大数据开发工程师-汽车专项-实习上海校招实习软件研发类职位描述方向一：1.负责智能网联平台大数据需求分析、输出技术方案、数据开发工作；2.参与智能网联平台整车数仓建设及数据集市建设（数据ETL、数据建模、指标开发）；3.参与智能网联平台大数据平台建设（离线/实时计算、数据质量、数据可视化、数据服务开发）；4.负责智能网联大数据应用功能模块部署上线、线上问题分析、跟踪解决。方向二：负责电驱，电池，热管理等动力零部件的用户画像负责动力零部件的大数据健康监控和分析负责动力零部件的大数据转化，生成加速试验工况负责测试数据的云端自动化分析等处理分析任务职位要求1.计算机、软件工程、数据科学、统计学相关专业；2.熟练掌握SQL语言，熟练掌握Spark SQL&Spark离线计算、Flink实时计算技术优先；3.掌握数据仓库基本概念（如星型模型、雪花模型、数据分层），有数据仓库建模或ETL开发经验者优先；4.掌握Python编程语言，熟悉Pandas、NumPy等数据处理库，掌握一定的机器学习、深度学习算法，了解LLM相关知识&Java编程语言是加分项；5.有良好的沟通能力，能高效完成安排的工作；投递...
数据合成算法工程师 上海 工程类 硕士及以上 职位描述 1.数据合成算法研发◦负责设计并实现图像、视频、文本、语音、3D点云等多模态数据合成算法；◦研发高质量数据生成技术，包括数据扩增、风格迁移、图像生成、文本生成等；◦探索AIGC（如文生图、文生视频、3D资产生成）在训练数据合成中的应用。2.前沿领域数据支撑◦具身智能方向：支撑机器人、自动驾驶、虚拟Agent等场景的数据清洗与合成，包括视觉-语言-动作（VLA）数据、机械臂操作序列、仿真环境数据等；◦科学智能方向：支撑AI for Science场景的结构化数据处理，如分子性质预测、基因序列、科学文献等多模态科学数据的清洗与质量评估；◦智能体（Agent）方向：支撑多模态Agent的训练数据构建，包括多轮对话交互、工具调用、任务规划、长程推理等数据的设计与合成。3.数据质量与评估◦构建数据质量自动评估与筛选算法◦研究合成数据的分布优化与多样性提升方法◦设计数据有效性验证方案4.数据处理与工程化◦设计高效的数据处理流水线，支持大规模训练数据的快速构建◦优化数据合成算法性能，提升数据生成效率◦参与数据闭环系统建设，实现数据驱动的模型迭代5.前沿技术探索◦跟踪具身智能、科学智能、Agent等领域的最新研究成果◦探索合成数据（Synthetic Data）在前沿模型训练中的最佳实践 职位要求 学历要求：•熟练掌握Python/C++，熟悉PyTorch/TensorFlow等深度学习框架•具备数据处理与分析能力，熟悉NumPy、Pandas等工具素质要求：•良好的问题分析与解决能力，能够独立开展算法研发工作•较强的学习能力和自驱力，对新技术有好奇心•具备良好的团队协作与跨方向沟通能力•有顶会论文、开源项目经验者优先加分项（满足其一）：•有Diffusion Model、GAN、VAE等生成模型的研究或工程经验•有具身智能相关经验（机器人数据、仿真环境、VLA模型等）•有科学智能相关经验（分子设计、蛋白结构、科学文献处理等）•有Agent相关经验（对话系统、工具学习、ReAct/CoT等推理框架）•熟悉数据扩增技术（如albumentations、torchvision transforms）•了解主动学习、半监督学习、小样本学习 职位信息 部门： 数字基础设施部 投递...
具身智能算法实习生（数据闭环与评测方向） 上海 实习 职位描述 1. 参与数据全生命周期闭环链路的开发与优化，协助打通数据采集、清洗、标注、训练接入、评测验证、数据回流的完整流程。2. 参与评测体系建设，包括仿真评测链路搭建、评测指标设计与实现、自动化评测工具开发。3. 参与数据管理工具链开发，包括数据版本管理、质量筛选、配比策略、数据有效性验证等功能模块。4. 理解具身智能算法（VLA / RL / IL 等）的训练流程与数据需求，参与基于算法特性的数据供给方案设计与实现。5. 参与上下游数据链路的对接与调试，协助打通数据平台、标注平台、仿真平台与训练框架的数据流转。6. 参与数据质量分析与可视化工具开发，辅助数据分布分析、异常检测、数据漂移监控等数据质量保障工作。 职位要求 - 计算机、AI 等相关专业硕士在读或优秀本科生。- 熟悉 Python，有数据处理相关项目经验（Pandas / NumPy / 数据可视化等）。- 对数据全生命周期（采集、清洗、标注、管理、使用、评估）有基本认知，对数据挖掘、数据分析有基础理解或强烈兴趣。- 对深度学习算法有基本了解，熟悉常见模型的训练流程与数据需求。- 具备良好的工程意识与代码规范，愿意深入理解数据链路与系统架构。- 实习 3 个月以上优先，能长期实习更佳。加分项- 有仿真环境使用经验（Isaac / ManiSkill / RoboSuite
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...
