【27届校招】底盘应用软件培训生（AI软件方向） 上海 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 1. 负责智能底盘多模态数据处理，涵盖路面图像、车辆动力学等数据的采集、清洗、标注与预处理，搭建高质量数据资源库，支撑主动悬架、转向控制等核心场景算法训练。2. 参与数据标注体系搭建，制定底盘专属数据标注规则与质量标准，开发自动化质检工具，优化数据标注标注等流程，降低人工成本并保障数据一致性。3. 开展数据挖掘与特征工程，分析复杂路况（如坑洼、、冰雪路面、积水、隧道进出口）下的数据分布规律，提取路面高程、附着系数等关键特征，为底盘控制算法优化提供数据支撑。4. 协助构建数据闭环系统，打通标注数据、算法训练、仿真测试的反馈链路，通过bad case分析推动模型迭代，提升智能底盘在全天候场景下的鲁棒性。5. 协同算法与底盘工程团队，参与实车路测数据验证，将驾乘体验反馈转化为可量化的数据优化目标，助力感知-底盘融合控制策略落地。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、自动化等相关专业优先。2. 熟练掌握Python编程，熟悉SQL数据查询，了解Pandas、NumPy等数据处理工具，具备基础的数据分析与可视化能力。3. 了解机器学习基本概念，熟悉TensorFlow/PyTorch等任一深度学习框架，或接触过数据标注、特征工程相关项目者优先。4. 具备扎实的数学基础与逻辑思维，对智能汽车、智能底盘领域有浓厚兴趣，愿意深耕AI数据与底盘控制的交叉领域。5. 拥有良好的沟通协作能力、快速学习能力与责任心，能适应项目迭代节奏，乐于解决实际技术问题。 投递...
资深算法工程师（智能辅助驾驶安全评估方向） 上海 社招 全职 数字技术 本科及以上 5-7 年 职位描述 1. 针对智能辅助驾驶系统，设计开发综合全面、高可靠性的安全评测算法与工具，用于量化评估智能辅助驾驶系统在各类已知或生成场景下的安全与合规表现。2. 建立数据驱动的评测模型与方法论，利用仿真数据和实际路测数据，训练预测模型，提前发现潜在风险，为算法改进和系统优化提供高价值输入。 职位要求 1. 精通 Python、C++ 等编程语言，具备扎实的数据结构和算法设计基础，能够熟练运用常用算法库和框架（如 NumPy、SciPy、PyTorch、TensorFlow 等）进行算法开发和数据处理。2. 熟悉机器学习、深度学习算法原理，有在智能辅助驾驶领域应用相关算法进行性能评估、模型训练和优化的实践经验。例如，掌握基于深度学习的目标检测算法在智能辅助驾驶感知评测中的应用。3. 了解智能辅助驾驶系统的架构和核心算法（感知、决策、规划、控制），熟悉车辆动力学、运动学模型，能够根据系统原理设计有效的仿真评测算法和场景。4. 熟练使用一种或多种主流智能辅助驾驶仿真工具（如 Prescan、Carsim、VTD、CARLA 等），具备仿真环境搭建、场景配置和数据采集的能力。5. 发表过智能辅助驾驶仿真评测相关的学术论文或拥有相关专利者优先。 投递...
