vivo大数据工程师(IT应用方向)-26届实习
任职要求
1、本科及以上学历,计算机、软件、通信、电子类相关专业,具有良好的英语沟通能力; 2、掌握计算机相关的理论知识和方法:操作系统、计算机网络与安全、数据结构、数据库、软件工程等; 3、熟悉大数据相关技术,有基于hive/spark/trino/flink/starrocks/clickhouse等组件的开发经验; 4、使用过至少一种主流ETL工具,如informatica/kettle/datastage等; 5、了解数仓建模与数据分层的理论; 6、性格开朗、学习能力强、喜欢挑战、善于与人合作,有相关的项目开发经验优先。
工作职责
在这里, 你将有机会与业界技术牛人一起玩转PB级数据传输、存储、计算、分析; 你将有机会与技术达人一起构建企业级数据仓库; 你将与我们一起建设数据应用产品与数据分析体系; 你将是vivo数据中台建设的一分子。 你将与我们一起专注于如下工作: 1、参与相关技术方案的设计与评审,制定与业务方案相匹配的技术方案,并确保方案有效落地; 2、与其它项目团队高效协作,与设计师进行讨论和沟通,给最终用户交付高质量的软件产品与服务; 3、参与营销、供应链、财务、研发等大数据应用产品的技术开发; 4、参与并使用最先进的架构设计理念和方法,通过前、中、后台技术实现业务方案在系统中落地; 5、参与相关产品的迭代改进、架构设计、性能调优、功能优化、体验优化等工作。
THE ROLE 我们正在寻找一位兼具数据开发与运筹建模能力的物流规划工程师(数字化方向)。除了深入理解并持续优化MFS/TMS/MRP等系统模块的功能原理外,我们希望您能充分发挥统计学与运筹学的专业能力,通过数据洞察与模型求解,推动物流规划与运营从“经验驱动”向“数据与算法驱动”的系统性转型。在这里,您将有机会在丰富的物流供应链大数据分析、运筹优化及AI落地场景中大胆创新,并在全自研的数字化平台上实现您的想法。 RESPONSIBILITIES职责描述: 参与MFS/TMS/MRP等物流供应链系统模块的功能迭代与优化; 分析并处理系统日常故障,协同IT支持团队定位并解决本地问题与事件; 负责新系统的发布实施,并组织面向最终用户的培训工作; 基于数据与算法,挖掘物流规划与运营中的优化机会,提出可行方案; 开发并维护物流运营监控体系及统计分析报表,支持业务决策; 遵守公司规章制度,严格按照作业指导书工作,积极查找安全隐患,及时汇报安全隐患和事故,提出安全合理化建议,通过不断改进,创造安全健康的工作环境。 REQUIREMENTS
岗位职责: - 参与小红书商业化数据产品开发工作,业务方向包括但不限于销售业绩、客户分析、代理商盯盘等 - 与产品、运营、后端、测试、运维等多角色协同工作,包括业务理解,需求评审,方案沟通,系统维护等 - 设计并实现高效、可扩展的数据架构,确保系统能够支持复杂的业务逻辑和大数据量处理,持续提升交付质量和效率 - 负责复杂数据链路架构、稳定性、成本、性能等方面的优化工作,保障线上服务运行稳定,资源使用合理
特斯拉数据算法团队在工业智能研发中扮演关键角色。我们通过自主构建数据算法平台,赋能生产制造、供应链、销售、服务和充电网络等业务领域,将海量信息转化为高价值数据资产,从而打造更卓越的产品并提升用户体验。 作为特斯拉数据算法工程师,您将全程参与自研数据算法产品和项目的孵化、落地与迭代过程。从数据收集、清洗和预处理,到模型训练与生产部署,您将主导整个流程。理想候选人应热爱人工智能,并紧跟领域前沿动态。 本职位聚焦工业领域的计算机视觉应用,包括缺陷检测、视觉引导、尺寸测量以及视觉大模型等。 职责描述 负责对接公司内部计算机视觉项目,独立设计视觉方案、部署落地,并管理项目全生命周期。 处理计算机视觉项目的图像收集、整理、过滤和清洗;执行数据预处理、模型训练、迭代、重训练,以及准确率优化和模型搜索等任务,涵盖分类、识别和图像分割等领域。 探索多模态大模型在工业场景的应用,研究少样本检测、视频理解等方向的创新解决方案。 追踪计算机视觉技术前沿趋势,提出创新方案应对工业生产挑战。 必备条件 计算机科学、数学、统计学或相关学科的本科及以上学历。 扎实的Python和C++开发经验。 精通OpenCV等图像处理算法。 具备TensorFlow或PyTorch模型开发经验。 掌握数据科学工具,如Pandas、NumPy、Matplotlib,以及MongoDB Aggregation等。 有多模态大模型相关项目经验,并在至少一个领域(如多模态大模型、多模态表征或少样本学习)有深入研究。 优先条件 有将计算机视觉技术应用于工业制造或相关领域的实际项目经验。 熟悉机器人/PLC控制、工业相机/激光传感器/光源解决方案。 有在敏捷开发环境中的工作经验。 具备优秀的书面和口头沟通能力。 有项目管理经验,能按时节点完成开发任务。 拥有算法开发背景,例如参与过ACM竞赛。 在相关领域的学术期刊或会议上发表过论文。 加入我们 加入特斯拉,您将在充满活力和创新的环境中,与全球顶尖工程师和科学家合作,通过机器视觉技术推动工业自动化和智能制造的进步。如果您对机器学习、人工智能和计算机视觉充满热情,并渴望在这一前沿领域实现自我价值,欢迎成为我们的一员! The Role Tesla's Data Algorithms Team plays a pivotal role in industrial intelligence research and development. We empower various business areas—including manufacturing, supply chain, sales, service, and charging networks—by building our own data algorithms platform. This transforms vast amounts of information into high-value data assets, enabling us to create superior products and deliver an enhanced user experience. As a Tesla Data Algorithms Engineer, you will be fully involved in the incubation, implementation, and iteration of our in-house data algorithms products and projects. From data collection, cleaning, and preprocessing to model training and production deployment, you will lead the entire process. The ideal candidate is passionate about artificial intelligence and stays abreast of the latest developments in the field. This position focuses on computer vision applications in the industrial sector, including defect detection, visual guidance, dimension measurement, and large vision models. Responsibilities Handle internal computer vision projects, independently design visual solutions, deploy