东风汽车集团有限公司
智能驾驶大数据挖掘
智能驾驶大数据挖掘
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Sql
图像识别
数据可视化
数据挖掘
数据标注
智能驾驶
机器学习
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
头部车企智驾核心数据岗，技术前沿、发展路径清晰、平台稳定，适合深耕自动驾驶数据链路的工程师。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2.0万
比数据科学中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 550 个在招
市场机会
选择不多
武汉 · 数据科学 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
负责智能驾驶相关数据的挖掘、建模与标注工作，搭建高效数据仓库并优化自动标注算法
通过分析用户行为与感知数据构建场景库，输出可视化报告，支持智驾系统迭代与业务决策
最低要求
本科及以上学历，统计学、计算机科学、数学、人工智能或相关专业优先
具备2年以上数据分析、数据挖掘、图片识别与标注等相关工作经验，具有车联网或智能驾驶相关经验者优先
熟练掌握数据分析工具（如Python、R、SQL等），熟悉数据可视化工具（如Tableau、PowerBI等）
熟悉常见的图片识别技术，具备图像标注经验，了解图像处理及深度学习算法（如CNN）
熟悉数据标注平台及工具，能够为图像、视频、传感器数据等打标签，支持智驾数据场景库构建
具备数据挖掘、建模和机器学习算法应用的能力，能独立进行预测、分类模型的设计和优化
具有良好的跨部门沟通能力，能够根据业务需求定制解决方案
具备较强的问题解决能力，能够独立分析、诊断并解决数据分析过程中遇到的问题
工作职责
数据加工与优化：设计并搭建高效的数据仓库结构，确保数据高效存储、查询和使用，支持业务决策
模式识别与建模：运用数据挖掘算法识别数据中的模式，设计预测和分类模型，优化产品和业务运营策略
行为分析与洞察：分析用户行为数据，识别关键指标，建立用户画像，支持精准营销和智能推荐
数据标签与标注：为智能驾驶感知数据、图片数据和用户数据打标签，构建智驾数据场景库，支持智能驾驶系统迭代和用户画像建立
数据分析与报告：优化自动标注算法，提升数据标注效率，支持智能驾驶系统迭代，提升算法性能
跨部门协作：设计数据可视化方案，帮助决策者高效获取关键信息，优化用户体验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托头部车企资源，接触海量真实智驾数据与技术落地场景
- 技术栈涵盖数据挖掘、图像识别与自动化标注，技能复合度高
- 传统车企数字化转型期，项目稳定性强且资源投入充足
- 传统车企流程相对规范严谨，创新试错空间可能受限
- 数据标注与治理工作较为繁琐，需耐心处理长尾场景
- 跨部门协同较多，需平衡技术实现与业务诉求
- 适合对智能驾驶行业感兴趣、具备扎实数据处理与建模能力、偏好稳定平台且乐于深入业务场景的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级数据科学家或AI算法专家发展
- 也可转向智能驾驶数据架构师或数据产品负责人
- 长期可拓展至自动驾驶全栈数据流管理方向
- 负责智能驾驶相关数据的清洗、标注与仓库搭建
- 利用数据挖掘与机器学习算法构建预测/分类模型
- 分析用户行为与感知数据，输出可视化报告支撑业务决策
- 熟练掌握Python/SQL等数据处理语言
- 具备图像识别与深度学习基础
- 熟悉数据标注平台及自动化标注流程
- 拥有良好的跨部门沟通与业务理解能力
申请策略
- 提前了解东风汽车在智能网联领域的最新布局
- 面试时准备1-2个完整的数据闭环案例（从采集、标注、建模到业务落地）
- 突出2年以上数据挖掘/标注实战项目，量化模型效果或标注效率提升比例
- 详细列出Python/SQL熟练度及Tableau/PowerBI可视化成果
- 强调车联网或自动驾驶相关项目经验
- 补充自动化数据标注框架使用经验
- 强化现代视觉模型在数据筛选中的应用
- 提升业务指标拆解与数据叙事能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出数据规模、技术选型依据、难点突破（如数据不平衡、标注一致性）及最终业务价值
- 展示对数据全生命周期的理解
- 请分享一个你主导的数据挖掘或建模项目，你是如何定义问题、处理数据并评估效果的？
- 面对智能驾驶中大量长尾场景数据，你会如何设计自动化标注与质量校验流程？
- 如何利用用户行为数据构建画像并反哺产品策略？
- 复习常见机器学习算法原理及调参经验
- 熟悉主流数据标注工具与自动化流水线设计
- 准备针对汽车行业数据合规与隐私保护的理解
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
70中等
JD未明确薪资范围，但传统上市车企通常提供市场水准的薪酬与完善福利，整体满足度中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位深度参与智能驾驶核心数据链路，技术栈前沿且业务场景丰富，内部培训与晋升通道清晰，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、CNN、数据挖掘、机器学习、数据标注
业务类型profit_center
工作生活
65中等
传统车企通常实行标准工时制，WLB相对较好，但智驾研发阶段可能面临项目节点压力，具体办公模式JD未明确说明。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
投身智能驾驶这一国家战略级赛道，直接参与提升出行安全与效率的核心技术研发，社会价值与行业前景显著。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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