AI资深产品专家——智能制造领域 上海 社招 全职 产品 本科及以上 5-7 年 职位描述 1. AI算法开发与优化：• 负责智能制造场景中的人工智能算法研发，包括但不限于机器学习、深度学习、强化学习等领域的算法设计与实现。• 针对生产过程中的生产节拍、质量检测、故障预测、工艺优化、设备利用率等问题，开发高效的 AI 模型，提升生产效率与产品质量。• 持续优化现有 AI 模型的性能，确保模型在大规模生产环境中的稳定性和准确性。2. 数据处理与分析：• 收集、整理和分析来自生产设备、传感器、生产管理系统等多源数据，为 AI 模型训练提供高质量的数据支持。• 运用数据挖掘技术，发现数据中的潜在规律和价值，为智能制造决策提供数据依据。3. 系统集成与部署：• 将 AI 模型与现有的智能制造系统（如 MES、SCADA、ELM 等）进行无缝集成，实现智能化的生产流程控制。• 支持 AI 系统的部署、调试和维护工作，确保系统在实际生产环境中稳定运行。4. 项目实施与支持：• 参与智能制造项目的实施过程，与客户、合作伙伴紧密合作，确保项目按时交付并达到预期效果。• 为客户提供技术支持和培训，帮助客户理解和应用 AI
机器人数据采集系统研发（实习生） 上海 实习 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 职位描述 我们正在寻找一名对机器人系统、数据采集设备和高质量工程实现有兴趣的实习生，参与机器人数据采集系统及无本体数据采集设备的研发工作。该岗位将围绕机器人运动数据、传感器数据、操作数据及实验数据的采集、同步、校准、存储和质量评估展开。你将与算法、机器人、硬件和工程团队协作，参与从系统设计、设备研发、数据采集流程搭建到数据质量把控的完整链路。我们希望你不仅具备扎实的机器人基础和较强的 Coding 能力，也愿意深入真实工程问题，解决复杂、不标准、需要长期打磨的问题。-岗位职责1. 数据采集系统设计与实现- 参与机器人数据采集系统的整体方案设计，包括传感器选型、数据链路设计、采集频率设计、时间同步方案、数据存储格式和数据回放机制等；- 负责或协助实现数据采集软件，包括多源数据接入、实时记录、数据缓存、异常检测、日志管理和可视化调试工具；- 针对不同数据源设计统一的数据接口和数据格式，提升采集系统的可扩展性和复用性；- 参与数据采集流程设计，保证采集过程稳定、可重复、可追溯。2. 无本体数据采集设备研发- 参与无机器人本体条件下的数据采集设备研发，例如外置传感器采集装置、操作轨迹记录设备、动作捕捉辅助设备或其他机器人数据采集辅助硬件；- 参与设备结构、传感器安装、标定流程、采集软件和数据处理链路的设计与调试；- 配合完成设备的原型验证、误差分析、稳定性测试和迭代优化；- 关注设备在真实采集场景中的易用性、可靠性和可维护性。3. 机器人运动学与动力学相关研发- 基于机器人运动学模型，参与坐标系定义、正逆运动学、轨迹表达、关节空间与笛卡尔空间转换等相关工作；- 参与机器人动力学、力控、运动轨迹分析、传感器数据对齐等相关问题的建模和工程实现；- 协助分析机器人运动数据中的异常，例如轨迹抖动、坐标系偏差、关节数据异常、传感器漂移等；- 将机器人理论知识应用到真实系统中，提升数据采集的准确性和可解释性。4. 数据质量把控与分析- 设计并实现数据质量检查工具，对采集数据进行完整性、一致性、同步性、稳定性和异常值检测；- 建立数据质量评估指标，例如丢帧率、时间戳偏移、传感器漂移、轨迹平滑性、标定误差等；- 参与数据问题定位，包括采集设备问题、软件链路问题、传感器问题、标定问题和操作流程问题；- 输出数据质量报告和改进建议，推动采集系统和采集流程持续优化。5. 工程开发与系统调试- 使用 Python、C++ 或其他工程语言完成数据采集、处理、分析和可视化相关开发；-
底盘电控转向工程师-汽车专项-实习 简历急缺 上海 校招 实习 软件研发类 职位描述 岗位方向1：大数据方向1. 依托车辆 / 设备运行时序数据，使用 Python 完成数据提取、清洗、特征工程，搭建统计 / 机器学习分析模型，落地故障诊断、异常识别。2. 针对设备异常、零部件偶发故障做根因分析，定位诱因，输出数据分析报告、故障定位结论。3. 协助迭代故障诊断规则与算法阈值，优化异常识别准确率，整理历史故障数据集。4. 对接研发、测试，落地数据结论，跟进问题闭环，归档分析文档、指标台账。岗位方向2：电控算法1. 协助工程师完成 ESC、EPB、AVH、车身稳定等底盘控制策略建模与仿真，基于 Matlab/Simulink、CarSim 搭建整车仿真环境。2. 实车路试数据整理、滤波与可视化分析，对比仿真与实车差异，记录标定试验数据。3. 辅助控制代码梳理、策略单元验证，编制试验文档、标定记录表。4. 跟随实车场地试验，采集工况数据，反馈控制逻辑异常问题。岗位方向3：软件集成1. 协助维护 CI/CD 流水线：支持 GitLab CI 、Jenkins等工具的日常管理，保障构建、测试和部署任务稳定运行。2. 自动化脚本开发：编写 Shell、Python 脚本，实现构建、打包、镜像制作等环节的自动化与效率提升。3. 环境与工具管理：参与维护构建节点、代码仓库（Git）、制品仓库（Artifactory）、容器镜像仓库等基础设施。4. 文档沉淀：记录流水线配置规范、常见问题处理方法，沉淀知识库。
底盘电控大数据工程师 上海 校招 实习 软件研发类 职位描述 依托车辆 / 设备运行时序数据，使用 Python 完成数据提取、清洗、特征工程，搭建统计 / 机器学习分析模型，落地故障诊断、异常识别。针对设备异常、零部件偶发故障做根因分析，定位诱因，输出数据分析报告、故障定位结论。协助迭代故障诊断规则与算法阈值，优化异常识别准确率，整理历史故障数据集。对接研发、测试，落地数据结论，跟进问题闭环，归档分析文档、指标台账。 职位要求 自动化、车辆工程、数理统计、计算机相关在读本科 / 硕士，可全职实习 3 个月以上。熟练 Python（Pandas/Numpy/Matplotlib），掌握基础机器学习算法；了解时序数据分析优先。会基础 SQL 查询，能看懂数据报表，具备数据逻辑与问题溯源思维。细心严谨，擅长从海量数据挖掘异常，擅用AI 优先。 投递...
