池网科技 一、吉利研发组织架构？
BMA模块化架构是吉利完全自主研发，到目前为止，吉利已经在全球形成四大研究中心，拥有15,000名以上研发人员，再加上沃尔沃技术的加持，BMA应运而生。
它就像一个造车魔方，不同于CMA的紧凑级，BMA主要是为A0至A+级车型准备的，涵盖SUV、轿车、CROSS车型、以及wagon和MPV等多种车型。
二、如何准备大数据研发工程师面试 | 大数据研发工程师面试指南
大数据行业近年来发展迅猛，对于企业而言，招聘一名优秀的大数据研发工程师至关重要。而作为应聘者，如何在面试中展现自己的实力，成为求职者们关注的重点。本文将为您提供一份详尽的大数据研发工程师面试指南，帮助您在面试中脱颖而出。
1. 理解大数据研发工程师的职责和技能要求
在面试前，首先要对大数据研发工程师的职责和所需技能有一定的了解。大数据研发工程师主要负责开发和维护大数据平台，处理海量数据并进行数据处理和分析。在技能方面，大数据研发工程师需要具备扎实的编程基础，熟悉分布式存储和计算框架，如Hadoop、Spark等，以及掌握数据库和数据挖掘技术。
2. 准备常见的面试题
面试中，经常会涉及一些常见的技术问题。准备一些常见的面试题并进行充分的准备，可以提高面试的成功率。常见的面试题包括：
- 介绍一下你的项目经验和技术栈。
- 如何处理大规模数据的性能问题？
- 谈谈你对Hadoop的理解和使用经验。
- 如何进行数据清洗和预处理？
- 如何进行数据分析和建模？
3. 案例分析和解决方案
除了基础知识的考察，面试中还可能会遇到一些案例分析题。这些题目旨在考察应聘者的问题解决能力和创新思维。在准备时，可以通过研究一些实际案例，了解解决方案并进行思考和讨论。
4. 自我介绍和沟通技巧
面试时，自我介绍是一个非常重要的环节。应聘者要能够简洁明了地介绍自己的技能和经验，并与面试官进行有效的沟通。为了提高自己的表达能力，可以事先准备一份自我介绍稿，并进行多次练习。
5. 准备提问环节
面试一般都会给应聘者提供一个提问环节，这是应聘者了解公司和岗位的好机会。在准备时，可以事先了解一些关于公司和岗位的信息，并提出一些相关的问题，展示自己的兴趣和专业素养。
通过以上几个方面的准备，您将能够更加从容地应对大数据研发工程师的面试。祝您顺利通过面试，获得心仪的工作机会！
感谢您阅读本文，希望对您在大数据研发工程师面试中的准备有所帮助。通过充分准备和展现出色的能力，您将有更大的机会脱颖而出，获得理想的职位。
三、请问什么是大数据架构工程师？
1.找出过去事件的特征
大数据工程师一个很重要的工作，就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如，腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库，把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理，总结出可供查询的特征，来支持公司各类业务对数据的需求，包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征，最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。“你可以知道他是什么样的人、他的年纪、兴趣爱好，是不是互联网付费用户、喜欢玩什么类型的游戏，平常喜欢在网上做什么事情。”腾讯云计算有限公司北京研发中心总经理郑立峰说。下一步到了业务层面，就可以针对各类人群推荐相关服务，比如手游，或是基于不同特征和需求衍生出新的业务模式，比如微信的电影票业务。
2.预测未来可能发生的事情
通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上，工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。“比如今年夏天不热，很可能某些产品就没有去年畅销，除了空调、电扇，背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系，找到与之相关的品类，提前警示卖家周转库存。”薛贵荣说。
在百度，沈志勇支持“百度预测”部分产品的模型研发，试图用大数据为更广泛的人群服务。已经上线的包括世界杯预测、高考预测、景点预测等。以百度景点预测为例，大数据工程师需要收集所有可能影响一段时间内景点人流量的关键因素进行预测，并为全国各个景点未来的拥挤度分级—在接下来的若干天时间里，它究竟是畅通、拥挤，还是一般拥挤?
