1.参与建设自动驾驶数据闭环的核心竞争力，覆盖数据采集回传、自动标注、难例挖掘、数据集管理等全链路，打造完整、高效的数据闭环能力体系。 2.探索并落地大模型技术在数据闭环各环节的应用，例如基于大模型的自动标注、语义检索/数据搜索等，提升标注效率与数据利用效率。 3.设计难例挖掘（Hard Case Mining）策略，从海量数据中筛选高价值训练样本，反哺算法迭代。 4.负责数据集版本管理，保障训练数据的可追溯性与一致性。 5.支撑跨点数据闭环团队的统一数据规范与工具链建设。

1.硕士及以上学历，计算机、人工智能、数据科学等相关专业，应届毕业生。 2.具备扎实的算法基础（机器学习/深度学习相关），有算法相关课程项目、竞赛或实习经历者优先。 3.关注大模型在数据工程场景的应用，如基于大模型的自动标注、语义检索/搜索等，有相关项目或实习经历者优先。 4.熟悉数据标注流程与工具，有自动标注/半自动标注相关项目或实习经历者优先。 5.了解数据版本管理工具（如 DVC）及大规模数据处理框架者优先。 6.具备良好的数据分析能力，能够设计难例挖掘策略。 7.具备跨团队、跨地域协作意识，能适应香港与内地团队协同的工作模式。