岗位职责:
1. 标注结果验收:熟练使用内外部数据验收平台,对第三方或内部标注团队产出的2D/3D标注结果进行全量或抽样验收,评估其准确性、一致性、完整性,核心指标包括:标注框精度(IoU)、漏标率、错标率、类别正确率等;
2. 专项数据验收:针对Corner Case挖掘、模型bad case定向采集等特殊需求的数据,进行针对性的质量符合性验收;
3. 问题管理:对验收中发现的质量问题(如传感器标定漂移、标注系统性错误、采集设备故障)进行清晰记录、分类与定级,并发起和跟踪问题数据闭环流程,推动采集或标注团队进行整改与重制,直至验收通过;
4. 质量分析与报告输出:定期输出《数据质量验收报告》,量化分析各批次数据的质量趋势、主要缺陷类型及根本原因,为数据采集方案优化、标注团队培训、标注工具改进提供基于数据的一线反馈与决策建议;
5. 跨团队协同:与标注团队/供应商进行每日质量对齐,明确缺陷定义,进行校准培训;与感知算法工程师协同,理解其数据需求的变化。
岗位要求:
1. 教育背景:计算机、车辆工程、测绘、地理信息或相关专业本科及以上学历。
2. 工作经验:1年以上数据质检、计算机视觉数据标注管理、或自动驾驶数据处理相关经验。
3. 专业知识:熟悉自动驾驶常见传感器(相机、激光雷达)的数据表现形式与基本特性;深刻理解 2D/3D bounding box、语义分割、车道线、点云等标注类型的质量评价标准;具备良好的空间想象能力,能快速判断3D标注框在点云与图像中的对齐准确性。
4. 工具技能:能熟练使用至少一种数据可视化/验收工具(如CVAT, Supervisely, 或内部工具);具备基础的 Linux 系统操作能力。