3.找出最优化的结果
根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
以腾讯来说，郑立峰认为能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试(AB Test)，即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去，决策者只能依据经验进行判断，但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试—比如，在社交网络产品的例子中，让一半用户看到A界面，另一半使用B界面，观察统计一段时间内的点击率和转化率，以此帮助市场部做出最终选择。
四、大数据研发工程师简历
大数据研发工程师简历
现在，随着数字化时代的到来，**大数据**技术的重要性愈发凸显，**数据**已经成为企业取得成功的关键因素之一。在这个大数据充斥的世界里，**大数据**研发工程师的角色变得尤为重要。一个优秀的**大数据**研发工程师能够帮助企业更好地利用数据，为企业决策提供支持，促进业务增长。那么，对于想要从事**大数据**研发工程师的人来说，一份出色的简历至关重要。
关于大数据研发工程师的工作职责
**大数据**研发工程师是负责处理和分析大规模数据的专业人士。他们需要具备扎实的编程技能，熟练掌握数据处理工具和技术，能够设计和实现用于处理数据的系统和软件。**大数据**研发工程师需要深入了解数据结构、数据挖掘、数据分析等专业知识，能够有效地处理数据并从中挖掘出有价值的信息。
**大数据**研发工程师的工作职责通常包括：
- 设计和实现能够处理大规模数据的系统和软件；
- 开发数据处理和分析的算法；
- 优化数据处理和存储方案；
- 与团队合作，解决数据相关的技术问题；
- 负责监控数据处理流程，确保数据的质量和准确性。
如何写一份优秀的大数据研发工程师简历
一份优秀的**大数据**研发工程师简历应该突出你的技能和经验，吸引招聘人员的注意。以下是一些建议，可以帮助你写出一份出色的简历：
1. 突出关键技能
在简历中清晰地列出你的技能，包括编程语言、数据处理工具、数据库技术等。**大数据**研发工程师需要具备扎实的技术能力，拥有这些关键技能可以让你在众多求职者中脱颖而出。
2. 强调项目经验
在简历中详细描述你在**大数据**相关项目中的工作经验，包括你的具体贡献和项目成果。招聘人员更倾向于选择有实际经验的候选人，因此突出你的项目经验非常重要。
3. 学术背景和证书资质
如果你有相关的学术背景或持有相关的证书资质，一定要在简历中进行突出展示。这些可以证明你的专业能力和学术造诣，提升你的竞争力。
4. 自我评价
除了技能和经验，招聘人员也关注候选人的综合素质。在简历中可以加入一段自我评价，展示你的沟通能力、团队合作精神和解决问题的能力。
5. 专业展示
简历的格式和风格也是很重要的。确保简历清晰、整洁，关键信息突出。精心设计的简历可以给招聘人员留下深刻印象。
结语
一份优秀的**大数据**研发工程师简历可以帮助你在众多求职者中脱颖而出，获得理想的工作机会。通过突出你的技能和经验，强调项目经验和学术背景，以及精心设计的简历格式，你将更有可能吸引招聘人员的关注，获得面试邀请。希望以上建议对你有所帮助，祝你早日找到理想的**大数据**研发工程师职位！
五、大数据研发工程师招聘
大数据研发工程师招聘
背景介绍
随着当今信息技术的快速发展，大数据技术作为一种强大的信息处理工具，逐渐渗透到各个行业中，引发了对大数据研发工程师的需求。大数据研发工程师是负责处理和分析海量数据的专业人才，他们具备扎实的编程能力和数据处理技能，能够为企业从数据中发掘商业价值提供支持。
岗位要求
- 技术能力：大数据研发工程师需要掌握大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，具备良好的编程基础，熟练掌握Java、Python等编程语言。
- 数据分析能力：熟悉数据挖掘、机器学习等领域，能够运用相关算法对数据进行分析。
