1、负责端到端智驾数据闭环的整体技术方案与流程设计，包括数据采集、回传、清洗、标注、训练、评测、OTA 回灌等全链路标准与接口规范；制定并持续迭代多模态数据（图像、点云、视频、CAN、IMU、GNSS、高精地图切片等）的元数据规范、命名规则、目录结构和版本管理策略；确保与感知、规控、仿真、测试等多团队接口对齐。

2、负责构建对海量回传数据进行清洗、去重、脱敏、场景聚类、价值密度评估，输出高价值场景库、corner case 库及长尾问题库；设计并实现数据质量评估与监控体系，开发自动化质检 pipeline。

3、 负责车端-云端数据通道的接入、解析、校验与入库；开发自动标注、主动学习、弱监督/半监督学习框架。持续优化模型-数据闭环迭代效率；设计可视化数据看板，实时展示数据分布、质量趋势、标注进度、模型性能及长尾场景热力图，辅助算法与测试团队快速定位问题；持版本回溯与 A/B 对比，建立问题单追踪机制，实现数据缺陷与模型缺陷的双向可追溯。

4、负责端、TSP、云平台、算法、测试、合规、法务等多团队对接，推动数据合规与隐私计算落地；建立数据分级分类、权限管控、生命周期管理（冷/热/冰数据分层存储）及灾备策略，满足可审计、可回滚、可持续交付要求。

素质要求：

1、 计算机科学、车辆工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，硕士优先；2年以上自动驾驶、数据开发或相关领域经验，有数据闭环、大数据平台开发经验者优先。

2、技术能力

深刻理解自动驾驶感知（视觉、激光雷达、毫米波、融合）与规控任务的数据需求，熟悉 OpenScenario、OSI、ADASIS、ROS bag、PCD、HDF5 等数据格式；精通 Python/Scala/Java/C++ 中的至少一种，熟练使用 Spark/Flink/Kafka/Pulsar 等大数据组件，掌握 Airflow/Luigi/Kubeflow 等工作流编排工具；熟悉 PostgreSQL、ClickHouse、Iceberg、Hudi、DeltaLake 等数据湖/仓技术；能编写高效 SQL 及优化查询性能；掌握 Docker/K8s、GitOps、CI/CD，具备云平台（AWS、阿里云、华为云、腾讯云）的实战经验。

3、 对数据一致性、完整性、时效性、可追溯性有强迫级敏感度；善于用统计与可视化手段量化问题并推动闭环解决。

4、沟通协作：良好的跨团队沟通能力，可清晰传达技术需求与结果。

5、有自动驾驶量产项目经验，熟悉数据闭环全流程经验者优先。