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
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...
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；- 在
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。 职位要求 岗位方向1：大数据方向1.
大数据开发工程师-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 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...
低压系统测试开发实习生 上海 校招 实习 整车与系统工程类 职位描述 1. 根据车辆软件功能的需求开发/执行测试脚本、并负责测试过程中的问题排查。2. 参与测试系统搭建 或 测试工具链的开发工作。 职位要求 1. 本科及以上学历，计算机、电子信息、车辆工程、自动化等相关专业背景。2. 工作细心负责、具备较强的学习能力、良好的沟通和协作能力。3. 熟悉Python、CAPL或其他测试脚本开发语言。4. 有一定的模电、数电基础，动手能力强，熟练掌握常用测试设备，如示波器，信号发生器等。5. 具有测试系统搭建或测试工具链开发能力优先。 a) 测试系统搭建能力要求： - 具备机械、嵌入式硬件电路、芯片、操作系统、底层软件等相关知识； - 熟悉NI/Vector HIL系统，具备NI/VT HIL系统的二次开发能力者优先。 b) 测试工具开发能力要求： - 熟悉面向对象基本原理，能够独立进行模块化编程，具备一定的软件工程设计能力 - 熟悉Linux系统常用的操作指令、熟悉Numpy、Pandas等数据分析与处理框架 - 熟悉SQL，掌握基础数据库知识，熟悉MySQL、MongoDB等数据库、熟悉PyQt5/6 GUI开发技术 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...
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,