AI大数据算法开发主管工程师(J32879)

构建高维时序因果发现理论框架：面向云端海量多源异构CAN数据（电压、电流、温度、扭矩、振动），突破传统相关性分析的局限，提出融合因果发现算法（如PCMCI、动态DAG-GNN）与时空图网络（ST-GNN）的新型耦合建模理论，实现动力系统故障传播路径的精准辨识与有向无环图（DAG）动态构建。

主导反事实推理与根因定位算法原型设计：基于结构因果模型（SCM），设计面向多部件耦合失效场景的反事实推断（Counterfactual Inference）模块，输出“故障传播链”而非单一报警码，并主导将该学术原型转化为可交互的云端根因归因解释工具（区别于产品经理的需求承接，转为由你定义算法逻辑）。

定义“千人千面”能耗数字孪生数据产品：独立编写具有学术深度的技术研究报告，将驾驶行为异质性与动态能耗画像成果转化为可落地的BI决策底层逻辑（如UBI保险模型、个性化续航里程预估），并据此规划云端数据产品的横向扩展路线，支撑至少2篇SCI/EI高水平期刊论文发表。

生源资质：博士及以上学历。

专业要求：计算机科学与技术、软件工程、电子信息工程等相关专业

证书要求：能正常取得国家颁发的毕业证及学位证。

在校表现：在校期间担任学生干部、获得校级及以上荣誉者优先。

其他要求：身体健康，热爱汽车行业，乐于奉献，敢于挑战。