滴滴Artificial Intelligence-后端研发实习生2

1 本地仿真启动/运行稳定性case的复现与分析，分类总结报告。（python开发+数据处理，sql）； 2 分析埋点数据，搭建报表。（常见指标概念理解，sql）； 3 高性能微服务稳定性case分析，总结报告。（python数据处理，常见接口调用）； 4 微服务简单需求开发。（python开发，字符串处理，并发编程）；

岗位职责 1. 智能化服务后端开发 * 参与后端服务日常的开发和维护，使用 Python 进行相关模块开发 * 参与大模型推理结果的效果评测，设计并维护评估指标体系 * 针对多模态场景构建评测数据集和自动化评估流程 2. 数据处理与分析 * 参与模型推理数据采集、处理与分析 * 负责 MySQL、Redis 等数据库的设计与优化 技术要求 必备技能 * Python： 熟悉 Python 3.x，掌握异步编程（asyncio/aiohttp），了解 FastAPI / Django 等 Web 框架 * 机器学习基础：了解常见 NLP 评估指标，理解 LLM 基本原理 * AI Agent 相关技术（OpenAI API、Prompt Engineering、MCP 协议、Skill/ LangChain） * 熟悉 Git 工作流 加分项 * 了解 RAG 技术栈（向量检索、Embedding 模型） * 有多模态模型（Vision-Language Model）相关实验经验 * 熟悉 MySQL 索引优化、Redis 缓存策略。

1. 参与台架及实车环境下的OTA问题排查与定位，协助输出分析报告； 2. 理解现有代码逻辑，补充边界及异常场景的模块级单元测试； 3. 统计并分析实车升级数据（成功率、耗时、失败原因等），支持版本质量评估； 4. 参与OTA升级包的构建与版本管理

基于自动驾驶的大规模虚拟仿真/道路测试数据，开发和设计指标评估自动驾驶系统在安全性方面的表现 基于AI大模型开发AI Agent实现自动驾驶问题自动化分析，负责自动驾驶数据平台pipeline开发，与研发工程师和测试工程师紧密合作，保障需求功能上线，推动数据分析工具的落地。