、多计算平台方案量产落地经验者优先。 - 系统工程与量产能力：对智能辅助驾驶系统架构、算法链路与数据闭环有系统认知，具备推动模型算法数据迭代、设计系统架构与算法架构、并通过数据、架构、工具、平台等手段支持算法高效迭代的实践经验。 - 数据与工具应用：具备良好的数据敏感度，熟练使用Python、SQL等数据处理工具，或有AI辅助工具（如GitHub Copilot、Claude等）进行数据处理、评测或效率工具开发的经验。 - 闭环交付意识：具备极强的责任心和结果导向思维，有从「数据—训练—评测—反馈—迭代」全闭环推动量产交付的经验，有实际提升算法效果或量产交付效率的成功案例者优先。 - 沟通与协作能力：优秀的横向沟通与项目协调能力，能在复杂技术环境中清晰传递量产要求，善于整合跨部门资源，推动敏捷交付。 - 实地经验：