保值率监控与运营 上海 社招 全职 用户与服务 本科及以上 5-7 年 职位描述 1. 供应商协调与市场数据采买- 调研并筛选优质市场数据供应商（如二手车交易平台、行业调研机构等），建立并维护长期合作关系；- 对接供应商明确数据需求（含保值率相关基础数据：产品成交价格、使用时长、市场流通量等），协商采买成本与交付周期，把控数据采买性价比；- 负责数据采买合同的拟定、审核与跟进，确保供应商按约定准时交付合规数据。2. 竞品保值率监控与预警- 确定核心竞品清单（含直接竞品与潜在竞品），定期采集竞品产品的保值率数据及市场动态（如竞品价格调整、促销活动、新品上市等）；- 对比分析公司产品与竞品的保值率差异，评估竞品策略对公司产品保值率的影响，形成竞品分析简报；- 当竞品保值率出现异常波动（如大幅上升 / 下降）或推出可能影响公司产品保值率的举措时，及时发出预警并提出应对建议。3. 数据整理与标准化处理- 接收多渠道采买数据（如 Excel 表格、API 接口数据等），进行数据清洗（剔除无效值、异常值）、校验与整合；- 建立统一的数据分类标准（按产品品类、品牌、型号、区域等维度），构建保值率数据管理库，确保数据可追溯、可复用；- 定期检查数据完整性与准确性，更新数据维护日志，解决数据缺失、格式不统一等问题。3. 保值率分析与报告输出- 基于整理后的数据，运用统计分析方法（如环比 / 同比分析、回归分析等）计算月度 / 季度产品保值率，识别保值率波动趋势；- 深入分析保值率变化的核心影响因素（如市场供需变化、竞品定价策略、产品质量反馈、政策调整等），形成数据洞察；- 每月输出《保值率监控分析报告》，包含数据结果、趋势解读、影响因素分析及针对性建议（如产品定价优化、市场推广方向等），同步至产品、销售等相关部门。 职位要求
【集团】大数据运维（德国） 上海 全职 职位描述 1.参与自研类DataWorks平台的架构设计和研发落地，确保平台的高可用和扩展性等。2.负责核心功能模块的开发和维护，包括统一数据集成（实时、离线）、数据研发（实时、离线）、统一作业调度（调度引擎、调度编排）、数据分析（adhoc、batch、混合引擎）、数据地图（元数据采集、全链路血缘）、数据治理（数据质量评测体系，质量指标、监控告警）等。 职位要求 1.本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业。2.互联网5年以上大数据平台开发经验（熟悉DataWorks平台或类似数据平台，了解数据开发用户视角，如IDE体验、调试效率）。3.熟练掌握Java、Python、SQL等编程语言。4.熟练掌握SpringCloud分布式微服务技术栈，包括：SpringBoot、Redis、MQ/Kafka、MySQL/PostgreSQL等。 5.熟练掌握Hadoop大数据技术栈特性和应用，包括：HDFS/MR/Yarn、Hive、HBase、Spark、Flink、Presto/ClickHouse/Doris等。6.熟悉Ad-Hoc（即席）、Batch（批）、Stream（流）、数据湖等大数据开发框架，了解技术原理和应用场景，具备开发实践经验。 7.熟悉DolphinScheduler/Airflow等大数据调度框架，了解技术原理和应用场景，具备开发实践经验。 加分项： -有dify \豆包等大模型应用、结合垂直领域赋能业务。-有Jupyter、Python数据分析工具集成（如Pandas、NumPy、Scikit-learn）/机器学习/数据治理体系/数据分析知识、实际项目经验者优先。 投递...
感知模型算法工程师/专家 北京、上海 社招 全职 研发 - 算法 职位描述 工作职责:1、负责行/泊车场景BEV+Transformer感知模型算法设计和开发工作,包括高速/城区等场景中的动态障碍物、车道线Mapping、通用障碍物Occ/fFS、室内外场景中车位检测等感知模型开发、部署和调优;2、负责多车型平台的主线感知算法的持续迭代,联合数据生产和数据挖掘,构建高效的数据闭环系统,实现正向的算法设计实现和逆向的问题快速修复解决的闭环链路3、负责自动驾驶领域大模型等前沿技术研发工作,包括一段式端到端以及下一代采用VLM/VLA架构的自动驾驶方案的预研开发工作; 职位要求 任职要求:1、计算机、汽车工业、机器人、电子或相关专业,有规模化量产经验的候选人优先;2、熟悉当前主流的深度学习算法,包括但不限于BEV感知、无监督训练、,大模型、目标检测、图像分割、多任务学习、多传感融合等领域;3、熟悉常用的深度学习框架,如PyTorch、TensorFlow、MxNet等,要求至少对其中一种框架较为熟练;4、至少精通Python或C++编程,熟悉常用的视觉算法库如numpy/opencv等,了解常用的传统图像处理算法;5、具备针对车载端侧平台部署经验和落地能力,有在中/低算力平台部署过大规模网络经验者优先;6.具有正确的价值观、内在驱动力:具有较强的学习能力、沟通能力和团队协作能力；7.能主动解决问题:能够承受较强的工作压力 投递...
