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…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、负责阿里云专有云IAAS/大模型/PAAS/大数据/中间件等产品的运维专家支持、整体解决方案服务及优化建议，使客户的IT架构、性能等层面得到更好的优化与提升，制定相关的技术方案并予以支持落地。 2、负责对事件、故障的跟踪、剖析、总结与知识库沉淀，出具技术方案并推动相关产品团队解决落地，同时赋能一线运维团队自运维能力； 3、负责产品巡检工具与问题诊断分析工具开发，提升客户云平台的预警与异常自发现能力，提升用户的满意度。 4、直面AI智能运维、云原生Serverless架构、全业务容灾、系统自治等巅峰挑战，提供技术底盘及业务能力支持。 5、完成核心技术攻关，识别和解决潜在的技术风险
关于我们： 我们是一支全球化、多元化、专业化的数据先锋团队，以技术为引擎，以数据为纽带，驱动全球20亿消费者与数千万商家的数字化商业生态。立足中国，服务全球，每天处理覆盖东南亚、欧洲、美洲等多时区的跨境数据洪流，在多语言、多文化、多法规的复杂场景中，打造“数据&AI技术驱动业务”的全球化数据中台。 团队致力于构建全新的满足安全合规的国际化大数据架构体系；统一的用户/商品/商家资产体系建设，含统一的DMP和选品平台；面向海外商家数据服务的生意参谋及数据银行支撑业务全链路数据驱动闭环，打造从站外竞对机会发现到商品供给和用户增长的数据智能服务Agent平台。我们秉承简单开放、创新能力、匠心精神的团队文化； 职位描述 Job Description 1. 深入理解行业业务逻辑与用户生命周期，通过用户行为分析、消费心理建模、多源数据融合，诊断业务增长瓶颈，设计可落地的用户价值提升策略（如会员分层运营、场景化精准触达、流失用户挽回等）。 2. 主导端到端增长项目：独立完成从业务需求拆解->实验设计->用户特征工程->预测模型开发（如客户分群/LTV/传播裂变因子挖掘）->策略效果归因的全流程。 3. 搭建业务分析框架：结合行业特性（如电商高频转化、内容平台沉浸度驱动、金融行业信用风险维度），设计可解释的用户标签体系与归因模型，输出用户洞察报告指导产品迭代与运营策略。 4. 与搜索推荐、产品、运营团队紧密协作，推动增长实验、A/B测试落地，结合AI模型结果，持续优化产品与内容分发策略。 5. 支撑用户增长策略的算法能力沉淀与平台化建设，推动AI在个性化推荐、多模态建模、用户行为预测等方向的深度应用。 1. Drive business growth strategies through deep user analytics and lifecycle value modeling, focusing on solving real-world problems like member tier operation, scenario-based engagement, and churn recovery. 2. Own full-cycle projects from business diagnosis to deployment: 3. Develop industry-specific frameworks: Design interpretable user tagging systems and attribution models tailored to sector characteristics (e-commerce conversion loops, content engagement drivers, etc.) 4. Collaborate closely with Search & Recommendation, Product, and Operations teams to run growth experiments and optimize strategies based on AI insights. 5.Contribute to platform-level capability building for scalable, AI-powered growth solutions across personalization, multi-modal modeling, and user behavior prediction.
阿里云专有云平台监控团队研发，负责云平台和租户实例的一体化可观测产品建设。 负责平台核心功能编码开发，工作领域范围： 1、云监控产品能力建设，为用户提供数据采集，预处理，汇聚，过滤，告警匹配，抑制，事件聚合等指标监控和告警。以及站点监控，拨测，巡检，故障诊断等可观测服务能力。 2、云监控平台基础设施服务研发工作，如存储引擎，云原生Prometheus，Grafana平台体系，高可用部署架构，大规模弹性伸缩架构设计等。 3、云平台资源管理，服务器和软件自动化运维平台建设。持续推进AI 技术深化战略布局中， 围绕AI 和云计算的基础设施建设、AI基础模型平台、企业级AI应用方向构建核心运维应用场景。
1. 阿里云安全容器稳定性技术专家，负责构建安全容器线上稳定性能力，保障专属云等智算场景安全容器稳定性 2. 负责安全容器监控、诊断以及告警后端开发，保障阿里云安全容器pod、节点、网络和存储的高可用性 3. 负责利用数据科学、机器学习等技术优化运维流程，提升稳定性运维的自动化智能化水平和效率