小米车载功能开发全生命周期管理平台实习生
任职要求
Qualification/任职要求 ： 1. 计算机、通信、自动化、产品设计、工业设计等相关专业； 2. 有极强的自我驱动能力，积极学习汽车专业知识，有互联网思维和用户思维，紧跟行业趋势，善于创新。 3. 参与过复杂产品项目设计、有产品运营经验者优先，熟悉用户研究理论和方法，了解敏捷开发方法论，善于解决复杂问题； 4. 有良好的沟通与协调能力，团队协作意识强，能够快速理解业务需求。
工作职责
Objective岗位目标： 作为车载功能开发全生命周期管理平台产品运营实习生，你将参与到平台产品运营的各个环节，协助平台进行产品需求及交互层面的定义和设计，提升业务用户体验；协助平台的日常运营工作，确保小米汽车每一个很酷的功能能够高质量的交付到用户手上；协助完成相关专利与软著的编写与申请 Responsibilities主要工作职责 • 产品需求分析和挖掘，协助收集分析市场竞品及关注行业动态； • 参与产品功能定义与需求定义，撰写产品需求文档，并跟进实施落地，参与功能验收测试； • 参与项目进度和项目质量管理，确保产品需求合理拆解与排期，跟进交付的关键节点； • 系统用户的培训及运营，协助更新维护操作指南及发版物料，参与策划执行用户互动活动例如用户调研等，提高用户参与度，更好地了解用户需求； • 参与产品数据分析与指标定义，对反馈数据进行统计分析以及产品化呈现； • 协助完成相关专利与软著的编写与申请；
1. 产品规划与设计： - 负责车机综合管理后台的全生命周期管理，涵盖车机云端服务（OTA升级、设备连接管理）、数据管理平台（采集、分析、可视化）、运营配置后台（活动策略、远程配置）、通知管理（用户触达、实时推送）、账号系统（多端登录、权限管理）、系统安全（数据加密、攻击防御）、应用商店（第三方应用审核、分发）等核心模块。 - 定义用户需求，输出产品原型、PRD文档，推动技术落地与迭代优化。 2. 跨部门协同： - 联动车载硬件、软件产品研发、数据团队、安全部门等，确保系统兼容性与稳定性。 - 支持运营团队制定用户增长策略，通过后台能力提升运营效率（如灰度发布、A/B测试）。 3. 用户体验与数据驱动： - 基于车机用户行为数据优化后台功能，提升车企管理效率与车主使用体验。 - 设计数据埋点方案，搭建BI看板，为业务决策提供数据支撑。 4. 项目管理： - 把控开发进度，协调资源解决技术难点，确保关键节点按时交付。
1. 数据采集系统牵头设计与实施 (核心)： - 牵头自动驾驶数据采集系统的整体架构设计、技术选型与方案制定，涵盖传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达、GNSS/IMU、CAN总线等）数据同步、采集、压缩、加密、上传等全链路。 - 制定并维护数据采集规范与策略，包括触发条件（场景触发、问题触发、定时触发）、采集频率、数据格式、存储周期、优先级等。 - 牵头解决数据采集过程中的技术难题和性能瓶颈（如带宽限制、存储空间、同步精度、丢帧问题）。 2. 数据管理体系构建与运维 (核心)： - 牵头设计、搭建和维护大规模、多模态自动驾驶数据存储与管理平台（如基于对象存储、分布式文件系统、数据库等）。 - 建立并主导执行数据的全生命周期管理策略，包括数据接入、清洗、标注（与标注团队协作）、存储、版本控制、归档、销毁等流程。 3. 跨团队协作与需求对接： - 作为数据平台的核心接口人，主动对接感知、规划控制、仿真、测试、地图等下游团队的数据需求，理解其业务场景（如特定Corner Case收集、模型训练数据需求、问题复现数据需求），并将其转化为数据采集和管理方案。 4. 工具链开发与流程规范： - 主导或参与开发内部数据管理工具和平台功能，提升数据操作效率（如数据检索、样本提取、质量检查工具）。 - 建立、维护和推广数据采集、存储、治理、使用的流程规范、操作手册和标准。
1.SOX算法开发与全生命周期管理 1.1 SOC高精度估计：基于电化学机理模型（如DFN模型）与数据驱动方法（LSTM、Transformer），融合电池电压、电流、温度、内阻等多维数据，设计自适应卡尔曼滤波算法（如UKF、AEKF），解决低温/高倍率工况下的累积误差问题（目标误差＜1%）; 构建动态参数辨识框架（如基于遗传算法或粒子群优化），实时校准电池容量、内阻等关键参数，提升SOC估算的长期稳定性； 1.2 SOH预测与退化建模：利用迁移学习技术，将实验室加速老化数据泛化至实际车载场景，构建基于容量衰减、内阻增长、SEI膜演化的多维度退化模型，实现SOH误差＜2%； 1.3 SOP动态边界计算：基于电芯温度、SOC、老化状态的实时反馈，建立多约束条件下的峰值功率预测模型（如电化学-热耦合模型），防止过充/过放风险，支持极端工况（如赛道模式）下的动态功率调整。 2. AI模型开发与优化 2.1开发轻量化神经网络模型（如MobileNet、TinyML架构），通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术将模型压缩至嵌入式平台可运行规模，满足实时性要求（响应延迟＜50ms）； 2.2数据驱动与仿真验证: 构建电池全生命周期数据库（覆盖电芯、模组、系统层级），通过SQL处理TB级数据，提取关键特征（如充放电曲线拐点、弛豫电压特性）用于模型训练；使用MATLAB/Simulink搭建多物理场耦合仿真平台（电化学+热力学+机械应力），验证算法在极端工况下的鲁棒性，并通过HIL测试实现算法闭环迭代； 2.3 与BMS硬件团队协作，优化AI算法在嵌入式平台的资源分配，支持C代码自动生成与功能安全认证。
1、负责智驾域控（采用英伟达THOR、ORIN）的软件集成测试，包括FOTA刷新、配置文件刷写、底层通信（CAN/LIN）测试、诊断服务测试及电源管理测试； 2、执行实车智驾功能测试（APA/CP/UNP/NOA等），并主导售后问题复现与压力测试； 3、独立搭建并维护台架测试环境（如Linux/QNX系统），部署域控软件，支持多车型测试需求； 4、使用CAPL/Python编写自动化测试脚本，维护台架自动化测试工程，提升测试效； 5、对接供应商推动问题解决，协调资源完成整车功能串通与问题排查，通过Jira管理缺陷生命周期。