AI Infra工程师（实习生） 上海 实习 算法类 职位描述 1.负责根据公司现有数据格式和存储格式，设计并优化最适合训练任务的数据加载方案，包括但不限于 HDF5、JPEG、Parquet、WebDataset、Numpy、S3 / JuiceFS / Ceph 等格式与存储系统。2.负责优化 PyTorch DataLoader、数据预取、缓存、shuffle、batching、num_workers、pin_memory、异步加载、CPU-GPU 数据流水线等训练数据加载链路，降低 I/O stall，提高 GPU 利用率。3.负责定位训练过程中的性能瓶颈，包括 GPU 利用率低、通信瓶颈、存储 I/O 瓶颈、CPU 解码瓶颈、Checkpoint 慢、数据加载慢、多机多卡效率低等问题，并给出可落地的优化方案。4.负责基于公司业务形态，沉淀标准化训练框架和训练模板，支持 VLA / VLM / LLM / Policy / Diffusion Policy 等模型训练任务，提升算法团队训练效率。5.负责设计和优化分布式训练方案，包括
软件质量平台管理运营实习生 上海 实习 数字技术 - 软件测试 职位 ID：A223614 职位描述 岗位职责：1.协助软件质量业务负责人完成软件全生命周期质量流程的跟进、处理工作； 2.负责软件质量业务周报、数据报表等相关数据的收集、整理、跟踪； 3.负责软件开发管理系统优化跟进及协调； 4.支持开发团队完成技术文档上线管理； 5.协助软件质量效能负责人完成软件数据的自动化收集储存，整理，计算，维护优化工作；6.协助软件质量业务报表等相关数据可视化图表制作。 职位要求 任职要求：1.实习时间不低于4个月，每周出勤至少四天，要求线下入职；2.执行任务过程中一定要仔细、细心，且具备较强的主观能动性和责任心；3.有项目管理、质量保证相关经验优先；4.熟悉Python，能使用pandas、numpy进行数据清洗。 投递...
仿真测试工程师 北京、上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 基于实车路测数据开展问题分析与根因定位，针对问题特点选择开环、闭环等评测方式，构建评测数据集与仿真场景，并建设场景干预、场景泛化、长尾场景生成及评估能力；面向端到端自动驾驶架构，兼顾感知、预测、规划等模块，构建并持续优化覆盖安全、舒适、效率和导航的评估体系，快速识别算法变更引入的性能回退与异常；运用仿真可靠性评估方法与工具，量化版本差异，分析结果不一致问题，并形成算法、仿真及产品团队易于理解的指标与结论；构建基于 AI Agent 的自动化评测体系，覆盖数据质检、结果分析与问题归因，自动生成可追溯的评测报告和结论，提升评测效率与一致性。 职位要求 计算机、自动化、车辆工程、统计学等相关专业硕士及以上学历，具备自动驾驶仿真测试或相关领域经验；熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Pandas、NumPy 等数据处理工具及脚本开发，熟悉 Shell 和 Git，能够在 Linux 环境下独立处理批量任务与日志；深入理解 LogSim、WorldSim 仿真范式，具备实际工程落地能力；理解自动驾驶评测指标体系（ADE/FDE、场景通过率、MPI 等），具有评测方案从 0 到 1 的落地经验；了解自动驾驶端到端模型和 VLA 模型的基本原理，具备算法和传感器相关背景知识；具备统计分析意识，能在分析过程中合理考量样本量、分布差异与噪声问题，具备较强的问题定位与解决能力。 投递...
