智能网联工程师 （大数据分析方向）

1、负责车联网平台海量车辆数据（CAN总线信号、故障码、传感器数据等）的采集、清洗、存储及分析处理，构建数据流全链路； 2、负责基于车辆运行数据的诊断算法开发与维护，通过数据分析识别车辆潜在故障模式，建立故障诊断模型及预警机制； 3、负责车辆健康状态评估及预测性维护算法开发，实现关键零部件（发动机、电机、电池等）的故障预测与剩余寿命评估； 4、负责故障预警系统的设计、开发与部署，制定预警规则及触发逻辑，输出预警报告并推送至相关业务系统； 5、负责数据质量监控体系搭建，持续优化数据准确性及完整性，保障诊断及预警算法的输入可靠性； 6、负责大数据分析平台及工具链建设，开发数据ETL流程、数据可视化看板及分析报表，支撑研发、售后、运营等业务决策； 7、负责车云通信数据交互规范制定，定义数据上送协议、采样频率及数据字典，确保诊断及预警所需数据的有效获取； 8、负责诊断相关技术文件编制与维护（诊断规范、预警规则库、算法说明文档等）； 9、跟踪大数据及AI前沿技术（机器学习模型、异常检测算法、数字孪生等），结合商用车场景进行技术预研及落地应用。 全面保障：五险一金、法定节假日、免费体检； 生活无忧：餐补、免费宿舍、人才公寓/专家公寓（核心技术人员可申请）； 职业成长：完善的晋升体系（技术+管理双通道）、年终奖； 工作氛围：技术导向、团队开放。

1、统招本科及以上学历，计算机科学、软件工程、数据科学、统计学、电子信息、车辆工程等相关专业； 2、5年以上大数据分析或车联网数据开发经验，具备汽车行业数据分析项目经历者优先； 3、精通Python/Java/Scala等至少一种编程语言，具备良好的软件开发能力及工程化思维； 4、熟悉大数据技术生态，掌握Hadoop/Spark/Flink等大数据处理框架，了解Kafka、HBase、ClickHouse等常用组件； 5、熟悉数据库开发及数据建模，精通SQL，具备数仓建设及ETL开发经验； 6、熟悉机器学习及数据挖掘常用算法（回归、分类、聚类、时间序列分析等），有预测性维护或异常检测项目经验者优先； 7、了解车载CAN/CANFD通信协议及诊断协议（UDS），能解读并处理车辆总线数据者优先； 8、熟悉车联网平台架构及车云通信协议（MQTT、HTTP等），了解T-BOX数据采集原理； 9、具备良好的逻辑思维能力及业务理解能力，能独立完成从需求分析到算法落地的全流程开发； 10、具备良好的沟通能力和团队协作精神，责任心强。

全面保障：五险一金、法定节假日、免费体检； 生活无忧：餐补、免费宿舍、人才公寓/专家公寓（核心技术人员可申请）； 职业成长：完善的晋升体系（技术+管理双通道）、年终奖； 工作氛围：技术导向、团队开放。