主分类：数据工程与数据平台研发
辅助：平台与开发者产品经理（仅展示）
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": "数据闭环团队负责人",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "软硬件服务-无人车业务部",
"location": "北京市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"degree": "计算机、软件工程、人工智能、数据工程等相关专业本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
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"responsibilities": "1. 负责自动驾驶数据闭环及研发工具链方向的技术规划和团队建设，带领团队建设覆盖数据回收、数据管理、数据挖掘、数据生产及算法研发工具的一体化平台体系；\n2. 负责自动驾驶海量多模态数据基础设施建设，包括车端数据上传、云端存储、数据检索、数据生命周期管理和高效访问能力，支撑 PB 级数据规模下的稳定运行；\n3. 建设数据驱动的算法研发闭环体系，支持从问题发现、数据挖掘、场景筛选、样本生产、模型训练到效果验证的完整流程，提升数据对模型迭代的贡献效率；\n4. 负责自动驾驶研发工具链建设，包括数据可视化平台、场景浏览工具、数据管理平台、标注工具、数据分析工具及算法调试工具，持续提升算法工程师研发效率和使用体验；",
"requirements_text": "1. 计算机、软件工程、人工智能、数据工程等相关专业本科及以上学历，具有多年大规模数据平台、AI 基础设施或自动驾驶研发工具链相关经验，有技术负责人或团队管理经验；\n2. 具备复杂数据系统架构设计经验，熟悉数据采集、数据传输、对象存储、分布式存储、数据湖、元数据管理、数据索引和生命周期管理等技术；\n3. 深入理解自动驾驶数据特点，熟悉图像、视频、点云、轨迹、CAN、地图及仿真数据处理流程，具备数据闭环、场景挖掘或训练数据生产经验；\n4. 具备研发工具链或平台产品建设经验，能够设计面向算法工程师的数据管理、可视化、检索分析、标注和调试工具，并推动平台规模化应用；\n5. 具备较强的系统设计、产品意识和跨团队推动能力，能够将算法研发痛点转化为可复用的平台能力，对数据效率和研发效率提升负责；",
"skills": [AI生成
"系统架构",
"架构设计",
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"preferred_qualifications": "未披露",
"job_highlights": "1. 参与建设行业一流的自动驾驶超大规模数据闭环体系， 打造规模化高稳定的数据基础平台；\n2. 围绕端到端模型、智能驾驶大模型等前沿方向，让海量真实驾驶数据转化为模型能力提升的核心资产；\n3. 打造下一代自动驾驶 AI 数据引擎，支撑万车百PB 数据闭环能力，支撑自动驾驶算法持续进化；"
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"fulltext": "数据闭环团队负责人\n数据闭环团队负责人\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-无人车业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：软件\n更新时间：2026-09-16\n\n岗位职责\n1. 负责自动驾驶数据闭环及研发工具链方向的技术规划和团队建设，带领团队建设覆盖数据回收、数据管理、数据挖掘、数据生产及算法研发工具的一体化平台体系；\n2. 负责自动驾驶海量多模态数据基础设施建设，包括车端数据上传、云端存储、数据检索、数据生命周期管理和高效访问能力，支撑 PB 级数据规模下的稳定运行；\n3. 建设数据驱动的算法研发闭环体系，支持从问题发现、数据挖掘、场景筛选、样本生产、模型训练到效果验证的完整流程，提升数据对模型迭代的贡献效率；\n4. 负责自动驾驶研发工具链建设，包括数据可视化平台、场景浏览工具、数据管理平台、标注工具、数据分析工具及算法调试工具，持续提升算法工程师研发效率和使用体验；\n\n岗位基本要求\n1. 计算机、软件工程、人工智能、数据工程等相关专业本科及以上学历，具有多年大规模数据平台、AI 基础设施或自动驾驶研发工具链相关经验，有技术负责人或团队管理经验；\n2. 具备复杂数据系统架构设计经验，熟悉数据采集、数据传输、对象存储、分布式存储、数据湖、元数据管理、数据索引和生命周期管理等技术；\n3. 深入理解自动驾驶数据特点，熟悉图像、视频、点云、轨迹、CAN、地图及仿真数据处理流程，具备数据闭环、场景挖掘或训练数据生产经验；\n4. 具备研发工具链或平台产品建设经验，能够设计面向算法工程师的数据管理、可视化、检索分析、标注和调试工具，并推动平台规模化应用；\n5. 具备较强的系统设计、产品意识和跨团队推动能力，能够将算法研发痛点转化为可复用的平台能力，对数据效率和研发效率提升负责；\n\n岗位亮点\n1. 参与建设行业一流的自动驾驶超大规模数据闭环体系， 打造规模化高稳定的数据基础平台；\n2. 围绕端到端模型、智能驾驶大模型等前沿方向，让海量真实驾驶数据转化为模型能力提升的核心资产；\n3. 打造下一代自动驾驶 AI 数据引擎，支撑万车百PB 数据闭环能力，支撑自动驾驶算法持续进化；\n1. 负责自动驾驶数据闭环及研发工具链方向的技术规划和团队建设，带领团队建设覆盖数据回收、数据管理、数据挖掘、数据生产及算法研发工具的一体化平台体系；\n2. 负责自动驾驶海量多模态数据基础设施建设，包括车端数据上传、云端存储、数据检索、数据生命周期管理和高效访问能力，支撑 PB 级数据规模下的稳定运行；\n3. 建设数据驱动的算法研发闭环体系，支持从问题发现、数据挖掘、场景筛选、样本生产、模型训练到效果验证的完整流程，提升数据对模型迭代的贡献效率；\n4. 负责自动驾驶研发工具链建设，包括数据可视化平台、场景浏览工具、数据管理平台、标注工具、数据分析工具及算法调试工具，持续提升算法工程师研发效率和使用体验；\n1. 计算机、软件工程、人工智能、数据工程等相关专业本科及以上学历，具有多年大规模数据平台、AI 基础设施或自动驾驶研发工具链相关经验，有技术负责人或团队管理经验；\n2. 具备复杂数据系统架构设计经验，熟悉数据采集、数据传输、对象存储、分布式存储、数据湖、元数据管理、数据索引和生命周期管理等技术；\n3. 深入理解自动驾驶数据特点，熟悉图像、视频、点云、轨迹、CAN、地图及仿真数据处理流程，具备数据闭环、场景挖掘或训练数据生产经验；\n4. 具备研发工具链或平台产品建设经验，能够设计面向算法工程师的数据管理、可视化、检索分析、标注和调试工具，并推动平台规模化应用；\n5. 具备较强的系统设计、产品意识和跨团队推动能力，能够将算法研发痛点转化为可复用的平台能力，对数据效率和研发效率提升负责；",
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