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【实习/社招/校招】百度apollo自动驾驶国际化部-数据算法工程师
自动驾驶的落地的一个核心竞争力来源于大量的真实数据，针对现实场景中各种数据的长尾问题，建立一个从车端数据到自动驾驶模型训练和部署的数据闭环是解决的重要手段。
数据算法团队将致力于从车辆端采集处理的海量数据中持续挖掘出有价值的训练数据以及长尾样本，构建场景级的万类标签，实现低干预数据标注、弱监督模型迭代，从而支撑量产车算法优化的数据闭环。
工作职责：
负责以下一个或几个方向
1. 自动驾驶场景长尾数据自动化挖掘算法、图像识别、检测、分割、分类、VLM、自动标注等研究
2. 自动驾驶感知训练数据挖掘和基于多传感器（RaDAR/LiDAR/等）、时空冗余信号的自动化标注、模型迭代等
3. 数据挖掘平台搭建、车端算法包优化等
岗位要求：
1. 在以下一个或几个领域相关的项目开发经验：图像（识别、检测、检索、人脸、视频分析）、点云（点云处理，3D目标检测，跟踪）、多传感器融合、深度估计、多视图几何、单目深度估计等；
2. 具备坚实的C++和Python编程基础和项目经验。
3. 对数据具备敏锐的洞察力，对数据集的建立和数据挖掘工作有着深度的热情
4. 视觉方向并有工程落地、成果发表的同学均可
工程：
【实习/社招/校招】百度Apollo自动驾驶国际化部 - 数据闭环后端工程师
自动驾驶落地的核心竞争力之一，来自于高效、智能的数据闭环体系。面对全球复杂多样的道路场景与长尾问题，构建从车端数据采集、云端处理、自动标注到模型训练与部署的全链路闭环系统，是提升算法泛化能力与产品可靠性的关键。
数据闭环后端团队致力于打造高性能、高可用、可扩展的云原生基础设施，支撑PB级自动驾驶数据的处理、存储、调度与服务，为感知、预测、规控等模块提供坚实的数据底座。
工作职责：
负责以下一个或几个方向：
1. 基于 AWS 云平台 设计和开发高并发、低延迟的后端服务，支撑数据闭环核心流程（数据接入、任务调度、标注管理、模型回流等）；
2. 构建分布式数据处理系统，实现海量多传感器数据（Camera/Radar/LiDAR/GNSS等）的高效清洗、对齐、索引与存储；
3. 开发与优化数据库架构（时序数据、元数据、样本标签库等），支持快速查询、版本管理和跨区域同步；
4. 参与数据闭环平台的微服务治理、弹性伸缩、可观测性建设及自动化部署（K8s/Terraform/CI-CD）
5. 与算法、车端、仿真团队协同，推动“车-云-模型”一体化迭代，提升数据到模型的转化效率。
岗位要求：
1. 在以下一个或多个领域有实际项目经验：云原生后端开发、分布式系统、大数据处理、数据库设计、微服务架构；
精通 C++ / Python / Go 中至少一种语言，具备扎实的系统编程能力和工程落地经验；
2. 熟悉 AWS 核心服务（如 S3、EC2、EKS、Lambda、RDS、DynamoDB、SQS、Step Functions 等），有生产环境部署经验者优先；
3. 了解容器化技术（Docker/Kubernetes）、消息队列（Kafka/Pulsar）、流批处理框架（Spark/Flink）或高性能数据库（PostgreSQL、TimescaleDB、Timestream 等）者加分；4
4. 对自动驾驶数据闭环有浓厚兴趣，具备良好的沟通协作能力与系统思维，能主动推动复杂问题闭环。
联系方式：
邮箱：xietao07@baidu.com
微信：13161692009（请备注“数据闭环后端+姓名+应聘类型”）
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【百度】【apollo自动驾驶】国际化部-算法/工程/基建均可【社招
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