1. 负责对车辆行驶数据进行系统性分析，从海量路测数据中挖掘驾驶行为模式，识别异常驾驶事件与边缘场景，为算法迭代提供数据支撑。 2. 设计并实现面向自动驾驶场景的数据挖掘流程，对复杂交通场景进行自动化识别与分类，构建覆盖典型与长尾场景的场景库，支撑仿真测试与模型训练。 3. 结合自动驾驶相关模块需求，制定分层分类的标注规范；优化数据标注流程与质量审核机制，持续提升训练数据的准确性与一致性，确保标注数据可追溯、可复用。 4. 负责数据采集、清洗、标注需求定义，推动数据从路测采集到模型训练的高效流转，持续提升数据利用效率。 5. 参与自动驾驶模型的数据驱动评估工作，通过场景覆盖率分析、数据分布统计及性能指标追踪，支持算法团队对模型进行量化评估与问题定位，将数据分析结论转化为可落地的优化建议。