具身数据平台工程师 上海 全职 研发 - 后端开发 职位描述 岗位描述负责具身智能多模态数据平台的后端研发与架构建设，打通真实机器人、遥操作、仿真及 Ego 第一视角等数据从采集、治理、标注、质检、版本管理到训练集交付的全链路，建设稳定、高效、可追溯的数据闭环体系，支撑 VLA、模仿学习等具身模型持续迭代。工作职责1. 设计并开发具身数据平台核心后端能力，覆盖数采任务、数据接入、清洗转换、标注质检、数据集与版本管理、训练数据交付等模块。2. 建设多源多模态数据处理 Pipeline 与湖仓 / 对象存储体系，支持海量数据的存储、检索、追踪、权限及生命周期管理。3. 优化微服务架构、接口性能、并发处理与服务稳定性，完善监控告警、故障排查和性能调优机制。4. 建立数据质量、分布、任务覆盖度及长尾样本分析能力，推动模型效果和失败案例向数据生产策略闭环。5. 协同算法、机器人、仿真、产品及前端团队，沉淀可复用工具链、研发规范和技术文档，提升数据交付效率。 职位要求 任职要求1. 本科及以上学历，计算机、软件工程、大数据、自动化、机器人等相关专业；3 年及以上后端或数据平台研发经验。2. 熟练掌握 Python、Golang 之一，具备良好的工程化、接口设计和服务集成能力；具备 C++ 开发经验优先。3. 熟悉 Linux、Git、Docker，了解微服务架构及高并发、异步编程、服务治理和线上稳定性建设。4. 熟悉 MySQL/PostgreSQL、Redis、Kafka、ES 等数据库及中间件，具备性能优化实践。5. 熟悉 MinIO/S3
AI Infra工程师 上海 全职 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 职位描述 1.负责根据公司现有数据格式和存储格式，设计并优化最适合训练任务的数据加载方案，包括但不限于 HDF5、JPEG、Parquet、WebDataset、Numpy、S3 / JuiceFS / Ceph 等格式与存储系统。2.负责优化 PyTorch DataLoader、数据预取、缓存、shuffle、batching、num_workers、pin_memory、异步加载、CPU-GPU 数据流水线等训练数据加载链路，降低 I/O stall，提高 GPU 利用率。3.负责定位训练过程中的性能瓶颈，包括 GPU 利用率低、通信瓶颈、存储 I/O 瓶颈、CPU 解码瓶颈、Checkpoint 慢、数据加载慢、多机多卡效率低等问题，并给出可落地的优化方案。4.负责基于公司业务形态，沉淀标准化训练框架和训练模板，支持 VLA / VLM / LLM
【27届校招】底盘应用软件培训生（AI软件方向） 上海 正式 智能制造 / 工业互联网 / 工业自动化 - 研发 汽车研发板块 职位描述 1. 负责智能底盘多模态数据处理，涵盖路面图像、车辆动力学等数据的采集、清洗、标注与预处理，搭建高质量数据资源库，支撑主动悬架、转向控制等核心场景算法训练。2. 参与数据标注体系搭建，制定底盘专属数据标注规则与质量标准，开发自动化质检工具，优化数据标注标注等流程，降低人工成本并保障数据一致性。3. 开展数据挖掘与特征工程，分析复杂路况（如坑洼、、冰雪路面、积水、隧道进出口）下的数据分布规律，提取路面高程、附着系数等关键特征，为底盘控制算法优化提供数据支撑。4. 协助构建数据闭环系统，打通标注数据、算法训练、仿真测试的反馈链路，通过bad case分析推动模型迭代，提升智能底盘在全天候场景下的鲁棒性。5. 协同算法与底盘工程团队，参与实车路测数据验证，将驾乘体验反馈转化为可量化的数据优化目标，助力感知-底盘融合控制策略落地。 职位要求 1、本科及以上学历，计算机科学、人工智能、数据科学、统计学、自动化等相关专业优先。2. 熟练掌握Python编程，熟悉SQL数据查询，了解Pandas、NumPy等数据处理工具，具备基础的数据分析与可视化能力。3. 了解机器学习基本概念，熟悉TensorFlow/PyTorch等任一深度学习框架，或接触过数据标注、特征工程相关项目者优先。4. 具备扎实的数学基础与逻辑思维，对智能汽车、智能底盘领域有浓厚兴趣，愿意深耕AI数据与底盘控制的交叉领域。5. 拥有良好的沟通协作能力、快速学习能力与责任心，能适应项目迭代节奏，乐于解决实际技术问题。 投递...