资深数据工程师 上海 社招 全职 数字技术 - 数字架构 硕士及以上 5-7 年 职位描述 1、核心职能：主要负责能源产品&经营的数据链路搭建、数据治理及运维、数据自动化，支持产品运营可靠性、用户行为分析、电费降本经营等；2、注能源产品数据架构基础建设，专注电费经营、后市场产品运营，结合AI技术，聚焦基础数据架构和数据关系模型； - 核心工作：数据链路搭建、数据治理&运维、数据自动化 - 输出：数据架构方案、数仓设计、数据体系治理规划、业务优化洞察&建议书 - 能力重心： - 专业基础能力 - 掌握描述统计、假设检验、相关性、回归分析、抽样、置信区间等基础统计知识； - 理解漏斗分析、留存分析、用户分层、RFM、归因分析、A/B 实验原理与落地； - 理解数据分层、维度建模、星型/雪花模型； - 业务理解 - 快速吃透行业 / 公司业务流程、商业模式、核心链路（用户、营收、运营等），听懂业务术语； - 独立梳理核心指标、衍生指标、口径定义，统一跨部门指标标准； -
数据分析师-产品体验洞察 上海 社招 全职 职能与支持 - 数据分析 本科及以上 5-7 年 职位描述 1. 对接产品体验经理，明确并响应其用于产品价值判断（产品使用渗透率、活跃率等）的数据分析需求，总结用户的偏好特征和行为态度（如使用场景，接受程度等）；2. 独立开展业务数据探查（含数据来源获取、数据质量校验、数据指标和维度梳理），并完成数据分析工作，形成专题分析报告，或制作可视化数据看板，清晰呈现业务数据洞察结果，以支撑业务决策；3. 梳理过程中主动识别数据质量问题（座舱埋点、车辆信号、平台业务数据等），推动相关环节责任人（项目、产品、软件开发、工程师等）处理数据质量问题，确保问题形成闭环，提升整体业务数据质量；4. 针对需长期追踪的数据及已规划的业务指标，与公司其他数据团队协作推进项目立项、沟通数据需求、关注指标梳理、数据开发、看板交付等全流程；5. 对已交付的专题分析成果进行归档，同步整理相关业务指标，形成有序的数据资产；搭建部门数据门户，提升业务数据的获取便捷性与使用效率；6. 持续推动产品团队用数看数习惯，收集产品决策反馈，通过宣导与优化数据服务，增强部门整体数据意识。 职位要求 1. 本科及以上学历，统计学、数学、计算机科学与技术、数据科学等相关专业优先。有汽车行业相关专业背景（如车辆工程）者优先；2. 5-8 年数据分析师相关工作经验，必须有汽车行业（尤其是整车工程、智能座舱等）数据处理与分析经验；3. 有独立完成专题数据分析、输出分析报告或搭建数据看板的实战经验，能熟练对接业务方，并落地数据方案；4. 熟练掌握至少1种数据采集与处理工具，如 SQL，Python（Pandas、NumPy），且掌握1种可视化工具，如、 Datawind，Tableau、Power BI、FineBI 等，能独立制作数据看板并呈现业务洞察；5. 具备良好的跨部门沟通能力，能清晰对接产品体验经理、数据团队、开发团队等多方角色，积极主动、且准确传递需求与同步进度；6. 有较强的主动性与责任心，具备清晰的逻辑分析能力，对汽车行业或新工具有较强学习意愿。 投递...
