主分类:AI模型评测工程
来源 JD 数据(旧分类保留,当前主分类见上方)
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "智驾仿真评测专家 - 火山引擎",
"job_level": "专家",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "未披露",
"location": "北京、上海",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "研发"AI生成
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"company": {
"company_name": "字节跳动",
"company_industry": "互联网 / 数字内容 / 电商",
"company_size": "10000人以上",
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"company_description": "字节跳动提供内容创作、信息分发、电商和协作产品,旗下产品包括抖音、今日头条、TikTok和飞书。"
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"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "团队介绍:火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,通过云和AI技术,推进企业智能化转型,激发增长潜能。\n\n1、制定开环评测、闭环评测、实车路测的分级评测策略,明确各级触发条件与门控标准;\n2、主导仿真评测平台架构设计,包括分布式仿真任务调度、评测结果存储检索、CI/CD自动化集成;\n3、负责场景库建设与管理,包括真实数据回放场景、参数化生成场景、对抗性长尾场景,建立场景覆盖度度量与版本管理机制;\n4、搭建自动化回归测试框架、log回放工具等,负责仿真评测结果的深度分析与根因定位,驱动负面案例到训练数据/仿真场景的转化闭环;\n5、推动世界模型生成式仿真在评测中的落地。",
"requirements_text": "1、3年以上自动驾驶仿真/评测/测试领域经验,熟悉至少一个主流仿真引擎(CARLA/LGSVL/NVIDIA DRIVE Sim/51Sim);\n2、深度理解自动驾驶评测指标体系(ADE/FDE、场景通过率、MPI等),有评测方案从0到1设计经验;\n3、扎实的Python工程能力,有自动化测试框架或数据管线搭建经验;\n4、熟悉端到端/VLA模型的基本原理(输入输出格式、推理流程),能与算法团队高效对话;\n5、优秀的跨团队沟通能力,能同时对接算法、部署、数据、OEM等多方角色。",
"skills": [AI生成
"Python",
"自动化测试",
"沟通能力"
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"fulltext": "智驾仿真评测专家 - 火山引擎\n职位描述\n团队介绍:火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,通过云和AI技术,推进企业智能化转型,激发增长潜能。\n\n1、制定开环评测、闭环评测、实车路测的分级评测策略,明确各级触发条件与门控标准;\n2、主导仿真评测平台架构设计,包括分布式仿真任务调度、评测结果存储检索、CI/CD自动化集成;\n3、负责场景库建设与管理,包括真实数据回放场景、参数化生成场景、对抗性长尾场景,建立场景覆盖度度量与版本管理机制;\n4、搭建自动化回归测试框架、log回放工具等,负责仿真评测结果的深度分析与根因定位,驱动负面案例到训练数据/仿真场景的转化闭环;\n5、推动世界模型生成式仿真在评测中的落地。\n\n职位要求\n1、3年以上自动驾驶仿真/评测/测试领域经验,熟悉至少一个主流仿真引擎(CARLA/LGSVL/NVIDIA DRIVE Sim/51Sim);\n2、深度理解自动驾驶评测指标体系(ADE/FDE、场景通过率、MPI等),有评测方案从0到1设计经验;\n3、扎实的Python工程能力,有自动化测试框架或数据管线搭建经验;\n4、熟悉端到端/VLA模型的基本原理(输入输出格式、推理流程),能与算法团队高效对话;\n5、优秀的跨团队沟通能力,能同时对接算法、部署、数据、OEM等多方角色。\n团队介绍:火山引擎是字节跳动旗下云和AI服务平台,将字节跳动快速发展过程中积累的增长方法、技术能力和应用工具开放给外部企业,通过云和AI技术,推进企业智能化转型,激发增长潜能。\n\n1、制定开环评测、闭环评测、实车路测的分级评测策略,明确各级触发条件与门控标准;\n2、主导仿真评测平台架构设计,包括分布式仿真任务调度、评测结果存储检索、CI/CD自动化集成;\n3、负责场景库建设与管理,包括真实数据回放场景、参数化生成场景、对抗性长尾场景,建立场景覆盖度度量与版本管理机制;\n4、搭建自动化回归测试框架、log回放工具等,负责仿真评测结果的深度分析与根因定位,驱动负面案例到训练数据/仿真场景的转化闭环;\n5、推动世界模型生成式仿真在评测中的落地。\n1、3年以上自动驾驶仿真/评测/测试领域经验,熟悉至少一个主流仿真引擎(CARLA/LGSVL/NVIDIA DRIVE Sim/51Sim);\n2、深度理解自动驾驶评测指标体系(ADE/FDE、场景通过率、MPI等),有评测方案从0到1设计经验;\n3、扎实的Python工程能力,有自动化测试框架或数据管线搭建经验;\n4、熟悉端到端/VLA模型的基本原理(输入输出格式、推理流程),能与算法团队高效对话;\n5、优秀的跨团队沟通能力,能同时对接算法、部署、数据、OEM等多方角色。",
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