1、负责收集、清洗并预处理大规模车载信号数据（包括CAN、传感器、ECU、车联网等来源）；

2、进行探索性数据分析（EDA），识别信号数据中的模式、异常和趋势，为车辆健康监测与驾驶行为分析提供数据支持；

3、开发统计模型与机器学习模型，应用于车辆故障预测、驾驶行为分析与预测性维护等场景；

4、运用信号处理方法（如滤波、特征提取、傅里叶变换、小波分析等）处理噪声较强的时序数据；

5、熟悉并应用时序AI模型（如RNN、GRU、Transformer、TCN等）进行时序建模与预测；

6、与算法及工程团队协作，推动数据模型在产品中的落地应用与持续优化

1、计算机科学、数据科学、统计学、电子工程、车辆工程等相关专业硕士及以上学历；

2、熟练掌握Python及常用数据处理与建模库（如pandas, scikit-learn, PyTorch/TensorFlow等）；

3、具备扎实的时序数据分析与建模经验，熟悉时序AI模型（RNN、GRU、Transformer、TCN 等）及相关框架优先；

4、熟悉信号处理基本方法，具备实际的车载数据或工业时序数据处理经验者优先；

5、具备良好的数据敏感度和业务理解能力，能够独立完成从数据探索到模型上线的全流程工作；

6、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；

7、有规划控制和 强化学习实际应用经验优先

8、具备较强的沟通能力和团队协作精神，能跨部门推动数据项目的实施。