信号分析/远程诊断工程师（产品运营部）

优缺点分析

角色解读

• 可以向更资深的智能驾驶数据科学家、数据分析专家方向发展，专注于算法优化
• 也可以转向智能驾驶系统架构设计或产品质量管理，负责更宏观的系统规划
• 在数据驱动决策领域积累经验后，有机会进入技术管理岗位
• 分析智能驾驶车辆从云端上传的实际行驶数据，定位软件和硬件交互中的问题
• 构建并评估OTA（空中下载）版本的质量指标，量化系统升级后的表现
• 设计和优化用于收集车辆状态与事件的数据采集逻辑，确保数据完整性和有效性
• 扎实的车端信号诊断知识，能理解车辆CAN总线、以太网等通信协议
• 熟悉智能驾驶系统的软件架构、传感器数据流以及常见故障模式
• 熟练使用数据分析工具（如SQL、Python），具备从海量数据中提取洞察的能力
• 强大的逻辑思维能力，能清晰地梳理复杂问题并形成解决方案

申请策略

• 在投递或面试前，深入了解吉利汽车当前的智能驾驶技术路线、合作供应商（如Mobileye, NVIDIA）以及其产品的市场定位
• 思考并准备一些关于如何从海量信号中高效识别异常模式或定义有效质量指标的想法
• 重点突出任何与“车辆信号”、“CAN/LIN总线”、“诊断数据”、“OTA”、“数据分析”相关的项目或实习经历
• 展示你使用过的具体数据分析工具和技术（如Python Pandas/NumPy, SQL, Tableau等），并说明分析成果
• 描述你如何通过分析解决过一个具体的技术或质量问题，体现你的逻辑思维和问题解决能力
• 加强Python在数据分析和数据可视化方面的实战能力
• 学习和了解主流的智能驾驶技术架构、传感器（如摄像头、雷达）工作原理和数据特征
• 可以尝试分析一些公开的自动驾驶数据集（如nuScenes），练习问题诊断思维

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答经验类问题
• 对于设计类问题，可以从数据源、指标定义、评估方法、异常处理等多个角度展开
• 对于架构和思路问题，先阐述基本原理，再结合一个具体例子说明
• 请描述一次你利用数据分析成功定位或解决车辆/软件问题的经历
• 如果让你设计一个智能驾驶某功能（如AEB）的OTA版本质量评价指标，你会考虑哪些维度？
• 如何确保从车辆采集到的信号数据是完整和准确的？
• 请谈谈你对智能驾驶软件架构和诊断流程的理解
• 当你面对海量数据且问题现象模糊时，你的分析思路是什么？