滴滴Artificial Intelligence（1）-数据分析实习生
任职要求
1、扎实的代码能力和学习能力，逻辑清晰，对数据敏感，善于发现数据规律，有数据清洗、数据挖掘、数据建模经验或能力 2、有Python/Java/C++ 等至少1种编程语言经验， 有SQL/Hive/Spark 等大数据处理分析能力 3、熟悉常用机器学习和数据挖掘算法，包…
工作职责
1、基于海量的路测和仿真数据，利用统计和机器学习技术，研究并制定自动驾驶算法评估指标，量化自动驾驶系统表现； 2、基于自动驾驶系统的行为和交通场景，开发自动评价指标，并推进指标的落地应用； 3、应用评价指标，追踪自动驾驶算法性能的变化，并提供风险信息警示； 4、从路测数据中挖掘算法的异常表现； 5、在仿真测试中应用评价规则，判断仿真测试用例是否通过；
1、自动驾驶系统验证、算法评估等环节的方案设计和实施，制定计划，设计场景，评估执行并撰写报告； 2、负责问题分析、定位，通过部分系统分析和数据分析工作为部门提供高价值研发数据 3、负责利用SIL、HIL、VIL等手段对自动驾驶系统进行全面评估 4、参与制定/规划符合功能安全规范的自动驾驶软件的测试框架和测试方法； 5、参与质量效能工具平台建设，用系统化、流程化的思路提高软件质量保障效果；
1、协助搭建基于仿真的自动驾驶系统测试评估体系； 2、参与自动驾驶系统问题分析、定位，通过部分系统分析和数据分析工作为部门提供高价值研发数据 3、参与仿真引擎开发，提升仿真效率；
1. 基于风险场理论、人工势场方法、RSS数学模型等，进行自动驾驶评估算法开发和评估环境搭建； 2. 完成评估算法的接入和日常调试，完成测试数据的处理、分析，并结合相关指标完成自动驾驶算法的安全评估和问题定位； 3. Data-science应用于数据场景挖掘&生成。
Job description: 1.Develop deep domain expertise in business scenarios; uncover authentic user pain points and unmet needs through user interviews, behavioral analytics, and contextual research to define the core product value proposition; 2.Lead end-to-end feature planning and interactive prototyping; craft high-quality, actionable Product Requirement Documents (PRDs) that bridge vision and execution—driving products from concept to launch; 3.Partner closely with engineering, design, operations, and other cross-functional teams to align priorities, accelerate development cycles, and ensure on-time, high-fidelity product delivery; 4.Establish and maintain a robust product metrics framework; continuously monitor performance KPIs (e.g., engagement depth, task completion rate, NPS), and combine quantitative analysis with qualitative insights to answer the critical “Why?” behind the data, fueling data-informed product improvement. 1.ビジネスシナリオの深掘り：ユーザー調査や行動分析を通じてユーザーのニーズを特定し、コアとなる製品価値を定義する。 2.製品企画およびプロトタイプ設計：高品質なPRDを作成し、コンセプトからリリースまでのプロセスをリードする。 3.クロスファンクショナルな連携：開発、デザイン、運用チームと連携し、開発進捗を管理するとともに、製品の高品質なデリバリーを担保する。 4.データ指標体系の構築：プロダクトパフォーマンスを監視し、定量的・定性的な分析を通じてデータ背後の「Why」を追求し、継続的な改善を推進する。 1、深入了解钉钉用户的使用场景，参与规划和设计面向日本市场的产品设计，挖掘用户需求痛点，提出完善的产品设计方案，推动各产品持续创新及优化； 2、掌握前沿AI技术，推动AI在业务场景和功能模块中的实际应用，提升用户体验和产品竞争力。 3、参与 行业线产品完整生命周期，负责产品规划、需求定义、开发、测试、上线及数据分析的全流程，与研发、设计团队紧密合作，确保产品高质量上线； 4、持续跟踪客户反馈与行业趋势，结合数据做效果评估，驱动产品迭代；