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
Pack工艺仿真工程师 上海、合肥 社招 全职 动力电池 - 电池技术 本科及以上 5-7 年 职位描述 1、负责电池量产线模组PACK线工艺开发，建模及仿真相关工作；2、负责对Pack产线典型工艺设备(成组、堆叠、焊接等)过程数据，如OCV、ACR、焊接电流、电压、功率波形、保护气流量、熔深熔宽图像等数据进行采集、存储及优化；3、负责通过聚类分析（如K-means）进行工艺分组；负责构建最优工艺模型，统计模型或线性规划优化工艺方案4、负责通过机器学习建立“工艺参数-质量指标”预测模型；实现工艺质量的实时预测与参数自适应控制5、负责跟踪电池仿真前沿技术，推动创新方法在的应用落地。 职位要求 1、机械工程、电气自动化、材料、电化学、计算机、人工智能等相关专业硕士及以上学历；2、深刻理解锂电池原理、Pack结构与生产工艺流程。熟悉PFMEA、控制计划、DOE等工程方法；3、精通Python或MATLAB，熟练使用Pandas、NumPy、Scikit-learn等库进行数据处理和建模。掌握回归、分类、聚类等机器学习算法原理；4、具备较强的数据敏感度、逻辑分析能力和解决问题能力。拥有良好的沟通能力，能协同设备、研发、质量等多部门工作。 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
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
数据分析专家/高级工程师（自动驾驶与智能座舱方向） 上海 全职 通用智能板块 职位描述 【职位核心价值】您将站在智能汽车“智驾+智舱”双核驱动的最前线，负责海量车端高频信号与云端用户行为数据的工程化分析。我们不仅需要您具备高敏锐度的业务洞察，更需要您发挥数据工程与算法建模能力，将数据转化为驱动双域产品迭代的策略引擎和自动化数据产品。【工作职责】1、双域核心指标体系与数据资产建设全栈指标体系构建：负责自动驾驶与智能座舱的核心指标体系建设与维护，定义及拆解复杂的复合指标，结合数据识别产品体验痛点，深度归因分析用户行为及场景等信息，产出策略建议驱动产品迭代。数据域与数仓建设协同：从工程视角出发，定义车端（智驾/座舱域控制器信号）与云端（App/大屏/运营数据）的埋点规范，参与数仓中间层与应用层的架构设计，确保数据高质、高效流转。2、场景深度洞察与因果推断（智驾+智舱双域）人机共驾与舱内体验分析：结合车端传感器数据与舱内行为数据，深入分析“人机共驾”阶段的用户行为，识别智舱交互（如语音、手势、屏幕）及智驾功能的体验痛点与流失风险。全链路 A/B 测试与因果推断：设计并推动车机端功能、OTA升级及云端策略的 A/B 实验，运用因果推断量化新功能上线对用户活跃、留存及净满意度（NPS）的影响。3、体系化洞察与数据产品化算法模型工程化落地：应用机器学习算法（如聚类、时序分析、回归、评分卡等）构建用户分群、舱内生态流失预测、功能价值评估等模型，并推动模型的工程化部署与沉淀，高效关联下钻分析，量化评估业务迭代效果。自动化归因工具开发：主导开发自动化的归因分析与诊断工具，通过代码自动化繁琐的人工分析流程，实现“车端数据输入 - 模型全自动计算 - 根因分析报告自动生成”的全流程自动化，赋能产研团队。 职位要求 1、统计学、计算机、数学等相关专业；5年以上数据分析、商业分析或算法策略经验；2、精通将业务目标拆解为体系化的指标，通过跟踪指标数据对业务做数据化运营，推动业务迭代；3、精通Hive/Postgre SQL与Python（Pandas/Numpy），具备大规模复杂数据清洗、处理与统计分析能力，熟悉数仓中间层应用层建设；4、深刻理解统计学原理，精通假设检验、A/B Test设计、因果推断、归因分析模型；有实际的各种分群模型（RFM、K-Means等）落地经验；5、可视化：不局限于工具使用，更看重数据叙事能力，能通过Tableau/QuickBI等工具直观呈现复杂逻辑；6、有丰富的驾驶经验及增长方向数据分析经验，具备“剥洋葱”式的下钻分析能力； 7、优秀的逻辑思维与业务洞察力，强闭环驱动，可推动“发现问题-分析原因-提出策略-验证效果”的完整闭环；8、具备优秀的跨部门沟通能力，能与产研团队进行高效的业务沟通与数据论证，推送业务动作落地。 投递...
CTA实习生 上海 实习 金融 职位描述 1. 熟练使用 Python（pandas / numpy）常用库，能独立完成数据处理任务；2. 熟悉常用数据库，有大规模数据处理相关经验，理解矩阵操作和并行化操作等加速手段；3. 有爬虫相关经验，熟练使用正则表达式，熟悉html、js基础语法；4. 有 Github / Gitlab 代码仓库使用经验。 职位要求 1.有部署、使用本地大模型或智能体经验，对此有热情；（openclaw等）2. 有实习经验，有一定中低频CTA 因子开发经验者。 投递...
