希音数据科学家-人场优化/机器学习方向
任职要求
●統计学、经济学、社会学、数据科学等相关领域硕士及以上学历; ●3 - 5 年数据科学经验,能恰当运用机器学习、因果推断、计量经济学等科学方法解决实际业务问题,可以准确地用技…
工作职责
1.设计营销效率模型,优化广告投放、用户增长预算分配及站内资源(定价/引流/促销)组合策略; 2.研究用户生命周期价值(LTV),挖掘高潜力用户群体与增长机会,驱动精细化运营; 3.结合消费心理学与社会学洞察,构建用户行为预测模型,提升”人-场”匹配效率; 4.从业务问题拆解、假设抽象到数学建模全流程推进,运用机器学习量化核心业务指标的关键影响因子,基于海量历史数据进行验证、预测、归因及策略模拟; 5.设计实验框架(如A/B测试)验证策略有效性,建立因果推断模型和统计模型量化资源投入ROI; 6.推动模型工程化落地,主导从实验验证(POC)到生产环境部署的全流程,构建高效的实时特征工程管道,保障模型在实际业务中的顺利应用与持续优化。
1.设计营销效率模型,优化广告投放、用户增长预算分配及站内资源(定价/引流/促销)组合策略; 2.研究用户生命周期价值(LTV),挖掘高潜力用户群体与增长机会,驱动精细化运营; 3.结合消费心理学与社会学洞察,构建用户行为预测模型,提升”人-场”匹配效率; 4.从业务问题拆解、假设抽象到数学建模全流程推进,运用机器学习量化核心业务指标的关键影响因子,基于海量历史数据进行验证、预测、归因及策略模拟; 5.设计实验框架(如A/B测试)验证策略有效性,建立因果推断模型和统计模型量化资源投入ROI; 6.推动模型工程化落地,主导从实验验证(POC)到生产环境部署的全流程,构建高效的实时特征工程管道,保障模型在实际业务中的顺利应用与持续优化。
数据算法团队在特斯拉工业智能研发方面扮演关键角色。我们通过自主搭建数据算法平台,赋能生产制造、供应链、销售、服务和充电网络等领域,将信息转化为高价值的数据资产,从而创造更优质的产品并提供完美的用户体验。 作为特斯拉应用软件团队的数据算法工程师,您将参与自研数据算法产品和项目的全生命周期,从孵化到落地,从雏形到成熟。您将领导数据的收集、清理、预处理、模型训练以及生产部署的全流程。理想候选人应对人工智能和3D视觉技术充满热情,并紧跟该领域的最新进展。 本职位主要聚焦于工厂相关的3D机器视觉应用,包括自动视觉质检、机器人引导、视觉尺寸测量(如精确尺寸验证、公差检查和3D形状分析)、物体姿态估计以及工业自动化场景中的点云处理和实时感知。 岗位职责 机器协同控制相关:负责相机标定、手眼标定、点云数据处理(如滤波、分割、检测、配准和6D位姿估计),配合机器人/PLC等技术,驱动3D视觉应用与生产协同。主动开展机器人控制和引导,促进生产制造效率。 3D数据处理相关:负责机器视觉项目中大批量3D数据(如点云、深度图像)的收集、整理、过滤和清洗。需熟练处理视觉尺寸测量任务,包括使用激光三角测量或立体视觉方法进行物体尺寸提取、形状建模和精度校准。需熟练使用Python、C++、OpenCV、PCL、Numpy、Blender等工具处理3D数据。 模型开发相关:负责3D视觉项目的物体检测、分割、姿态估计模型的数据预处理、训练、迭代、重训练,以及模型准确率提升和搜索任务。在视觉尺寸测量领域,需开发和优化相关模型(如基于PointNet的尺寸估计网络),确保测量精度达到工业标准(如微米级)。需具备Python、C++、TensorFlow/PyTorch等框架经验,并理解常用神经网络(如CNN、PointNet、Transformer变体)在3D视觉中的应用。熟悉Pandas、MongoDB(Aggregation)、Redis、Kafka等工具用于模型部署。 创新相关:对最新的3D视觉技术和趋势(如实时SLAM、神经辐射场NeRF、多模态融合)保持敏感,能够提出创新解决方案应对工业生产挑战,例如机器人路径规划中的点云配准优化或视觉尺寸测量中的实时公差检测优化,以提升质量控制效率。
1、对接达人商业变现业务,从供给、需求和流量效率各个视角出发,通过科学有效的分析,产生业务洞察,发现机会点,回答业务的关键问题,驱动业务优化迭代; 2、合理设计业务各类资源使用的规则,建立合理的评估体系,持续迭代和提升各类资源的使用效率,帮助业务达成目标; 3、跨功能团队合作,能够针对各类不同的角色,有效输出数据驱动的商业建议,推动实现落地。