智能互联高德-数据挖掘及时空大模型算法专家-北京

参与/负责时空大数据挖掘及时空大模型建模相关工作，包括： ● 用户画像、地理特征、人地关系挖掘； ● 利用高德时空数据、人地关系大数据的特点，通过建模方法创新，深挖数据价值，做大数据的商业价值 ● 从事预训练模型研究、训练、应用，包括但不限于多模态、对比学习、训练任务优化、下游任务迁移、知识融入更新、模型性能提升等 ● 紧跟大模型新技术，搭建自主可控的从数据处理、训练调试到推理服务的全链路平台。利用大模型技术升级改造现有产品的交互和体验，以及打造产品AIGC方面的能力，包括但不限于人地关系垂类大模型的独立训练和垂类大模型与基座大模型的对接等

1、统筹数据底座、业务数仓、数据科学三大模块整体规划与管理，统一全域数据标准、埋点规范与数据治理体系，搭建分层业务数仓架构，沉淀标准化、高质量数据资产； 2、输出规范合理的底层数据表、业务模型与宽表体系，为BI团队提供稳定可靠的数据底座与结构支撑，保障BI战略经营分析高效开展； 3、落地AI+数据融合能力，实现智能数据治理、指标异动归因、AI辅助开发，提升数据生产效率与质量；牵头核心指标建设、AB实验、用户建模、异动复盘； 4、依托数据量化能力拆解业务目标，支撑业务策略制定、落地落地与效果复盘闭环；负责数据团队搭建与管理，完善人才梯队，全面赋能业务高质量增长。

1、负责机器人端侧数据闭环工具建设，包括数据采集、数据录制、数据压缩、数据上传和数据管理； 2、负责数据回放和问题复现工具建设，支持感知、运控、Agent、语音等链路的离线复现和调试； 3、负责 rosbag 或自研 bag 系统的录制、裁剪、索引、回放、时间同步和数据格式管理； 4、负责算法调试和可视化工具开发，包括传感器数据可视化、算法输入输出可视化、状态机可视化、性能指标可视化等； 5、负责现场问题诊断工具建设，提升现场问题定位、日志分析、数据提取和复现效率； 6、负责端侧运行数据的结构化采集，包括日志、指标、事件、算法中间结果、传感器数据、控制指令等； 7、与算法、系统、中间件、运维团队协作，建立从现场问题发现、数据采集、离线回放、问题复现到修复验证的数据闭环； 8、负责量产阶段产测工具开发。

ꔷ 经营分析：主导内容业务（内容生态、创作者体系、扫街榜等）核心指标的日常监控、异动归因与专题深挖，输出可落地的业务洞察与决策建议。 ꔷ 业务诊断：从数据视角拆解业务问题，识别内容生产、分发、消费全链路的痛点与增长机会，主导关键专题分析并驱动策略迭代。 ꔷ 看板建设：负责内容业务指标体系与数据看板的 0-1 搭建与持续迭代，完成指标定义、口径治理与 Dashboard 落地，支撑业务经营视角闭环。 ꔷ 数据基建协同：与数仓、数据产品团队深度联动，参与内容域数据模型评审、埋点方案设计与指标资产沉淀。 ꔷ 跨团队协作：作为业务侧数据接口人，支撑产品 / 运营团队的目标拆解、经营复盘及管理层汇报。