小米小米汽车-智能诊断场景&数据模型开发工程师-售后服务
任职要求
- 任职要求： 1. 本科及以上学历，车辆工程、电气自动化等相关专业，5年以上汽车售后技术工作经验，包含3年以上智能诊断或新能源汽车整车技术诊断经验； 2. 具备资深技术支持或远程诊断经验，熟悉整车电气系统架构及控制逻辑； 3. 精通CAN协议、车辆日志解析，能基于信号时序设计诊断规则，有诊断模型或规则引擎经验优先； 4. 掌握数据分析方法，具备知识图谱构建、故障聚类能力，高效完成模型标注与反馈； 5. 熟悉诊断平台/算法开发流程，了解机器学习模型部署与调优逻辑； 6. 技术文档能力强，能标准化输出诊断规则与案例分析； 7. 责任心强，具备跨部门协作经验与全局性思维，关注诊断质量与用户体验提升。
工作职责
工作内容： 1. 负责智能问答知识库全生命周期管理，包括问题内容采集、结构化整理、动态维护，确保覆盖主要故障场景； 2. 基于电气故障标志位生成逻辑，设计自动化诊断规则，整合CAN信号、车辆日志等数据，开发验证诊断模型框架； 3. 协同算法团队完成模型平台植入及规则优化，提升准确性与泛化能力； 4. 模型结果标注与校准，制定标注标准，推动迭代优化； 5. 搭建典型故障案例库，沉淀远程诊断经验并促进团队复用； 6. 监控平台运行效果，识别高频/高风险问题，协同研发制定预防性优化策略。
1、追踪AI及可观测性领域的前沿进展，探索其在系统稳定性、智能诊断归因场景的应用价值，制定创新性的产品策略和规划； 2、重点关注Agentic AI在可观测性领域的潜力，设计基于Agent的产品能力；理解如何将LLM等AI能力融入观测数据处理流程； 3、协同产品、设计、研发及运营团队，高效推动AI驱动的可观测性产品功能实现与迭代； 4、基于数据和用户反馈，持续优化AI能力的效果。
1、追踪AI及可观测性领域的前沿进展，探索其在系统稳定性、智能诊断归因场景的应用价值，制定创新性的产品策略和规划； 2、重点关注Agentic AI在可观测性领域的潜力，设计基于Agent的产品能力；理解如何将LLM等AI能力融入观测数据处理流程； 3、协同产品、设计、研发及运营团队，高效推动AI驱动的可观测性产品功能实现与迭代； 4、基于数据和用户反馈，持续优化AI能力的效果。
1. 负责并研究前沿AI与网络融合技术，探索AI在故障预测、智能诊断等场景的应用； 2. 参与日常网络运维工作，包括网络巡检、配置变更、资源扩容等任务，并抽象为可自动化的工作流； 3. 参与公司下一代网络基础设施的规划与部署，涵盖多云互联、数据中心网络、园区网等关键场景； 4. 协助推进网络运维的智能化转型，提升系统稳定性、可观测性与响应效率。
1、职位亮点： ● 参与亿级日订单即时配送系统建设，驱动百万骑手效能提升 ● 探索大模型与生成式AI在物流领域的产业化落地，打造行业标杆 2、核心职责： ● 挖掘建模与AI算法研发 ● 深度解析订单、轨迹等多源数据，构建物流业务的时空决策认知体系 ● 基于TB级时空数据构建智能引擎，优化即配物流全流程，提升空间规划、时空预测、异常检测等能力 ● 探索大模型与生成式AI在物流领域的创新应用，实现智能取数、AI检索、智能分析诊断等场景突破 ● 工程化落地与协同。推动算法能力在智能定价、智能调度、供需调节等核心业务场景中的落地转化