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...
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 等）或机器人相关项目经历。-
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 大数据基础概念，用过
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；2、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。3、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；4、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。5、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；6、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...
【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...
【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...
About Signify Through bold discovery and cutting-edge innovation, we lead an industry that is vital for the future of our planet: lighting. Through our leadership in connected lighting and the Internet of Things, were breaking new
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 1.
Who You Are You are a talented, hands-on researcher who thrives in a fast-paced environment, is self-directed, a team player, and knows how to get things done efficiently. You have deep understanding of the transformer architecture,
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-技术提前批 职位 ID：A07902 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 /
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...
具身数据平台工程师 上海 全职 研发 - 基础架构 职位描述 岗位方向：负责构建面向具身智能模型的数据闭环体系，打通真实场景数据，遥操数据，仿真数据，Ego第一视角数据等多源数据从采集到模型可训练的链路，建设湖仓一体化数据管理系统，支撑具身模型持续迭代，为算法训练提供高质量、高效率、可持续的数据供给。工作职责：1、设计并建设具身智能数据平台，覆盖数采任务指派、划分、管理，数据采集、清洗、转换、标注、筛选、质检、版本管理及训练集交付等核心环节。2、构建真实机器人、遥操作、仿真及 Ego 第一视角等多源数据的标准化接入与处理链路，支持规模化、自动化的数据生产。3、建设数据湖仓与数据资产管理体系，实现大规模多模态数据的存储、检索、追踪、权限管理与高效读取。制定数据质量评估标准与分析体系，持续评估数据分布、任务覆盖度、空间多样性、失败样本、长尾场景及数据一致性。4、建设数据集、标注、处理流程及模型训练数据的版本管理与可追溯机制，支撑训练结果分析与数据闭环迭代。5、与算法、仿真、机器人数采等团队紧密协作，将模型效果、线上失败案例和长尾需求转化为数据采集与治理策略。6、沉淀可复用的数据处理 Pipeline、工具链与平台能力，持续提升数据处理效率、稳定性和交付质量。 职位要求 岗位要求：1、本科及以上学历，3 年及以上相关工作经验；计算机、软件工程、大数据、自动化、机器人等相关专业优先。2、熟悉 Linux 开发环境，具备扎实的 Python 开发能力，能够使用 C++ 完成高性能数据处理或机器人相关模块开发。3、熟练使用 NumPy、Pandas 等数据处理工具；熟悉 FastAPI、Django 等后端框架，具备异步编程和服务并发优化经验。4、熟悉 MySQL、PostgreSQL 等数据库的开发、建模与性能优化。5、熟悉 MinIO/S3 等对象存储系统，以及大规模数据存储、索引、读取和生命周期管理。6、了解时序数据库、数据湖/湖仓一体化相关技术方案，并具备相关系统的实践经验。7、熟练使用 Git、Docker，能够设计和维护数据处理 Workflow / Pipeline。8、具备 ROS/ROS 2 开发经验，了解机器人数据格式与采集链路；熟悉 HDF5、LeRobot 等机器人学习数据与训练框架者优先。9、理解 VLA、多模态模型的基本工作原理，能够从训练需求出发设计数据组织、质量评估与采样策略。10、能熟练使用
Job Responsibilities: Design, develop, maintain, and optimize in-house research data platforms (including price volume, fundamental, and alternative data), providing quantitative researchers with reliable, high-quality, and stable data sources and analysis tools. Establish protocols for data injection,
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AI算法实习生（算法数据支持方向） 上海 实习 数字技术 职位 ID：A122725 职位描述 1. 负责多模态大模型项目中视频、图像、语音、文本等多模态数据的采集、整理与管理，支撑模型训练及算法研发需求；2. 参与具身 AI、空间智能等项目的实验数据采集与管理，保障数据采集流程规范、数据质量可靠；3. 根据算法需求完成数据清洗、筛选、格式转换、数据增强、质量检查等预处理工作，提升训练数据质量和数据可用性；4. 负责算法训练数据集、验证数据集和测试数据集的构建与维护，根据模型训练需求完成数据组织、样本筛选、数据均衡、数据版本管理及数据集迭代，持续提升数据集质量，为模型训练、微调和评测提供数据支撑；5. 配合算法工程师开展数据标注、样本分析、实验验证及数据质量优化，持续完善项目数据闭环，支撑多模态大模型、具身智能及空间智能算法的持续迭代；6. 协助建立和优化数据采集、数据处理、数据标注、数据集管理等流程规范，完善相关技术文档，提升项目数据管理效率和质量。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、自动化、电子信息、软件工程、数学、统计学等相关专业，2027届或2028届毕业生；2. 熟练使用 Python，具备 NumPy、Pandas、OpenCV 等数据处理工具的使用经验，能够编写数据处理脚本；3. 熟悉 Linux 基本操作，具备良好的数据管理及文件处理能力；4. 工作认真细致，责任心强，具备良好的数据质量意识和规范意识，能够独立完成数据采集、整理及数据集制作工作；5. 具备良好的学习能力、沟通协作能力和执行能力，能够积极配合算法研发团队完成项目任务；6. 对人工智能、多模态大模型、计算机视觉、具身智能、空间智能等方向有浓厚兴趣。 投递...
