我们是毫末智行的数据智能团队，专注于打造全自动化的自动驾驶数据闭环。数据驱动逐渐成为自动驾驶发展的主流方向，而数据资产和数据算法决定了自动驾驶的核心竞争力。背靠长城集团，毫末智行拥有亿级每月的海量数据作为数据基础；作为毫末智行风车战略的核心团队，数据智能团队立足于通过前沿的数据智能算法来高效地利用海量数据，自动化地迭代算法模型。我们相信，数据技术是自动驾驶发展的未来。
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校招：lkpwga
社招：kliqfs
感知算法工程师（数据智能）
职责描述：
1. 负责常见障碍物的检测算法开发；
2. 负责解决不同场景、传感器、算法下的自动驾驶感知问题；
3. 负责大量路试数据的处理，包括模型设计、模型训练，以及后续的优化；
4. 调研对接所需数据的标注需求。
职位要求：
1. 计算机、模式识别、机器学习、深度学习、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历，优秀应届生亦可接受；
2. 熟悉常见的基于深度学习的感知算法，如检测、分割、可通行区域等，并对技术原理和细节有深入的了解，传感器可以是激光雷达、摄像头、毫米波雷达等；
3. 熟悉Python、Linux、OpenCV等环境，具有扎实的算法和数据结构知识；
4. 熟悉常见的数据驱动的训练框架，如PyTorch、TensorFlow；
5. 有较强的学习能力和团队沟通能力，做事认真、踏实，乐于分享，自我驱动；
Bonus：
1. 有ADAS或自动驾驶相关经验；
2. 有机器人、无人机或相关工业自动化的研发或者竞赛经验，并取得不错的成绩；
3. 有过相关传感器的使用或者研发经验；
4. 具备海量数据处理、并行计算经验；
Keyword:
CNN、GAN、Transformer、深度学习、机器学习、感知
视觉算法工程师（数据智能）
职责描述：
1. 负责调研新范式的视觉相关算法，如基于transformer、deformable、GAN等新技术；
2. 负责解决多场景、光照、大小、遮挡、截断等实际应用中困难的目标检测问题；
3. 负责大量路试数据的处理，包括模型设计、模型训练，以及后续的优化；
4. 调研对接所需数据的标注需求。
职位要求：
1. 计算机、模式识别、机器学习、深度学习、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历，优秀应届生亦可接受；
2. 熟悉基于深度学习的目标检测算法，并对现有的技术原理和细节有深入的了解，同时能够快速上手新的前沿技术；
3. 熟悉Python、Linux、OpenCV等环境，具有扎实的算法和数据结构知识；
4. 熟悉常见的数据驱动的训练框架，如PyTorch、TensorFlow；
5. 有较强的学习能力和团队沟通能力，做事认真、踏实，乐于分享，自我驱动；
6. 拥有较强的学习兴趣，自驱力强，能快速熟悉陌生工作领域。
Bonus：
1. 有ADAS或自动驾驶相关经验；
2. 有机器人、无人机或相关工业自动化的研发或者竞赛经验，并取得不错的成绩；
3. 有过相关传感器的使用或者研发经验；
4. 具备海量数据处理经验；
Keyword:
CNN、GAN、Transformer、深度学习、机器学习、感知
深度学习算法工程师（数据智能）
职责描述：
1. 负责深度学习、机器学习等主流人工智能技术学习以及研究，特别是感知相关的深度学习技术；
2. 负责公司大规模数据驱动相关算法的研发和实施，包括模型设计、模型训练，以及后续的优化；
3. 挖掘业务需求，基于对深度学习的深刻理解，定义不同场景下的数据解决方案，并选择和应用各种可能方式（比如在线学习、主动学习、增强学习、迁移学习等）来解决可能遇到的数据、场景相关问题，提升模型的性能和稳定性；
4. 完成模型在多场景下的泛化落地；