数值基础大模型算法工程师 上海 工程类 硕士及以上 3-5 年 职位描述 本岗位是研究团队的核心成员，研究与工程一体。你将参与从算法设想、实验验证到训练落地的完整过程，既做研究，也写代码。1. 参与构建大规模预训练基础设施，覆盖训练优化、分布式训练、微调 pipeline、数据集工程与评测链路建设。2. 参与数值基础模型的架构设计、预训练、对齐与评测，任务类型包括但不限于时序预测、异常检测、分类与回归。3. 研究模型效率优化方法（如蒸馏、量化、推理加速），推动模型在真实场景中稳定落地，而不只停留在论文中的指标4. 跟踪并复现数值基础模型、时序模型、表格模型相关前沿工作，完成从算法验证到工程落地的闭环。5. 参与研究论文、技术报告与开源文档撰写，沉淀可复用的模型、代码与实验结论。 职位要求 1. 计算机或相关领域硕士或博士学位，有3年以上在科研或者工业界构建机器学习或者深度学习系统的经验。2. 深入理解深度学习系统的Training dynamics、scaling laws和常见失效模式，有Transformer或者其他基模训练经验。3. 在 ICML、NeurIPS、ICLR、KDD 等顶级会议发表过相关论文者优先。4. 对模型效率提升有真正的兴趣，即让大模型更快、更易扩展、更适合实际部署5. 精通 Python、PyTorch 以及更广泛的机器学习和数据科学生态（scikit-learn、pandas、NumPy），并具备扎实的软件工程实践加分项1. 具备 3 年以上构建和维护供他人使用的 Python 包或 ML 库的经验，有活跃开源贡献记录者优先。2. 了解时序基模模型或表格基础模型者优先。3. 熟悉分布式训练、显存优化、推理加速、模型压缩与 serving
算法与智能体开发实习生（上海） 上海 实习 数字技术 - 算法 职位 ID：A176850 职位描述 工作内容：1. AI智能体开发： 参与质量领域（前期质量、制造过程质量、售后问题处理）AI智能体的研发，协助完成Prompt设计、工作流编排、工具调用集成及智能体功能开发，探索大语言模型在质量分析、异常识别、问题诊断等场景中的应用。2. 深度学习算法开发： 参与制造过程与售后质量相关的机器学习及深度学习算法开发，包括数据清洗、特征工程、时序预测、异常检测及模型训练与优化等工作。3. AI技术探索与验证： 跟踪大语言模型、AI Agent、深度学习等前沿技术，参与技术调研、开源项目研究及算法原型验证，探索新技术在实际业务场景中的应用价值。4. 模型测试与评估： 协助构建AI智能体与算法模型的测试数据集，参与模型效果评估、性能优化及问题分析，持续提升模型与智能体的准确性、稳定性和实用性。5. 业务场景应用与迭代： 配合团队理解质量业务需求，参与AI应用的原型开发、功能测试及持续迭代，协助解决实际业务场景中的技术问题。6. 技术文档与成果总结： 参与技术方案、算法实验、模型评估及项目开发文档的编写，定期总结技术研究与项目实践成果。 职位要求 职位要求1. 教育背景： 计算机科学、人工智能、数学、数据科学、软件工程等相关专业在读本科生或研究生，具备良好的计算机基础和算法基础。2. 编程能力： 熟悉Python编程，了解常用数据处理与机器学习工具，如NumPy、Pandas、Scikit-learn等，具备基本的软件开发和代码调试能力。3. 深度学习基础： 了解机器学习与深度学习基本原理，熟悉CNN、LSTM、Transformer等常见网络架构，具备PyTorch或TensorFlow等框架的使用经验。4. 大模型与智能体技术： 对大语言模型（LLM）和AI Agent技术有浓厚兴趣，了解Prompt Engineering、RAG、Tool Calling等基本概念；有LangChain、LangGraph、DeepAgents等框架实践经验者优先。5. AI辅助开发能力：
