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Job Description我们正在寻找一位对数据建模充满热情的 AI/机器学习工程师，专注于车辆控制系统中的多源时序数据建模与智能决策。您将与数字化团队紧密协作，利用机器学习、深度学习以及强化学习等技术手段，在车端数据流的分析、预测和策略优化等方面提供智能化解决方案，推动智能网联汽车的技术边界。
1. 设计与开发面向车端时序数据的机器学习、深度学习或强化学习模型，涵盖信号预测、状态识别、控制策略优化等应用场景；
2. 基于传感器数据（如CAN总线、IMU等），构建多模态数据融合与特征建模框架；
3. 针对典型车端任务，如能耗预测、驾驶行为识别、故障预警、路径策略学习等，开展模型算法研究与工程化实现；
4. 参与AI算法平台的构建与完善，涵盖模型训练流程、自动超参搜索、模型评估与闭环迭代；
5. 跟踪并引入最新的时序建模、强化学习、图神经网络等前沿算法；
6. 编写高质量的技术文档，确保模型的可维护性、可解释性与可扩展性。
1. 计算机科学、自动化、车辆工程、人工智能等相关专业硕士及以上学历，具有3年以上相关研发经验；
2. 扎实的机器学习与深度学习基础，熟练掌握 PyTorch/TensorFlow 等主流框架，具备工程落地经验；
3. 熟悉时序建模相关算法，如 RNN、GRU、Transformer、时间卷积网络（TCN）等；
4. 熟悉车载信号协议、CAN 数据解析、时序信号特征工程等优先考虑；
5. 有完整的从数据采集 → 模型构建 → 上车部署 → 效果验证的项目经验者优先。
6. 有强化学习（如 DQN、PPO、DDPG）在实际场景（控制、策略学习）中的应用经验者优先；