小鹏汽车AI/ML数据开发工程师
任职要求
任职要求: 1.211/985/QS200硕士以上学位 2.计算机科学、数据科学、数学、电子信息工程、统计学或相关专业。 3.精通Python/SQL,熟悉Pandas、NumPy等数据处理工具。 4.熟悉大规模数据处理技术,具备数据挖掘、清洗、标注和分析的实际项目经验。 5.熟悉机器学习和深度学习的基本原理,了解常见模型和算法及其应用场景。 6.具备较强的逻辑思维和问题解决能力,能够通过数据分析发现并解决实际问题。 7.具备良好的沟通能力和团队协作精神,能够与跨职能团队高效合作。
工作职责
1.构建车控AI/机器学习所需的车辆数据清洗、特 征工程的完整链路和计算/存储平台 2.开发高效的数据处理工具,支持数据挖掘、分 析、标注和数据配比等任务。 3.识别数据中的噪声、异常和长尾问题,设计数 据增强和样本平衡策略,提升数据质量。 4.开发自动化数据标注、数据打点和数据闭环监 控工具,提升数据处理效率。 5.配合模型/算法开发团队2,完成模型的训练和 测试
1. 测试框架与工具开发 a. 负责 数据治理平台平台核心功能的测试用例设计、自动化测试脚本开发及测试框架搭建。 b. 基于大数据场景(如数据建模、任务调度、数据质量监控等)设计端到端测试方案。 2. 性能与稳定性测试 a. 针对数据处理流程(ETL、数据同步、任务调度)进行性能压测与瓶颈分析,保障高并发、大规模数据场景下的系统稳定性。 b. 设计并执行混沌测试、容灾测试等可靠性验证方案 3. 缺陷管理与质量保障 a. 使用缺陷跟踪工具记录、跟踪并推动问题修复,参与代码评审和测试覆盖率分析。 b. 协助产品团队优化数据开发流程,提升平台易用性与质量。 4. 技术协同与创新 ● 与研发、产品经理协作,参与需求评审、技术方案设计,提前识别潜在风险。 ● 探索 AI/ML 在测试中的应用(如自动生成测试用例、异常检测),推动测试效率提升。 ● 团队管理与协作 ● 团队建设:负责测试团队的人员管理、任务分配与绩效评估,制定团队目标并推动落地。 ● 流程优化:主导测试流程标准化(如测试用例管理、自动化测试策略),提升团队协作效率。 ● 技术指导:为团队成员提供技术培训与指导,推动团队技术能力提升。 ● 跨团队协调:与产品、研发、运维团队紧密合作,确保测试工作与业务目标对齐。 ● 资源规划:根据项目需求合理分配人力、工具和预算资源,保障测试工作的高效执行。
| 1.针对车身、内外饰、底盘、热管理、能量管 理、电子电器、显示、光学、诊断、仿真、整车 等汽车工程领域,开发专用AI和机器学习算法 2.负责完成模型/算法选择,开发,训练和调优 3.负责搭建POC/Demo验证系统 4.负责模型在车载ECU/嵌入式硬件的轻量化部署 5.配合数据工程师和系统工程师建立模型训练和 测试/评估数据集 6.配合软件团队完成代码集成与功能验证
1.针对车身、内外饰、底盘、热管理、能量管 理、电子电器、显示、光学、诊断、仿真、整车 等汽车工程领域,开发专用AI和机器学习算法 2.负责完成模型/算法选择,开发,训练和调优 3.负责搭建POC/Demo验证系统 4.负责模型在车载ECU/嵌入式硬件的轻量化部署 5.配合数据工程师和系统工程师建立模型训练和 测试/评估数据集 6.配合软件团队完成代码集成与功能验证