岗位描述
岗位职责(具体工作内容)
1. 参与 HW 故障挖掘平台的 AI Agent 开发与优化,包括 Agent 工作流设计、工具链集成、Prompt 工程。
2. 分析硬件/服务器的埋点、日志与 Grafana/Prometheus 监控数据,发现异常、资源波动与潜在故障风险。
3. 梳理日志、指标、告警数据链路,建设故障挖掘的数据分析与问题定位流程。
4. 参与自动化分析工具开发:数据清洗、异常统计、规则挖掘、报告生成。
5. 探索基于历史数据的异常检测、趋势分析与硬件故障预测方法。
6. 参与故障预测数据集建设,完成数据对齐、特征提取与效果评估。
7. 与监控、运维、硬件团队协作,推动故障挖掘与预测能力自动化。
任职资格(学历、目标院校、语言、技能、性格等要求)
1. 计算机、自动化、人工智能、统计、数学等相关专业。
2. 熟悉 Python,具备基础数据分析能力(pandas、numpy)。
3. 对 AI Agent / LLM 应用有兴趣,了解 Prompt 工程、Function Calling。
4. 对日志、监控、时序数据分析感兴趣,有较好的问题定位能力。
5. 了解基础机器学习或异常检测方法,有项目经验加分。
6. 工程实现与学习能力强,能独立推进分析与实验任务。
7. 了解大数据处理工具(Spark / Hive / Flink 其一),有数据湖或海量数据处理经验加分。
加分项
- 熟悉数据闭环技术栈:车端数据采集 → 上云 → 数据湖入湖 → 湖内数据处理与有效数据提取 → 分析建模。
- AI Agent / RAG / LLM 应用开发项目经验。
- AIOps / 异常检测 / 预测性维护项目经验。
- 熟悉 Prometheus / Grafana / Loki 监控体系。
- 了解时序建模、异常检测或预测算法。
- 熟悉 LangChain 等 Agent 框架、sklearn / PyTorch / XGBoost。