Job Summary：

我们正在寻找一位对 数据建模与智能决策 充满热情的工程师，加入我们的数字化团队。你将负责 车端多源时序数据（CAN、IMU 等）建模与应用，通过机器学习、深度学习和强化学习等方法，为智能网联汽车提供预测与优化解决方案。

Job Responsibilities：

•设计和开发车端时序数据模型，用于 信号预测、状态识别、控制策略优化 等场景；

•基于 多源传感器数据（CAN 总线、IMU 等）进行 特征建模和多模态融合；

•开展典型应用：如 能耗预测、驾驶行为识别、故障预警、路径规划与策略学习；

•跟踪前沿算法（时序建模、强化学习、图神经网络等）并引入到实际项目；

•编写技术文档，保证模型的可维护性、可解释性和可扩展性。

•计算机、自动化、车辆工程、人工智能等相关专业，硕士及以上学历，3年以上研发经验；

•扎实的 机器学习/深度学习 基础，熟练掌握 PyTorch 或 TensorFlow，有工程落地经验；

•熟悉 时序AI模型（RNN、GRU、Transformer、TCN 等）；

•有车载信号处理经验（CAN 协议、数据解析、时序特征工程）优先；

•有完整项目经验（数据采集 → 模型开发 → 上车部署 → 效果验证）者优先；

•有规划控制和 强化学习实际应用经验优先