5. 调研对接所需数据的标注需求。
职位要求：
1. 计算机、模式识别、机器学习、深度学习、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历，优秀应届、实习生亦可接受；
2. 熟悉常见的机器学习和深度学习的算法，如CNN、RNN等，并对技术原理和细节有深入的了解；
3. 熟悉Python、Linux等环境，具有扎实的算法和数据结构知识；
4. 熟悉常见的数据驱动的训练框架，如PyTorch、TensorFlow。
5. 有较强的学习能力和团队沟通能力，做事认真、踏实，乐于分享，自我驱动；
bonus：
1. 有ADAS或自动驾驶相关经验；
2. 有机器人、无人机或相关工业自动化的研发或者竞赛经验，并取得不错的成绩；
3. 有过数据驱动相关算法的实际应用经历。
4. 具备海量数据处理、并行计算或者加速经验；
5. 有主动学习、迁移学习、小样本学习、无/弱监督学习相关经验。
Keyword:
CNN、RNN、LSTM、GAN、深度学习、机器学习、迁移学习、小样本学习
机器学习/数据挖掘算法工程师（数据智能）
职责描述：
1. 负责大规模路测数据的探索性统计、分析、挖掘、可视化等工作，提升大规模数据的使用效率；
2. 负责自动驾驶数据闭环系统的特征提取、聚类、分类、badcase自动分析等机器学习算法的开发；
3. 负责预研小样本学习、自监督/半监督学习、主动学习等算法，降低数据成本，从大规模自动驾驶数据中挖掘有价值的数据，支持模型的高效迭代。
职位要求：
1. 数学、统计学、数据挖掘、机器学习、计算机等相关专业硕士及以上学历，优秀应届、实习生亦可接受；
2. 具备扎实的算法和数据结构等知识，具有良好的数学能力，熟悉几何、统计、机器学习算法等相关理论；
3. 具备机器学习系统数据清洗/特征工程/模型调优的实践经验；
4. 精通Python，具有扎实的算法和数据结构知识；
5. 有大数据搜索、推荐算法、小样本学习、长尾学习、自监督/半监督学习等科研或开发经验者优先；
6. 有自动驾驶数据处理相关经验者优先。
Keyword:
机器学习，特征工程，数据挖掘，自动驾驶
感知算法工程师（数据智能）
职责描述：
1. 负责常见障碍物的检测算法开发；
2. 负责解决不同场景、传感器、算法下的自动驾驶感知问题；
3. 负责大量路试数据的处理，包括模型设计、模型训练，以及后续的优化；
4. 调研对接所需数据的标注需求。
职位要求：
1. 计算机、模式识别、机器学习、深度学习、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历，优秀应届生亦可接受；
2. 熟悉常见的基于深度学习的感知算法，如检测、分割、可通行区域等，并对技术原理和细节有深入的了解，传感器可以是激光雷达、摄像头、毫米波雷达等；
3. 熟悉Python、Linux、OpenCV等环境，具有扎实的算法和数据结构知识；
4. 熟悉常见的数据驱动的训练框架，如PyTorch、TensorFlow；
5. 有较强的学习能力和团队沟通能力，做事认真、踏实，乐于分享，自我驱动；
Bonus：
1. 有ADAS或自动驾驶相关经验；
2. 有机器人、无人机或相关工业自动化的研发或者竞赛经验，并取得不错的成绩；
3. 有过相关传感器的使用或者研发经验；
4. 具备海量数据处理、并行计算经验；
Keyword:
CNN、GAN、Transformer、深度学习、机器学习、感知
视觉算法工程师（数据智能）
职责描述：
1. 负责调研新范式的视觉相关算法，如基于transformer、deformable、GAN等新技术；
2. 负责解决多场景、光照、大小、遮挡、截断等实际应用中困难的目标检测问题；
3. 负责大量路试数据的处理，包括模型设计、模型训练，以及后续的优化；
4. 调研对接所需数据的标注需求。