AI数据开发实习生 上海 实习 职位描述 需求辅助工作：跟随导师参与业务需求调研、业务场景梳理，协助拆分业务逻辑、编写数据需求初稿；协助整理 AI 智能化落地项目资料，学习业务转数据需求思路。数仓 & ETL 辅助开发：协助正式工程师完成数仓基础维护、数据表梳理、ETL 任务调试、数据血缘梳理；参与 AI 项目原始数据归集、数据清洗、特征预处理、训练数据集整理等工作。可视化报表支撑：使用 FineBI/Tableau/PowerBI 协助制作、校验、迭代业务报表与数据看板，核对报表数据；辅助 AI 智能预警、智能分析类可视化产品的数据测试与落地。数据质量管控：按规范执行数据质量巡检，记录数据异常问题，跟进问题整改跟进；协助完善 AI 训练数据集、推理数据的质检规范与落地校验。跨团队协作：协同业务、算法、后端团队完成日常沟通、文档归档、问题记录，支撑 AI + 数据数字化项目落地。技术沉淀与实践：学习大数据、AI 数据开发前沿技术，在导师指导下完成小范围技术调研、小型需求落地，为 27 届正式入职积累项目实战经验。 职位要求 计算机、大数据、统计学、数学、软件工程等相关专业，实习周期≥3 个月，全勤到岗，优先可长期实习至毕业入职。专业基础：掌握数据库原理，熟练基础 SQL，能独立编写多表关联、聚合查询；了解数据仓库、星型 / 雪花模型、ETL 基础概念。技能要求掌握 Python 基础，会 Pandas、Numpy 进行数据处理，做过数据清洗、数据集加工项目优先；了解 Hadoop/Spark
SummaryWould you like to join Apple’s growing Wireless Connectivity Silicon team? Our wireless System on a Chip (SoC) organization is responsible for all aspects of wireless silicon development with a particular emphasis on highly energy efficient
仿真评测工程师-泊车方向 北京、上海 全职 互联网 / 电子 / 网游 职位描述 1. 基于实车路测数据开展问题分析与根因定位，针对问题特点选择开环、闭环等评测方式，构建评测数据集与仿真场景，并建设场景干预、场景泛化、长尾场景生成及评估能力；2. 面向端到端自动驾驶架构，兼顾感知、预测、规划等模块，构建并持续优化覆盖安全、舒适、效率和导航的评估体系，快速识别算法变更引入的性能回退与异常；3. 运用仿真可靠性评估方法与工具，量化版本差异，分析结果不一致问题，并形成算法、仿真及产品团队易于理解的指标与结论；4. 构建基于 AI Agent 的自动化评测体系，覆盖数据质检、结果分析与问题归因，自动生成可追溯的评测报告和结论，提升评测效率与一致性。 职位要求 1. 计算机、自动化、车辆工程、统计学等相关专业硕士及以上学历，具备自动驾驶仿真测试或相关领域经验；2. 熟练掌握 C++ 和 Python，熟悉 Pandas、NumPy 等数据处理工具及脚本开发，熟悉 Shell 和 Git，能够在 Linux 环境下独立处理批量任务与日志；3. 深入理解 LogSim、WorldSim 仿真范式，具备实际工程落地能力；4. 理解自动驾驶评测指标体系（ADE/FDE、场景通过率、MPI 等），具有评测方案从 0
传感器算法工程师 深圳、上海、广州 全职 智能机器人板块 职位描述 岗位职责1. 触觉信号建模与标定算法开发 建立柔性触觉阵列传感模型，针对单元非线性、蠕变、迟滞、温漂、阵列串扰、批次不一致性，设计离线标定、在线自适应补偿算法；实现压力分布重建、接触区域分割、接触力 / 接触位置解算；输出标定模型、算法原理文档、仿真验证报告。2. 标定方案、试验设计与数据分析 设计触觉传感器标定试验方案、加载轨迹与 DOE 标定矩阵；基于多组标定数据集，开展数据清洗、特征提取、模型训练 / 拟合；使用 Python 完成批量数据处理、模型评估、误差量化（RMSE、最大误差、重复性），输出标定规范、下线标定流程。3. 算法工程化与嵌入式移植支持 将标定 / 补偿模型轻量化，配合嵌入式团队完成定点量化、内存与算力评估；在 MCU / 域控侧部署标定算法，支持原始 ADC 数据→压力分布图输出；开发上位机标定工具，支持产线 EOL 下线标定、参数烧录。4. 系统集成与问题闭环 参与 DV/PV 可靠性试验、温循 / 湿热 /