数据开发实习生 上海 实习 职能与支持 职位 ID：A41089 职位描述 我们的团队正在使用大模型（LLM）来驱动用户运营和经营决策。实习生的核心职责是为这些AI应用构建和维护高质量的数据基础。你将直接参与将销售、用户行为等原始业务数据，通过SQL/Python和ETL流程，转化为结构化、可训练的AI数据资产。你将亲手构建数据管道，确保数据流的稳定与高效，并参与到大模型预训练和标注数据的生产环节。主要工作职责：1. 业务数据开发与工程 (约70%)- 熟练运用 SQL 进行高效的数据提取、建模、清洗和整合，独立或协助构建稳定的业务数据管道（ETL流程），确保数据质量与时效性。- 负责销售业务数据看板（使用类Tableau内部平台）的底层数据模型支持与维护，保障业务监控的顺利运行。- 协助进行数据仓库的日常管理与优化工作，确保数据资产的结构化和高可用性。2. AI数据资产构建与大模型应用 (约30%)- 协助探索大模型在用户运营/规划与经营领域的应用落地（重点约占此部分工作量的2/3），包括Prompt设计、效果评估与应用迭代。- 深度参与大语言模型的训练与优化流程，负责高质量训练数据的工程化生产与加工，具体包括：指令-回答对编写、复杂任务链数据构建、文本质量排序与分类、多轮对话等数据的精细化标注（核心工作之一）。- 依据严格的标注规范，对模型在不同任务上的输出进行多维度评估与质量打分，为模型迭代提供核心依据。- 主动发现并总结数据标注中的Bad Cases、模型缺陷及数据规律，撰写分析简报，推动数据质量的持续提升。 职位要求 必备条件：1.本科或研究生在读，计算机、统计学、人工智能、数据科学及相关专业背景。2.熟练掌握SQL，具备数据开发思维，能独立编写复杂查询和进行基础数据建模。 有实际数据开发、数据管道或ETL项目经验者优先。3.具备使用 Python（Pandas/Numpy）进行数据清洗、处理和分析的实战经验。4.具备扎实的数据结构与逻辑思维，注重数据处理的效率与质量。5.卓越的中文书面表达能力，行文严谨、流畅，注重细节。6.对AI技术充满好奇心，具备快速学习的能力和主动负责的态度。加分项：1.了解大模型基本概念（如Prompt Engineering、微调、RLHF）。2.拥有数据标注、内容创作、编辑校对或相关实践经验。3.具备良好的英文阅读能力，能查阅技术文档。 投递...
数据分析实习生 上海 实习 职位 ID：A62467 职位描述 作为整车工程实习生支持工程研发数据分析以及项目运营管理数据开发&分析工作- 配合运营系统后端开发工程师，对接并支持系统数据库开发- 基于车联网云端数据，完成研发端的数据分析需求- 通过业务运营数据，搭建数据可视化看板进行多维度业务数据洞察- 测试车辆数据以及验证业务工作数据的汇总和分析工作 职位要求 - 本科及以上学历，在校生- 专业：数据科学与大数据技术，商业数据分析，大数据管理与应用，计算机科学，数学，统计学，自动化等相关专业- 有数据分析，数据可视化，数据挖掘等相关工作实习经验者优先- 能够熟练使用SQL进行增删改查，精通窗口函数等SQL函数- 掌握C++/Java/Python中的一门语言，精通Python pandas、numpy库者优先- 熟悉Powerbi/Tableau等BI工具者优先- 熟悉python Scrapy框架并能对数据进行收集者优先- 语言能力：中文/英文（书面及口语）能进行工作相关的基本英文沟通其他要求 Other Requirement- 有较好的逻辑思维能力以及对数据的高敏感度，拥有独立判断和思考的能力- 有较好的沟通与技术文档写作能力- 熟练使用Office办公软件进行数据分析结果展示和报告输出- 有团队合作精神，具备认真负责的工作态度- 能持续实习6个月，一周可工作5天者优先 投递...
智能安全评估算法开发实习生 上海 实习 数字技术 - 数字安全 职位 ID：A245859 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。 投递...
新媒体数据分析实习生 上海 实习 用户与服务 职位 ID：A118008 职位描述 1. 数据支持与分析： - 协助完成日常业务数据的提取、清洗、整理和报表制作。 - 在指导下，对产品功能、运营活动、用户行为等进行专题分析，产出有洞见的分析报告 - 监控核心数据指标波动，并能初步定位原因2. 洞察与可视化： - 使用可视化工具（如 Tableau, Power BI, FineBI 等）搭建和维护数据看板，让数据“说话” - 将复杂的分析结果，转化为清晰、易懂的结论和建议，协助团队理解数据背后的故事3. 协作与学习： - 与 mentor 及业务团队紧密沟通，理解业务需求，将模糊的问题转化为可分析的数据问题。 - 参与数据需求讨论，学习如何在真实商业场景中应用数据分析方法。 职位要求 - 教育背景： 本科或硕士在读，统计学、数学、计算机科学、信息管理、经济学、商科等相关专业优先-