小米 – 小米汽车-先进制造-软件工程师 职位分析和面试指导

职位描述：

1. 系统需求分析与架构设计：负责收集生产制造系统各业务需求，将需求转化为技术方案，完成架构设计，并根据方案适配相应技术栈（如编程语言、DB、MQ等），构建开发、测试、部署所需技术工具链；
2. 系统功能设计与软件开发：主导生产系统核心模块（生产实时监控、ANDON管理、生产防错管理、在制品自动跟踪识别、路由调度）前后端及数据库开发，确保各项功能符合预期交付要求；
3. 工业互联与系统集成：完成与外部智能装备系统的接口设计和开发测试，实现生产制造数据的集中采集、存储、监控、转发等功能，完成完成与外部软件系统（如BOM系统、MES系统等）接口设计与开发测试；
4. 开发协作与系统保障：系统开发前制定开发规范、技术标准，推动团队高效协作，系统测试前制定测试计划，完成单元测试、集成测试及用户验收测试，系统上线后支持工厂运维团队快速排故，保障系统稳定性；
5. 技术支持与持续改进：关注前沿技术，收集用户反馈，解决现场问题，持续提出并实施技术创新；

职位要求：

1. 学历与专业：本科及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、自动化等相关专业，优先考虑有计算机/机械双学位，且熟悉汽车制造流程的背景；
2. 技术能力：
– 编程语言：精通Python/Java/C#，优先考虑熟悉Ignition SCADA平台的背景；
– 数据库管理：多类型数据库应用，熟悉至少一种关系型数据库和非关系型数据库的使用，优化和维护，需具备复杂SQL查询、索引优化和分布式数据库管理能力；
– 数据集成技术：掌握XML/JSON等数据交换标准，确保跨系统数据兼容性，熟悉API接口（RESTful/SOAP）、消息队列（MQ/Kafka）及各类工业通信协议（OPC UA/Profinet/MQTT），与MES、PLC等系统的数据实时同步；
– 数据处理分析：熟悉主数据模型设计和各类核心数据的编码体系（如VIN、零件号、精追码等），熟悉数据清洗（去噪/去重）、ETL流程设计、实时数据采集（如Modbus/OPC UA工业协议）及大数据量处理（如Hadoop/Spark），熟练使用Python或R语言进行统计分析、机器学习建模和可视化；
– 工具链：熟悉Git、Jenkins，熟悉Docker容器化部署，优先考虑采用微服务技术实施生产制造系统的背景
3. 其他能力
– 行业经验：3年以上汽车或零部件生产制造系统开发经验，有国内头部车企生产制造项目经验者优先；
– AI应用经验：具备AI算法（如监督学习、无监督学习、强化学习）在生产制造系统中实施部署的经验，如利用无监督学习算法对生产数据进行聚类分析，发现潜在的生产模式或异常情况；
– 沟通协作：具备跨部门（设备、生产、物流、维修、IT团队等）协作经验，能够按计划完成系统落地；
– 抗压能力：具备实时故障诊断的经验，能够高效完成系统异况原因梳理与功能修复；

招聘部门：

小米

工作地点：

上海市 ID：A234144

面试建议：

这个职位是小米汽车在智能制造领域的关键技术岗位，要求候选人不仅具备扎实的软件工程能力，还需要深入了解汽车制造流程和工业互联技术。面试官会特别关注你在汽车制造系统开发方面的实际经验，尤其是系统集成能力和AI算法应用经验。 建议你在准备面试时，重点准备以下几个方面的内容：首先，详细梳理你在汽车制造系统开发中的项目经验，特别是涉及MES系统集成、实时数据采集和处理的项目。其次，准备几个具体的案例来说明你如何使用AI算法解决生产制造中的实际问题。最后，确保你对工业通信协议和汽车制造特有的数据编码体系有深入理解。面试时可能会要求你现场解决一些系统集成或数据处理的问题，所以提前练习相关的技术挑战很有必要。