一、基礎資質要求?
1、學歷與專業：大專及以上學歷，計算機科學與技術、測繪工程、交通工程、項目管理等相關專業優先。?
2、從業經驗：具備 2 年及以上數據標注行業項目管理經驗，其中至少 1 年以上4D 車道線標注或自動駕駛領域相關項目管理經驗，熟悉激光雷達點云標注、多源數據融合標注的全流程。?
3、工具與技能基礎：熟練使用項目管理工具（如 Jira、Trello、飛書項目），掌握至少 1 種 4D 點云標注工具（如 LabelCloud、CloudCompare）的操作邏輯，能理解標注工具的技術原理與常見問題解決方案。?
二、核心項目管理能力?
1、項目規劃與落地：能獨立完成 4D 車道線標注項目的全周期規劃，包括需求拆解（如車企對車道線標注精度、交付周期的要求）、資源分配（標注團隊人員排班、設備調配）、進度管控，制定詳細的項目里程碑計劃，確保項目在預算內按時交付，交付合格率不低于 98%。?
2、風險預判與應對：具備敏銳的風險識別能力，能提前預判項目中的潛在問題（如標注工具故障、復雜場景標注效率低、團隊人員流動），并制定針對性應對方案，如建立備用標注工具庫、優化復雜場景標注 SOP、搭建團隊人才儲備池。?
成本與質量管控：能精準核算項目成本（人工成本、工具采購成本、數據存儲成本），通過優化標注流程、提升團隊效率降低成本；建立嚴格的質量管控體系，設計多輪質檢流程（標注員自查、組長復檢、技術團隊終檢），確保 4D 車道線標注數據的空間坐標精度、時間序列連貫性符合自動駕駛模型訓練標準。?
三、專業技術把控能力?
1、標注標準制定與優化：能結合自動駕駛感知算法需求，牽頭制定 4D 車道線標注規范（如不同道路場景下車道線標注精度閾值、遮擋場景標注規則），并根據項目反饋、算法迭代需求持續優化標注標準，提升標注數據對模型訓練的適配性。?
2、技術問題解決：深入理解 4D 車道線標注的技術難點（如激光雷達點云與攝像頭視頻流的時空同步、動態車道線的軌跡標注），當標注團隊遇到技術難題時，能快速聯合技術研發團隊定位問題、提供解決方案，避免項目停滯。?
3、行業技術追蹤：持續關注自動駕駛數據標注領域的技術趨勢（如 AI 輔助標注工具、自動化標注技術），評估新技術在項目中的應用可行性，推動項目引入高效標注技術，提升項目效率與數據質量。?
四、團隊管理與溝通協調能力?
1、團隊建設與激勵：負責 4D 車道線標注團隊（含標注員、質檢人員）的組建與培養，制定清晰的崗位晉升路徑（如標注員→標注組長→項目助理→項目經理）；設計合理的團隊激勵機制（如項目獎金、技能之星評選），提升團隊凝聚力與工作積極性，降低核心人員流失率。?
2、跨部門協同：能高效對接公司內部技術研發部（需求確認、技術支持）、產品部（項目需求梳理）、運維部（設備保障），以及外部客戶（如車企、自動駕駛研發公司），及時同步項目進度、反饋問題，確保各方信息通暢，需求對齊。?
人員培訓與指導：針對新入職團隊成員，開展 4D 車道線標注專業培訓（標注工具操作、標注規范、復雜場景處理技巧）；定期組織團隊技能復盤會，分享優秀標注案例與問題解決方案，提升團隊整體專業水平。?
五、職業素養要求?
1、抗壓能力：能適應自動駕駛行業項目周期緊張、需求多變的特點，在多項目并行或突發問題（如客戶臨時調整需求、項目交付期提前）時，保持冷靜，高效調配資源，確保項目順利推進。?
2、責任心與細節把控：對項目交付質量與進度全權負責，注重項目細節（如標注數據的格式規范、質檢報告的完整性），不忽視任何可能影響項目結果的潛在問題。?
3、學習能力：主動學習項目管理新知識、自動駕駛領域新技術，不斷提升自身專業素養與管理能力，適應行業快速發展需求。