岗位描述（节选）
1、大模型赋能数据挖掘研发：基于LLM、VLM多模态大模型，针对自动驾驶海量路测数据、场景数据开展智能数据挖掘算法研发，替代传统规则化挖掘方式，优化数据挖掘效率与精准度。
2、原子场景模型微调与训练优化：拆解自动驾驶各类复杂驾驶场景，提炼标准化原子场景单元，负责数据集清洗、筛选、标注规整，独立完成LLM/VLM模型的训练、微调、参数调优与场景适配迭代，持续提升场景数据挖掘的准确率、召回率，保障挖掘结果满足自动驾驶算法迭代、场景库建设的核心需求。
3、挖掘需求抽象与可复用模板搭建：对接自动驾驶各业务线数据挖掘需求，摒弃单次零散化挖掘模式，负责抽象、归纳各类场景挖掘需求的通用逻辑与核心规则，拆解、提炼标准化流程，搭建可复用、可迭代的场景数据挖掘模板库，实现不同业务需求的快速适配、复用，提升团队数据挖掘整体效率与标准化程度。
4、前沿算法调研与工程落地：持续跟踪自动驾驶场景分析、多模态识别、智能……
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