数据采集产品经理（产品运营）

优缺点分析

角色解读

• 在智能驾驶数据闭环领域深耕，成为数据产品专家，主导数据采集、数据平台等核心系统的规划与建设
• 向自动驾驶产品负责人方向发展，负责整个智驾数据产品线，甚至拓展至车云协同、数据合规等更广领域
• 积累深厚的自动驾驶数据与算法知识，可转向算法团队或数据平台团队担任核心角色
• 设计智能驾驶车端数据采集策略，针对Corner Case等关键场景规划数据触发逻辑，并推动车端采集模块的开发与优化
• 构建和维护车云一体的数据传输Pipeline，确保海量智驾数据高效、完整、及时地回传至云端
• 协同数据平台与算法团队，搭建和优化自动驾驶数据闭环工具链，包括数据检索、场景切片、仿真回灌等流程，提升算法迭代效率
• 负责车端软件OTA与数据闭环任务的联动，保障新模型的高效验证与部署落地
• 熟悉车载CAN/CAN FD、车载以太网等通信方式，掌握摄像头、雷达、激光雷达等传感器数据采集方案
• 了解MQTT/HTTP/TCP等车云传输协议，具备车云一体化数据传输Pipeline的构建与运维经验
• 了解自动驾驶感知、定位、规划、控制全流程算法逻辑，具备数据分析能力
• 具备优秀的系统架构设计能力，熟悉OTA技术、容器化部署、微服务架构者优先

申请策略

• 在简历中突出对智能驾驶数据闭环领域的热情和理解，展示对技术趋势的洞察
• 面试前了解吉利在智能驾驶领域的最新布局和产品，展示对公司和业务的关注
• 突出智能驾驶或车联网相关项目经验，特别是数据采集、数据闭环、车云传输等具体项目，量化成果
• 强调对车载通信协议、传感器数据采集、车云传输协议的理解，以及系统架构设计能力
• 展示数据分析能力和问题解决能力，例如通过数据分析定位系统缺陷、优化数据采集策略的案例
• 提及OTA、容器化、微服务等加分技能，以及跨团队协作经验
• 系统学习自动驾驶感知、定位、规划、控制算法逻辑，理解数据在算法迭代中的作用
• 深入学习车云传输协议、数据Pipeline构建、容器化部署等技术，并动手实践

面试指南

• 回答项目经验时，采用STAR法则，清晰描述背景、任务、行动和结果，突出个人贡献和量化成果
• 回答技术方案问题时，先阐述核心思路，再展开具体细节，体现系统架构思维和解决问题的能力
• 回答协作类问题时，强调沟通机制、需求对齐和流程优化，体现跨团队协作能力
• 请详细描述你主导或参与的一个智能驾驶数据采集或数据闭环项目，包括架构设计、遇到的挑战和解决方案
• 如何设计车端数据采集策略以覆盖Corner Case？请举例说明
• 如何保障车云数据传输的完整性和时效性？请谈谈你的技术方案
• 你如何与算法团队协作，通过数据闭环提升模型迭代效率？
• 谈谈你对汽车数据安全和合规的理解，以及如何在数据采集和传输中落地