ADAS Data Annotation Quality Operations

Job Description

1. 质检标准制定与优化

• 负责 ADAS 多类型数据（2D 图像、3D 点云/激光雷达、视频/连续帧、多传感器融合数据等）标注质检标准的制定、维护与持续优化；
• 针对目标检测/跟踪、语义分割/实例分割、车道线/可行驶区域、泊车位/车位线、雷达目标标注等任务，建立并细化质量验收规则、抽检方案与评估指标（如 IoU、准确率、召回率、一致性等）；
• 根据项目阶段和算法需求，动态调整质检策略，平衡质量与效率。
• 对标注规则负责，与感知团队深度沟通，保持规则表达、验收团队/标注团队的理解与感知需求一致

2. 标注团队质量培训

• 搭建标注及质检团队的质量培训体系，编写培训材料、考试题库及实操案例；
• 组织新员工上岗培训、定期技能复训及规则宣贯，提升标注人员对 ADAS 复杂场景和边缘案例的判定能力；
• 建立标注人员质量档案，跟踪个人质量表现，针对薄弱环节开展专项辅导。

3. 错误分析与标注规则迭代

• 建立标注错误分类体系和问题追踪机制，定期输出错误分析报告（如错标、漏标、边界不准、帧间不一致等）；
• 深入分析高频错误、争议案例及算法反馈的 badcase，定位规则歧义或标注难点，推动标注规则澄清与版本更新；
• 协同算法、数据运营团队，推动规则变更落地并验证效果，形成闭环反馈机制。

4. 供应商质量管控

• 制定供应商准入、考核及淘汰的质量标准与流程，参与供应商质量能力评估；
• 监控供应商标注及质检过程数据，定期开展质量稽核、抽检及飞行检查；
• 针对供应商质量问题输出整改要求，跟进闭环，组织质量复盘会议，确保交付数据满足项目要求。

Qualifications

. 经验要求

• 2-3 年 ADAS / 自动驾驶领域数据标注或数据质检相关工作经验
• 熟悉 ADAS 数据标注全流程，有实际参与质检标准制定、错误分析或供应商质量管控经验者优先；
• 有管理或指导标注团队、质检团队经验者加分。

2. 专业能力

• 熟悉 ADAS 常见数据类型：2D 图像、3D 点云/激光雷达、视频/连续帧、多传感器融合数据等；
• 熟练使用 Excel ，飞书表格进行数据统计与质量分析，掌握 SQL、Python 等数据分析能力者优先；
• 了解质量工具（如 8D、PDCA、六西格玛等）者优先。

3. 综合素质

• 具备良好的逻辑分析能力和数据敏感度，能从质量数据中发现规律并推动改进；
• 具备优秀的沟通协调能力，能有效对接内部标注团队、规则团队、项目团队及外部供应商；
• 责任心强，工作细致，能承受一定工作压力，适应快节奏项目环境；
• 对自动驾驶、ADAS 技术有浓厚兴趣，愿意在数据质量领域长期发展。

4. 学历/专业

• 本科及以上学历，计算机、车辆工程、自动化、统计学、数学等相关专业优先。

5. 加分项

• 熟悉数据安全合规要求，有实际数据脱敏、权限管理经验；
• 有自动驾驶数据闭环或数据回流相关经验；
• 英语读写能力良好，可阅读英文技术文档。

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