- 团队协作：具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与团队成员协作完成项目开发。
岗位职责
大数据研发工程师的主要职责包括：
- 负责设计、开发大数据处理系统，实现数据的收集、存储和分析。
- 优化大数据处理性能，提高数据处理效率和质量。
- 参与制定数据处理方案，提出优化建议，为业务决策提供支持。
发展前景
随着大数据技术在各行业的广泛应用，大数据研发工程师的职业前景十分广阔。未来，大数据研发工程师将成为企业中不可或缺的重要人才，他们将在数据驱动的业务决策中发挥重要作用。
总结
作为大数据研发工程师这一职业的招聘需求逐渐增加，对于有志于从事大数据行业的应聘者来说，提升自身的技术能力和数据处理能力是至关重要的。通过不断学习和实践，不断提升自身的竞争力，才能在激烈的人才市场中脱颖而出，实现职业生涯的成功发展。
六、大数据研发工程师面试
大数据研发工程师面试
大数据时代的到来使得大数据研发工程师成为当下热门的职业之一。随着企业对大数据处理能力的需求不断增长，大数据研发工程师的角色也变得至关重要。想要在这一领域有所作为，首先需要通过严格的面试选拔过程。
大数据研发工程师面试是一个复杂而严谨的过程，面试官往往会针对应聘者的技术能力、工作经验以及解决问题的能力进行全面考察。下面将为您介绍一些在大数据研发工程师面试中常见的问题和要点，希望能帮助您顺利通过面试。
技术能力
作为一名大数据研发工程师，具备扎实的技术功底是至关重要的。在面试过程中，面试官可能会针对以下几个方面进行考察：
- 编程能力：面试官可能会要求应聘者进行编程题目的实时编写，以考察其在大数据处理方面的实际能力。
- 数据处理技术：熟练掌握各种数据处理工具和框架，如Hadoop、Spark等，是成为一名优秀大数据研发工程师的基本要求。
- 数据库知识：对于数据存储、检索和处理有深入的了解，能够熟练运用相关技术解决实际问题。
工作经验
在大数据领域，经验往往是衡量一个人能力的重要指标。在面试中，面试官可能会重点关注应聘者的工作经历，包括项目经验、技术积累和解决问题的能力。
应聘者可以通过详细描述自己在以往项目中所扮演的角色、遇到的挑战以及解决方案，展现自己的实际能力和经验水平。此外，在描述工作经验时，应注重突出自己的亮点和成就，以吸引面试官的注意。
解决问题的能力
大数据研发工程师需要具备优秀的问题解决能力，能够快速准确地找出数据处理中的问题，并给出有效的解决方案。在面试中，面试官可能会通过提问场景模拟来考察应聘者的解决问题的能力。
应聘者在面对问题时，应保持清晰的思路，逐步分析问题的根源，并提出解决方案。同时，展现出自己在解决问题时的逻辑性、条理性和创新性，能够给面试官留下深刻的印象。
总结
大数据研发工程师面试是一个全面考察应聘者综合能力的过程，需要应聘者在技术、经验和解决问题能力等多个方面都有所准备。通过认真准备和自信表现，相信您一定能够在大数据研发工程师面试中脱颖而出，成功获得心仪的工作机会。
七、芯片架构很难研发吗？
芯片架构研发不是很难，但是芯片制造确实是太难了。涉及到成千上万道工工序，还有需要大量的设备和材料，这都不是一时半会可以解决的，这就造成了芯片的生产是非常困难的一件事，还要保持生产率也是非常重要的，这才是芯片制造最困难的。
八、长城汽车研发组织架构？
长城汽车组织结构及部门职责
长城汽车组织结构及部门职责
一、组织结构
二、主要部门职责
1、研发部门
（1）动力研究院
发动机产品研发的先期策划、产品设计、试制试验、生产导入、售后技术支持等。
（2）技术研究院
产品设计开发的策划并组织实施、负责整车总布置及整车性能的设计、整车标准及 平台的管理工作、产品新技术和新方法开发及应用、新产品公告及认证等。
（3）工程院
新产品过程设计、产品工艺方案制订、新产品开发和生产线改造的生产准备、生产 过程中应用技术的研究及改善、工艺纪律监督及检查；新工厂项目的投资建设、进 口设备通关、基础设施改扩建等。
2、管理部门
（1）总务本部
对外业务接待、办公行文规范管理、印章管理、档案管理、监控规章制度执行、车 辆管理、集体福利采购、办公用品采购、物业管理等。
