安全评估数据研发工程师

职位描述

1. 从预期功能安全（SOTIF）业务角度出发，设计所需的数据回流、清洗、场景标注和提取、关键特征提取等方案，并推进工程化落地与优化，数据类型包括：驾驶辅助驾驶数据、人驾数据等； 2. 采用合适的数学模型、算法，设计并实现安全（Safety）相关数据挖掘、数据建模、统计分析、可视化等工作； 3. 通过对安全（Safety）相关数据的敏锐洞察、特征挖掘、定性/定量分析、数据建模，定位关键问题，挖掘潜在机会，设计方案并落地； 4. 搭建科学的基于数据的安全（Safety）指标体系和分析框架，设计并实现专项的安全数据分析、挖掘、建模与洞察工作，结合安全指标的短期波动和长期趋势进行归因总结，产出洞察决策；

职位要求

1. 有精算、应用数学、数据科学、交通、智能辅助驾驶等相关专业教育背景，硕士及以上学历，良好的数据科学所需的数学基础，数据科学相关领域工作经验1-2年左右。 2. 熟悉数据挖掘、数学建模常用任务、主流模型和算法，能够根据原始数据特征和业务需求灵活选用合适的模型并按需对已有模型优化和改造，熟悉数据建模和挖掘的结果验证方法。 3. 能够熟练运用数据挖掘、可视化展示等专业工具，熟练使用商业或开源数据库工具，熟悉大数据生态工具，如Hive, spark等。 4. 具备优秀的逻辑思维和业务理解力，敢于解决挑战性问题，能够主动积极的探索方向，较强的沟通交流和团队合作能力。 5. 自驱力和学习能力强，结果导向，不拘泥于方法论。 1. 具有智能辅助驾驶（AD/ADAS）数据挖掘、数学建模、场景等经验者优先。 2. 具有预期功能安全（SOTIF）相关经验者优先。 3. 具有AI大模型应用经验者优先。