提前批-数据工程师 上海 校招 正式 职能与支持 - 数据分析 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A193479 职位描述 工作职责1:负责换电站设备生命周期相关的数据应用工作 工作职责2:协助基础电费项目中站内电池充电异常的根因分析工作工作职责3:协助完成数据团队的仿真模型项目的部分工作工作职责4:协助完成电力入市后的业务盘点和数据接入工作工作职责5:完成能源产品数据的基础建设工作 职位要求 1：27届硕士及以上学历，计算机、电子信息等相关专业；2：必备技能专业能力：专业基础扎实，了解换电站运营流程及电力市场基本概念；具备扎实的数据分析与统计学基础，掌握常见数据分析方法论（如异常检测、根因分析、时序预测等）语言能力：良好的英语听、说、读、写能力，能熟练阅读英文技术文档及学术论文。工具能力：办公软件：熟练使用Excel；编程语言：熟练掌握 Python（含 pandas、numpy、matplotlib 等数据分析栈）及 SQL，能独立完成数据清洗、建模与可视化；加分项：了解世界模型/生成式仿真相关框架，或有数字孪生、强化学习环境搭建经验者优先。3：软性素质学习能力：对新能源、电力交易、仿真建模等交叉领域有强烈好奇心，能在短时间内上手新工具、新业务逻辑。逻辑思维：具备较强的逻辑思维和独立拆解问题的能力，能从数据中提炼关键结论。语言表达：具备优秀的报告撰写能力，能将技术分析结果以清晰、结构化的方式呈现给不同背景的协作方。沟通协调：为人真诚，具备高度责任感，善于跨部门、跨团队沟通与协作，能在多方诉求中推进共识。4：该岗位需要的相关领域或项目经验项目经验：在校期间有电池/储能/电力系统相关建模、仿真或数据分析项目经验者优先；有异常检测、时序数据挖掘或根因分析类课题经验者优先。实习经验：有新能源车企、电池企业、电力交易平台或能源互联网相关实习经历者加分。竞赛/开源：有 Kaggle、天池等数据竞赛经历，或开源数据项目贡献者加分。 投递...
提前批-算法工程师 上海、深圳、武汉、北京 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-技术提前批 职位 ID：A168209 职位描述 数据分析与洞察提取从原始运营数据和结构化数据中提取关键洞察，回答业务提出的分析问题构建可复用的数据分析工作流，形成标准化的分析范式撰写分析报告，清晰呈现数据发现与业务建议建模与算法开发参与统计建模与机器学习算法的设计、开发与验证方向包括但不限于：用户行为预测、时序需求预测、定价优化模型、用户画像分析、异常检测建立模型性能评估体系，监控模型在生产环境中的表现数据产品化将分析方法和模型封装为可持续运行的数据产品与仿真工程师协作，为仿真系统提供数据输入与验证基准在资源受限的生产环境中部署轻量化数据模型跨团队协作与产品、运营、仿真等角色密切配合，理解业务需求并转化为数据任务主动汇报分析目标、方法与进展，确保数据工作与业务方向对齐参与分析方法论的讨论与评审，逐步建立独立的技术判断力 职位要求 学历背景：统计学、数学、计算机科学、数据科学、工业工程、运筹学等相关专业，硕士及以上学历理论基础：扎实的概率论与数理统计基础，熟悉常见的统计检验方法（假设检验、回归分析、时间序列分析等）；理解主流机器学习算法（决策树、随机森林、XGBoost、聚类等）的原理与适用场景工程能力：熟练使用 Python 及其数据分析栈（NumPy、Pandas、Scikit-learn、Matplotlib/Seaborn）；具备 SQL 数据提取与处理能力；了解至少一种深度学习框架（PyTorch 或 TensorFlow）分析思维：有完整的数据分析项目经验（含课程项目、竞赛或实习），能够从原始数据出发，定义分析目标、执行分析流程、得出可复现的结论加分项：有时序预测、用户画像、定价优化、因果推断等相关项目经验有数据产品化经验——将分析脚本转化为自动化运行的数据Pipeline熟悉 A/B 测试设计与实验结果分析有运筹优化或仿真建模相关背景在KDD、WWW、ICDM等数据科学领域会议/期刊发表过论文，或 Kaggle 竞赛取得过优异成绩了解数据可视化工具（Tableau、PowerBI、ECharts 等） 投递...
At Roche you can show up as yourself, embraced for the unique qualities you bring. Our culture encourages personal expression, open dialogue, and genuine connections, where you are valued, accepted and respected for who you are,