（2）招标管理本部
组织拟定公司内部招投标管理制度、制定公司内部招投标工作流程、组织开展招投 标工作、寻找投标方、招标程序的组织、监督招标过程等。
（3）人力资源本部
参与制订人力资源战略规划、人力资源管理体系的完善、员工招聘、员工培训、绩 效考核、薪酬福利、激励及员工关系等
（4）股份财务部
建立和完善财务规章制度、组织财务核算工作、纳税申报和税收筹划、执行公司内 部控制制度、实施会计电算化工作等
（5）财管中心
对公司财务核算等业务进行指导和监督、对外财务信息的披露、财务人员管理、审 计工作的组织协调、跟踪国家新税收及会计法规等
（6）IT管理本部
协助制定企业信息化发展战略、信息化规划和建设指导、大型核心信息系统项目实 施、信息基础设施建设、计算机网络部署、公司信息安全管理等。
（7）生产管理本部
生产计划、生产实绩统计、投入产出考核、内部在制品周转、货车管理监控等。
（8）经营管理本部
精益文化创建、基础制度建立及维持、精益生产模块知识的开发及推广、生产现场 的班组建设、公司各级组织的培育等。
（9）经营监察本部
内部培训的综合管理和策划、廉洁体系运行、重点岗位监督、工程建设监查、制定 品质（成本）目标、核算品质（成本）考核模块成绩、受理单位申诉等。
（10）品质管理本部
公司精益质量管理体系的运行及改进、公司流程优化及流程再造、精益质量管理体 系文件管理、精益质量管理体系评价等。
（11）采购管理本部
负责各本部临采物资的采购执行与管理，集中采购过程中的组织、协调、管理；集 中采购计划、预算、成本控制以及大宗非生产性物料采购的定厂、定价等工作。
（12）审计本部
检查和评估内部制度、对公司进行全面审计并向审计委员会报告发现的问题。
3、生产部门
（1）制造事业二部
整车制造部门，主要生产 SUV、皮卡等车型。
（2）制造事业三部
整车制造部门，主要生产轿车。
（3）KD事业部
海外 KD 项目的技术开发、KD 散件的包装生产、海外 KD 项目的技术支持与管理。 海外 KD 项目的工程建设等。
（4）动力事业部
轿车发动机零部件采购、加工、试制及整机组装。
（5）模具中心
车身覆盖件模具、中厚板模具、塑料件模具、灯具模具、压铸模具等的设计与制造。
（6）压铸事业部
汽车发动机铝合金气缸盖、上、下缸体、变速器壳体以及离合器壳体、转向节、分 动器壳体等汽车核心部件的开发及制造。
（7）灯具事业部
长城汽车各车型灯具产品的设计与生产。
（8）传动事业部
5MT、6MT、AMT、AT、DCT 等变速器的设计与制造及其标准的制定与管理工作
九、大屏数据可视化系统架构？
大屏数据可视化系统是一种基于数据分析和可视化技术的监控、分析和管理工具。其架构主要包括以下几个部分：
1. 数据采集层：负责从各个数据源采集数据，并将采集的数据进行清洗、处理、转换和存储。常见的数据源包括数据库、API接口、文件、第三方服务等。
2. 数据处理层：负责将采集的数据进行加工处理、计算和分析，并将分析结果存储到数据存储层中。数据处理层通常也包括数据预处理、数据挖掘、数据建模等功能模块。
3. 数据存储层：负责存储采集的数据和处理后的结果。数据存储层可以采用关系型数据库、非关系型数据库、数据仓库等技术。
4. 可视化展示层：负责将处理后的数据通过可视化手段展示出来，供用户进行数据分析和决策。可视化展示层包括大屏幕展示、Web界面、移动端应用等。
5. 用户管理和数据权限控制：负责对用户进行权限管理，确保用户只能看到其有权限查看的数据。用户管理和数据权限控制可以基于角色、用户、数据分类等进行授权管理。
针对大屏数据可视化系统，一般采用分布式架构可以加强系统的可扩展性和性能。同时，为了保证系统的稳定性，还需要考虑高可用性和容灾备份。
十、研发工艺工程师压力大吗？
先要了解研发工艺工程师要干些什么？所谓研发，就是要研究开发新产品，而工艺，则是新产品的生产工艺或制作方法，以及在产品本身体现出来的结构工艺或材料工艺，这些，都是要由工艺工程师来考虑和安排的，所以，一个新产品好不好？生产时方不方便？
都会考验工艺工程师的能力和经验，因此，工艺工程师还是有一定的工作压力的。
