岗位背景与定位： 本岗位主要负责无人驾驶大数据团队面向各业务部门需求对接、分析交付 、数据Agent建设：一方面把各部门模糊、分散的数据诉求澄清为标准化需求并形成可执行方案，另一方面参与数据分析与洞察交付，同时参与数据知识库、语义层与生产级数据 Agent 的建设，推动高频数据需求的自助化、自动化与智能化。 主要职责： 数据分析与洞察交付 同研发、运营运维、产品、项目、测试等部门对接需求(数据闭环、问数、专题分析、看板、报告及 AI 数据类需求)。理解业务背景与目标，将业务问题转化为清晰、可执行的数据分析需求，明确分析范围、指标口径、交付形式与验收标准； 评估需求价值与优先级，设计数据解决方案，包括分析思路、指标体系、数据来源与实现路径，并与数据开发、数据产品团队协同推进落地。跟踪需求从受理、排期到交付的全过程，保障交付质量与时效，并持续沉淀常见问题、分析方法与最佳实践。 参与自动驾驶车辆运行质量与安全、运营效率、运营价值等方向的数据分析与指标体系建设； 参与业务看板、监控预警与自动化报告体系的建设和维护； 参与现场问题的数据分析、复盘，形成数据驱动的改进建议。 数据知识库、语义层与数据 Agent 建设 参与团队数据知识库与语义层建设，梳理并沉淀业务术语/知识/语义、指标定义、分析模板与常用查询; 参与数据平台Agent 开发：agent runtime、工具调用、任务拆解、上下文管理、执行反馈、测试验证。 将高频、标准化的分析场景沉淀为可复用的智能分析能力，参与人工审核与效果反馈闭环，持续提升智能问答的准确率与覆盖率； 跟踪大模型与数据分析结合的前沿技术，并在实际业务中实践和推广。 任职条件： 数学/统计学/数据科学/计算机/信息技术/人工智能等相关专业，985本科以上学历 具备扎实数据结构与算法基础； 熟悉python等开发语言，熟悉pandas、numpy等库，会使用SQL对数据进行查询和检索 对大模型与 AI 应用有热情，了解 LLM、RAG、Text2SQL、Prompt /Context/Harness/Loop工程、Skills、Agent构建等基本概念。 熟悉数据分析模型建立的基本方法，了解机器学习、深度学习基础知识，有机器学习、深度学习经验者优先 具备良好的结构化思维与业务理解力，能够将模糊的业务问题拆解为清晰的分析框架； 具备良好的沟通表达与跨部门协作能力，乐于成为业务与技术之间的桥梁； 加分项： 有数据分析、商业分析（BI）或数据产品相关实习经历，实际承担过需求对接、指标体系或数据看板建设； 有大模型应用实践经验，如知识库问答、RAG、Agent、ChatBI、Text2SQL，熟悉 LangChain、LlamaIndex、向量数据库等任一技术； 了解自动驾驶或智能交通行业，接触过时序数据、地理空间数据或车联网数据； 在数学建模、数据科学竞赛、开源项目中有良好表现，或拥有可展示的数据分析/agent应用作品；