数据模型算法实习生（27届可转正）

岗位职责：
职位描述：
1、负责3D自动标注算法的研发、实现与落地，面向点云、3D检测框、语义/实例分割、轨迹与姿态等标注任务；
2、基于激光雷达、RGB-D、结构光、多传感器融合数据，设计并优化自动标注流程，包括预标注、伪标签生成、结果修正、质量评估与闭环迭代；
3、负责点云/3D感知算法在自动标注场景中的应用与工程化，包括目标检测、分割、跟踪、配准、姿态估计、场景理解等；
4、参与3D标注系统建设，推动算法与标注平台、数据引擎、训练平台、质检流程打通，提升标注效率与准确率；
5、负责自动标注模型的训练、调优、部署与线上效果跟踪，持续优化召回率、精度、稳定性与吞吐效率；
6、结合业务场景构建主动学习、难例挖掘、置信度评估、人机协同标注等能力，降低人工成本；
7、与数据、产品、工程、标注团队协作，制定标注规范、验收标准和效果评估体系，推动算法实际落地；
8、跟踪3D感知、自动标注、弱监督/半监督学习、伪标签、数据闭环等方向的前沿技术，并结合业务验证与落地。
任职资格：
任职要求：
1、27届优先，本科及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人、电子信息等相关专业；
2、具备3D自动标注或3D感知算法实际落地经验，有完整项目经验者优先；
3、熟悉点云基础算法，包括滤波、降采样、聚类、分割、跟踪、特征提取、几何拟合等；
4、熟悉3D感知核心任务中的一个或多个方向：3D目标检测、点云语义/实例分割、多目标跟踪、位姿估计、场景重建与配准；
5、熟悉C++或Python，具备较强的算法实现与工程开发能力；
6、熟悉PCL、Open3D、Eigen、OpenCV等常用工具库；
7、熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架，具备模型训练、调参、评估和部署经验；
8、了解主流3D深度学习框架或模型，如PointNet/PointNet++、PointPillars、SECOND、CenterPoint、PV-RCNN、MinkowskiEngine、OpenPCDet、MMDetection3D 等；
9、具备数据闭环意识，能够从标注效率、算法效果、人工修订成本和业务价值角度推动方案落地；
10、具备良好的沟通协作能力，能跨团队推动算法、平台和业务联
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