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…
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
我们正在寻找有经验的 AI 基建开发工程师，负责构建企业级 AI 基础设施，包括 AIGW（AI Gateway / 大模型接入与运维）、智能 NPC 平台、MCP Hub 等关键 AI 基础设施的设计、开发和运维工作。您将参与大模型接入、能力编排、性能优化、评估体系建设以及成本管理等全链路工作，帮助业务更高效地使用大模型。 您将与 AI 应用、业务研发、平台团队紧密协作，构建稳定、高性能、可扩展的大模型服务体系。 主要职责： 1. 负责 AIGW（AI Gateway）的大模型接入、路由、限流、监控、运维体系建设与优化。 2. 实现并维护与主流大模型服务（OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepSeek 等）的 API 集成体系。 3. 参与大模型能力评估：效果评测、推理性能优化、模型选型对比、成本分析与优化。 4. 构建并维护 LLM 应用相关的工具链，包括 Prompt 模板管理、RAG 访问层、评测框架。 5. 优化模型调用策略（缓存、多模型路由、降级策略、并发调度）。 6. 支持业务团队落地 AI 应用，协助完成模型选型、评估、接入、调试与规范化接入。 7. 编写并维护平台技术文档、接入文档、最佳实践与标准。 8. 持续跟进生成式 AI、大模型推理、Agent/MCP、模型加速等领域的最新进展并应用于平台。