理想汽车质量数字化AI专家
任职要求
1. 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化等相关专业，在NeurIPS、KDD等顶会发表AI应用论文，或拥有专利者优先； 2. 熟悉Python、C++等编程语言，扎实的编码能力， 熟悉Linux开发环境,云平台（AWS/Azure）服务化能力（Docker、Kubernetes）； 3. 精通多模态模型（NLP/CV）、知识图谱构建（Neo4j、G…
工作职责
1. 结合质量安全业务场景，主导AI技术方案设计，推动多模态模型、动态知识图谱、风险推理等技术的产品化落地； 2. 制定技术路线图，协调算法、数据、工程团队资源，确保项目从原型到部署的全生命周期管理； 3. 负责多模态消费者投诉数据（文本、图像、音视频）的语义识别、智能标注及关联分析，构建基于事件驱动的动态知识图谱； 4. 开发时序演化模型（如LSTM、Transformer）与因果推理技术，实现产品安全事件演化预测及潜在缺陷关联性分析； 5. 设计并优化风险预警算法，融合知识增强推理（如逻辑规则、图神经网络），提升预警准确性与可解释性，并进行云端模型部署； 6. 协助智能安全与风险预警平台的设计、实现，以及相关监控报警的开发，协助搭建交互系统； 7. 与产品、业务部门紧密沟通，挖掘AI赋能场景（如舆情感知、缺陷追溯，风险分析与风险预警），跟踪大模型、多智能体等技术前沿，探索其在质量安全领域的创新应用。
1、参与到高德PB级数据仓库的建设，为销售、商家、运营、产品等角色提供丰富稳定的数据化产品服务，为高德APP提供高质量的供给。 2、对海量业务数据资产进行治理和分层建设，规划和沉淀高德的资产建设，沉淀数据资产模型。 3、通过数据化手段，建设AI化的数据能力，支撑销售机会挖掘、销售作业数字化、商家成长和商家运营智能化、业财线上化等。 4、能基于准确性、及时性、稳定性的要求不断提高数据中台的质量和服务。
我们正在寻找一位对数据充满热情、具备出色分析能力的财资BI分析师。该职位将深入了解 BU 业务模式，研究核心BU庞大的财资业务数据（包括但不限于现金流、银行账户、外汇、融资、支付结算、风险敞口等），通过先进的数据分析和可视化技术，提炼有价值的业务洞察 (Insights)。该职位将负责设计、开发和维护关键的财资管理报表和仪表盘，主动识别潜在风险、发现运营效率提升的机会点，并为财资战略决策提供强有力的数据支持，助力业务集团财资管理水平的持续优化和价值创造。 主要职责: 1. 数据治理与整合: ● 负责财资管理领域数据质量监控、标准制定及清洗整合，确保数据准确性与一致性。 ● 构建财资数据库，支持本领域同学高效获取结构化数据。 2. 报表开发与可视化: ● 使用BI或DI工具设计、开发和上线可视化报表与驾驶舱，涵盖全球现金头寸、资金预测偏差分析、风险敞口监控（汇率、利率等）、银行费用分析、营运资本指标、关键绩效指标（KPIs）等，满足管理层及财资端需求。 ● 定期输出财资管理报告、风险预警报告等关键文档。 3. 数据分析洞察与风险预警: ● 对现金流模式进行深入分析，识别季节性、趋势性特征，评估预测准确性，挖掘偏差原因，提出预测改进建议。 ● 分析全球资金分布和使用效率，识别闲置资金，评估资金池效益，为优化账户结构和资金归集策略提供数据支持。 ● 量化和监控汇率、利率等市场风险敞口，评估对冲策略的有效性，识别潜在风险点。 ● 分析银行手续费、账户管理费等银行费用，识别成本节约机会。 ● 监控支付结算数据，识别异常交易模式，提示潜在的操作风险或欺诈风险。 ● 基于数据分析结果，建立或优化风险预警指标和机制，提前识别潜在的流动性风险、市场风险或操作风险信号。 ● 通过数据挖掘，主动发现可提升财资运营效率、降低成本、改善营运资本或优化融资结构的机会点。 ● 探索大语言模型（LLM）在财资管理数据分析中的创新应用。 4. 支持与协作: ● 与财资团队内部成员（现金管理、市场风险管理、财资运营等）、财务会计、产品技术、业务部门等紧密协作，理解业务需求，提供数据支持。 ● 协助进行财资相关的特定项目分析和情景模拟（Scenario Analysis）。 ● 参与财资管理系统或BI或DI工具的优化与升级项目。 ● 支持财资管理场景的AI Agent工具运用，实现数据查询、报告生成等流程自动化。
1. 负责阿里云智能销售规则流程大图建设：包括对已有流程做梳理归档、对新建流程做协调沟通和配制、配合云智能内控品控等团队发现流程问题并推动解决； 2. 参与公司在LTC(Leads to Cash) 方向流程架构设计，并负责协同各方对流程做出优化迭代； 3. 负责销售流程体系的建设和运营，推动商机管理、配置报价、合同风险管理、项目交付等关键审批节点优化； 4. 负责构建规则+流程+系统的结合体系，用制度指导流程建设、系统驱动流程执行的方式保障流程的执行质量和效率； 5. 组织和协同销售、产品、交付、财务、法务等团队识别和量化项目关键成本和风险，组织及支撑销售决策； 6. 负责销售管理组织AI化应用在LTC流程中的建设与落地，提升组织效率。
学习需求协助分析： 协助深入了解云计算技术团队的业务发展方向、技术栈变化和人才发展需求，参与学习需求调研与分析，协助识别团队成员的技术短板和成长机会。 学习项目实施与支持： 协助或具体负责执行有针对性的技术培训课程、研讨会、工作坊、技术分享会、线上学习平台等多元化学习发展项目。 课程内容协助开发与维护： 协助内部技术专家、外部讲师开发高质量的技术课程内容，并根据反馈和效果协助优化课程体系。 讲师团队支持： 协助内部技术讲师团队的日常支持工作，包括培训材料准备、场地协调等，确保培训顺利进行。 学习资源维护与管理： 协助筛选、引进和管理各类优质外部学习资源（如在线课程平台、行业峰会、专业认证等），并负责公司技术知识库的日常维护与更新。 学习效果协助评估： 协助建立和执行学习效果评估机制，收集学习数据和反馈，为学习项目的优化提供支持 理解客户 从客户第一出发，深刻理解集团战略要求，基于云智能的业务和组织发展要求和员工全生命周期历程，对标全球领先公司，通过内外部客户研究，为云智能面向未来3-5年的发展，设计关键角色及其培养机制的演进路线图，帮助客户解决能力建设、价值创造的问题。 产品架构 以追求卓越的精神，理解组织在人才发展上面临的具体问题和场景，将复杂问题进行分析和拆解，并通过产品架构设计，提供具备先进性的人才培养和发展产品和解决方案，解决业务和组织的问题。 数据驱动 秉承求真务实的文化，通过数据发现问题，分析问题，显示差距，用全面客观的数据和事实说话，并善于运用数据解决问题，通过培训产品数字化、智能化的手段为业务减压减负，驱动业务和组织发展。 人群运营 理解人性，通过对关键角色如新人、管理者、布道师、HR等人群的沟通、链接、调研、探针，促进组织人网发生高质量的交互，促进人的思维改变、认知升级、能力进化、拿到结果。 促动变革 对标全球头部企业人才发展模式，结合云智能的战略、业务、组织和文化要求，形成先进的经验和方法，以人才能力的发展支撑组织变革的落地，成为驱动组织发展的引擎，并重新定义行业新标准。