工作内容 数据处理与筛选：参与自动驾驶大规模图像、点云和车载传感器数据的预处理，协助构建自动化数据挖掘、清洗流程。 场景挖掘支持：协助算法工程师利用聚类、分类或异常检测等基础算法，从日常海量数据中识别出高价值场景（如极端天气、突发路况、复杂交互等）。 数据质量分析：负责对挖掘出的数据集进行统计和可视化分析，协助评估训练数据的多样性与质量。 岗位要求 教育背景：计算机、自动化、数学、统计学等相关专业。 编程基础：熟练掌握 Python，具有良好的编程习惯，熟悉常见的数据结构与算法。 算法基础：了解基本的机器学习/深度学习概念，能够使用 PyTorch 或 TensorFlow 跑通基础的分类、聚类或回归模型。 基本功：了解基础的统计学知识（如概率分布、样本采样），能够使用 Pandas、NumPy 等工具进行数据分析。 加分项 在校期间有机器学习、计算机视觉（CV）、大模型等相关经验。 熟悉 Linux 开发环境，了解 Git 代码管理。