Role profile: The Equity Index Senior Research Analyst will work in the FTSE Russell Equity Index Research & Design team. The Index Research & Design team are responsible for the development, design and research of equity
算法工程师-2027届 20-30K 苏州、上海、北京、深圳、西安 研发 - 算法 硕士及以上 职位描述 1. 前沿算法研究与设计： - 针对公司产品领域的需求，进行相关算法的预研、设计和理论分析。 - 深入研究并开发包括但不限于：数字信号处理（滤波、谱分析、相关、卷积等）、精密仪器校准与误差补偿算法、数字通信与调制解调算法、高速时钟恢复与抖动分析算法、相位噪声分析算法、电源控制与优化算法等。2. 系统建模与仿真： - 负责建立相关产品功能的数学模型和系统级仿真平台（如使用MATLAB, Simulink, Python等）。 - 通过仿真验证算法可行性、评估算法性能，并进行参数优化。3. 算法实现与验证支持： - 参与制定产品系统方案，提供算法层面的专业分析与规格定义。 - 编写清晰的算法设计文档和技术规范，指导FPGA工程师进行硬件逻辑实现或软件工程师进行嵌入式/上位机代码实现。 - 配合团队进行算法在FPGA、DSP、MCU或PC平台的移植、调试、验证与性能优化。 - 分析测试数据，定位并解决算法在实际应用中遇到的问题。4. 技术创新与积累： - 跟踪相关领域的最新技术进展，探索新的算法理论与应用。 - 参与技术专利撰写和技术成果的分享。 职位要求
数据科学家 上海 社招 全职 数字技术 - 算法 硕士及以上 5-7 年 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。岗位职责- 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。 职位要求 技能要求- 计算机、数据科学、数理统计、计量经济学、运筹学及相关专业，硕士及以上学历。- 5
感知算法工程师实习生 上海 职位描述 负责自动驾驶视觉、激光雷达多传感器感知算法研发与迭代，包括目标检测、分类、跟踪、分割、车道线识别、交通标识识别等核心模块。参与自动驾驶场景数据集的标注、清洗、筛选与扩充，设计数据增广策略，提升模型在复杂路况下的鲁棒性。负责感知模型的训练、调优、量化与性能优化，解决小目标、遮挡、强光、弱光、雨雪雾等恶劣场景感知失效问题。协助完成多传感器融合感知算法的实验与落地，融合视觉、激光、雷达数据，提升感知精度和稳定性。配合实车测试和仿真测试，分析感知异常案例，迭代优化算法，输出技术文档和测试报告。 职位要求 硕士及以上学历，人工智能、计算机视觉、自动化、模式识别等相关专业，在读学生。扎实的深度学习、计算机视觉基础，熟练掌握目标检测、语义分割、多目标跟踪等主流算法。熟练使用PyTorch/TensorFlow，熟悉OpenCV、NumPy等工具，掌握Python编程，代码功底扎实。了解激光雷达点云处理、相机标定、传感器融合基础原理，有自动驾驶感知项目经验者优先。具备良好的数据分析、问题排查能力，做事严谨，能承受算法迭代压力。 职位信息 招聘数量： 3 投递...
毫米波算法实习生 上海 职位描述 1、参与车载毫米波雷达（FMCW/PMCW 等体制）信号处理算法开发、仿真与验证。2、负责雷达回波信号预处理、距离 / 速度 / 角度估计算法（如 FFT、CFAR、DBF、MUSIC、DML 等）的实现与优化。3、基于 MATLAB/Python 搭建雷达信号仿真平台与数据分析工具链，完成点云生成、目标检测、跟踪算法验证与性能分析。4、协助完成雷达实测数据分析、问题定位与算法优化。5、配合嵌入式工程师完成算法在 MCU/DSP/GPU 平台上的移植、定点化与性能优化。6、撰写算法设计文档、测试报告、实验记录与相关技术文档。 职位要求 1、电子信息、通信工程、自动化、雷达信号处理、测控等相关专业，本科及以上学历，研二优先。2、掌握数字信号处理基础：傅里叶变换、滤波算法、概率统计、雷达信号处理等。3、熟悉毫米波雷达基本原理：FMCW 体制、测距 / 测速 / 测角原理、雷达方程、点云形成流程。4、熟练使用 MATLAB 进行算法建模与仿真，会使用 Python（NumPy/Pandas/Matplotlib）进行数据分析。5、了解常见雷达算法：CFAR、FMCW调制（DDMA/TDMA）、波束形成、DOA 估计、目标跟踪（卡尔曼滤波等）。6、有雷达点云处理、实测数据调试优化、算法嵌入式移植经验者优先。7、具备良好的英文文献阅读能力、逻辑分析能力与工程实现能力，工作细致严谨。8、每周可实习 4 天以上，实习时长不少于 3 个月。 职位信息 招聘数量： 1 投递...
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...