校招-算法研发工程师 上海 校招 正式 数字技术 - 算法 硕士及以上 2027届校园招聘-正式批 职位 ID：A222513 职位描述 你会做什么你将参与 Skyworks 算法能力建设，帮助 Agent 更好地理解问题、检索知识、进行推理，并在供应链、制造、运营等真实业务场景中完成预测、仿真和优化。根据你的兴趣和能力，你可能参与以下方向之一：方向 A：RAG 与语义检索你将参与企业知识检索和 Agent 问答能力优化，包括：优化向量检索、关键词检索、图检索的混合召回策略设计 Rerank、Query Rewrite、Context Assemble 等能力提升 Agent 在复杂业务问题中的召回率和准确率参与企业知识库、知识图谱、文档检索的评测体系建设方向 B：知识图谱与语义理解你将参与企业知识图谱和 Ontology 自动建模，包括：从文档、表格、数据库中抽取实体和关系进行实体对齐、关系推荐、知识融合基于业务对象构建图谱推理能力优化图谱查询和图谱增强检索效果方向 C：预测、仿真与优化你将参与企业智能决策算法，包括：需求预测、库存预测、风险预测等时间序列或分类模型供应链网络仿真、供应中断传播模拟、多情景 what-if 分析库存优化、资源分配、路径规划等优化问题建模使用因果推断或反事实分析识别关键影响因素你会接触的技术机器学习：Scikit-learn / XGBoost /
校招-数据科学 上海 校招 正式 数字技术 - 算法 博士及以上 2027届校园招聘-正式批 职位 ID：A164621 职位描述 岗位目的我们正在寻找一位能将前沿技术与市场战略思维深度融合的数据科学家，负责构建汽车行业领先的市场全生命周期预测体系。 你将跳出传统的“单点销量预测”，而是从宏观到微观、从总量到结构，系统性地识别和量化未来细分市场的增长机会。你的工具箱将包括：机器学习与时序模型（XGBoost、时序混合架构、概率预测） —— 捕捉需求的基本面规律与滚动排产脉搏大语言模型（LLM） —— 从非结构化文本（政策文件、行业报告、社交媒体讨论）中提取消费趋势与心智风向信号市场仿真与智能体建模 —— 模拟消费者在不同品牌/车型间的性价比博弈、心智流转与反水轨迹，预测长线竞争动态演化与战略定价弹性你将与战略、产品、营销团队深度协同，确保预测结果既能经得起数据检验，又能被业务决策者理解和信任。 职位要求 预测模型开发。 基于内外部多路数据，搭建预测模型，完成周/月/季/年的市场需求预测与 SKU 特征级排产预测。对预测结果进行误差分析，持续迭代特征工程与模型融合策略。特征工程与数据挖掘。 深度挖掘影响市场大盘的多维特征，包括季节性、节假日、竞品动作（降价/新车上市）、宏观经济指标、供应链大宗商品成本及社交媒体舆情等。模型评估与部署。 建立完善的交叉验证流程，与数据工程团队协作，将预测与定价沙盘算法接入业务决策系统，实现滚动推演。业务洞察与报告。 解读预测结果中的关键驱动因素，输出可落地的业务建议。定期向管理层汇报预测准确度改进路线图，具备极强的商业翻译能力，能将复杂的概率或高维仿真转化为高管听得懂的战略语言。技能要求计算机、数据科学、统计学、计量经济学、运筹学、计算社会科学及相关专业，博士学历。深入理解混合时序架构（如 Prophet+XGBoost）的设计思想以及落地。深入理解因果推断与离散选择模型家族（如 MNL、Nested Logit、BLP）的底层数学逻辑，能够熟练处理价格内生性，输出竞品交叉价格弹性矩阵。能够通过蒙特卡洛模拟或大规模模拟仿真（Micro-simulation / ABM），推演行业颠覆性政策、突发价格战、全新技术破局带来的市场冲击与概率边界。极其扎实的 Python 功底，熟练使用数据科学栈（Pandas, NumPy, Scikit-Learn）以及领域专属高级库（如
蔚来AGI超星计划-Agentic Semantic Search 推荐投递 圣何塞、上海、北京 校招 实习 数字技术 硕士及以上 蔚来AGI超星计划 职位 ID：A34979 职位描述 课题介绍About the positionJoin our AI Platform team to build intelligent agents that unlock the full value of our companys internal knowledge and data.