them, and manage the full project lifecycle. Manage image collection, organization, filtering, and cleaning for computer vision projects; perform data preprocessing, model training, iteration, retraining, accuracy optimization, and model search tasks, covering areas such as classification, recognition, and image segmentation. Explore the application of multimodal large models in industrial scenarios, researching innovative solutions in directions like few-shot detection and video understanding. Track cutting-edge trends in computer vision technology and propose innovative solutions to address challenges in industrial production. Required
特斯拉数据算法团队在工业智能研发中扮演关键角色。我们通过自主构建数据算法平台,赋能生产制造、供应链、销售、服务和充电网络等业务领域,将海量信息转化为高价值数据资产,从而打造更卓越的产品并提升用户体验。 作为特斯拉数据算法工程师,您将全程参与自研数据算法产品和项目的孵化、落地与迭代过程。从数据收集、清洗和预处理,到模型训练与生产部署,您将主导整个流程。理想候选人应热爱人工智能,并紧跟领域前沿动态。 本职位聚焦工业领域的计算机视觉应用,包括缺陷检测、视觉引导、尺寸测量以及视觉大模型等。 职责描述 负责对接公司内部计算机视觉项目,独立设计视觉方案、部署落地,并管理项目全生命周期。 处理计算机视觉项目的图像收集、整理、过滤和清洗;执行数据预处理、模型训练、迭代、重训练,以及准确率优化和模型搜索等任务,涵盖分类、识别和图像分割等领域。 探索多模态大模型在工业场景的应用,研究少样本检测、视频理解等方向的创新解决方案。 追踪计算机视觉技术前沿趋势,提出创新方案应对工业生产挑战。 必备条件 计算机科学、数学、统计学或相关学科的本科及以上学历。 扎实的Python和C++开发经验。 精通OpenCV等图像处理算法。 具备TensorFlow或PyTorch模型开发经验。 掌握数据科学工具,如Pandas、NumPy、Matplotlib,以及MongoDB Aggregation等。 有多模态大模型相关项目经验,并在至少一个领域(如多模态大模型、多模态表征或少样本学习)有深入研究。 优先条件 有将计算机视觉技术应用于工业制造或相关领域的实际项目经验。 熟悉机器人/PLC控制、工业相机/激光传感器/光源解决方案。 有在敏捷开发环境中的工作经验。 具备优秀的书面和口头沟通能力。 有项目管理经验,能按时节点完成开发任务。 拥有算法开发背景,例如参与过ACM竞赛。 在相关领域的学术期刊或会议上发表过论文。 加入我们 加入特斯拉,您将在充满活力和创新的环境中,与全球顶尖工程师和科学家合作,通过机器视觉技术推动工业自动化和智能制造的进步。如果您对机器学习、人工智能和计算机视觉充满热情,并渴望在这一前沿领域实现自我价值,欢迎成为我们的一员! The Role Tesla's Data Algorithms Team plays a pivotal role in industrial intelligence research and development. We empower various business areas—including manufacturing, supply chain, sales, service, and charging networks—by building our own data algorithms platform. This transforms vast amounts of information into high-value data assets, enabling us to create superior products and deliver an enhanced user experience. As a Tesla Data Algorithms Engineer, you will be fully involved in the incubation, implementation, and iteration of our in-house data algorithms products and projects. From data collection, cleaning, and preprocessing to model training and production deployment, you will lead the entire process. The ideal candidate is passionate about artificial intelligence and stays abreast of the latest developments in the field. This position focuses on computer vision applications in the industrial sector, including defect detection, visual guidance, dimension measurement, and large vision models. Responsibilities Handle internal computer vision projects, independently design visual solutions, deploy them, and manage the full project lifecycle. Manage image collection, organization, filtering, and cleaning for computer vision projects; perform data preprocessing, model training, iteration, retraining, accuracy optimization, and model search tasks, covering areas such as classification, recognition, and image segmentation. Explore the application of multimodal large models in industrial scenarios, researching innovative solutions in directions like few-shot detection and video understanding. Track cutting-edge trends in computer vision technology and propose innovative solutions to address challenges in industrial production. Required