职位要求：
1. 计算机、模式识别、机器学习、深度学习、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历，优秀应届生亦可接受；
2. 熟悉基于深度学习的目标检测算法，并对现有的技术原理和细节有深入的了解，同时能够快速上手新的前沿技术；
3. 熟悉Python、Linux、OpenCV等环境，具有扎实的算法和数据结构知识；
4. 熟悉常见的数据驱动的训练框架，如PyTorch、TensorFlow；
5. 有较强的学习能力和团队沟通能力，做事认真、踏实，乐于分享，自我驱动；
6. 拥有较强的学习兴趣，自驱力强，能快速熟悉陌生工作领域。
Bonus：
1. 有ADAS或自动驾驶相关经验；
2. 有机器人、无人机或相关工业自动化的研发或者竞赛经验，并取得不错的成绩；
3. 有过相关传感器的使用或者研发经验；
4. 具备海量数据处理经验；
Keyword:
CNN、GAN、Transformer、深度学习、机器学习、感知
深度学习算法工程师（数据智能）
职责描述：
1. 负责深度学习、机器学习等主流人工智能技术学习以及研究，特别是感知相关的深度学习技术；
2. 负责公司大规模数据驱动相关算法的研发和实施，包括模型设计、模型训练，以及后续的优化；
3. 挖掘业务需求，基于对深度学习的深刻理解，定义不同场景下的数据解决方案，并选择和应用各种可能方式（比如在线学习、主动学习、增强学习、迁移学习等）来解决可能遇到的数据、场景相关问题，提升模型的性能和稳定性；
4. 完成模型在多场景下的泛化落地；
5. 调研对接所需数据的标注需求。
职位要求：
1. 计算机、模式识别、机器学习、深度学习、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历，优秀应届、实习生亦可接受；
2. 熟悉常见的机器学习和深度学习的算法，如CNN、RNN等，并对技术原理和细节有深入的了解；
3. 熟悉Python、Linux等环境，具有扎实的算法和数据结构知识；
4. 熟悉常见的数据驱动的训练框架，如PyTorch、TensorFlow。
5. 有较强的学习能力和团队沟通能力，做事认真、踏实，乐于分享，自我驱动；
bonus：
1. 有ADAS或自动驾驶相关经验；
2. 有机器人、无人机或相关工业自动化的研发或者竞赛经验，并取得不错的成绩；
3. 有过数据驱动相关算法的实际应用经历。
4. 具备海量数据处理、并行计算或者加速经验；
5. 有主动学习、迁移学习、小样本学习、无/弱监督学习相关经验。
Keyword:
CNN、RNN、LSTM、GAN、深度学习、机器学习、迁移学习、小样本学习
机器学习/数据挖掘算法工程师（数据智能）
职责描述：
1. 负责大规模路测数据的探索性统计、分析、挖掘、可视化等工作，提升大规模数据的使用效率；
2. 负责自动驾驶数据闭环系统的特征提取、聚类、分类、badcase自动分析等机器学习算法的开发；
3. 负责预研小样本学习、自监督/半监督学习、主动学习等算法，降低数据成本，从大规模自动驾驶数据中挖掘有价值的数据，支持模型的高效迭代。
职位要求：
1. 数学、统计学、数据挖掘、机器学习、计算机等相关专业硕士及以上学历，优秀应届、实习生亦可接受；
2. 具备扎实的算法和数据结构等知识，具有良好的数学能力，熟悉几何、统计、机器学习算法等相关理论；
3. 具备机器学习系统数据清洗/特征工程/模型调优的实践经验；
4. 精通Python，具有扎实的算法和数据结构知识；
5. 有大数据搜索、推荐算法、小样本学习、长尾学习、自监督/半监督学习等科研或开发经验者优先；
6. 有自动驾驶数据处理相关经验者优先。
Keyword:
机器学习，特征工程，数据挖掘，自动驾驶
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