主分类：企业战略研究与管理咨询
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"job": {
"job_title": "无人车业务部- 技术领域研究（领域分析师）",
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"department": "软硬件服务-无人车业务部",
"location": "北京市",
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"job_category": "商业分析类"AI生成
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"company": {
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"company_industry": "科技零售 / 生活服务",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"responsibilities": "1. 技术路线研究与判断：持续跟踪无人车核心技术方向演进，重点覆盖算法架构（端到端、轻图方案）、感知硬件（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）、芯片算力平台、动力电池等，形成结构化的技术趋势报告\n2. 前瞻性选型支持：在关键技术路线选择节点（供应商评估、技术方案 trade-off、新硬件引入）为业务和研发 leader 提供独立的外部视角与行业参照\n3. 竞争格局与行业动态监测：系统追踪头部玩家的技术方案迭代、融资布局、量产节奏，定期输出竞争分析简报\n4. 供应链与生态研究：对芯片（算力/功耗/成本曲线）、电池（能量密度/充换电方案）、雷达（技术方案/价格趋势）等核心零部件的市场格局和关键玩家保持持续研究\n5. AI工具驱动研究提效：主动使用大模型、信息聚合工具、自动化脚本加速信息采集与初稿生成，将研究周期压缩，更多精力投入判断与结论",
"requirements_text": "1. 5年以上行业研究/技术分析/战略研究经验；有自动驾驶、智能汽车、半导体、汽车零部件等相关行业背景优先\n2. 对无人车/自动驾驶技术栈有基础认知，能读懂算法架构差异、理解硬件规格含义，需要能和工程师对话\n3. 具备扎实的结构化研究方法：能独立完成\"技术趋势 → 行业判断 → 业务建议\"的完整链路\n4. 有较强的信息甄别与综合能力，能从大量碎片信息中提炼核心判断\n5. 必须具备 AI 工具应用能力：能用大模型辅助文献梳理、行业竞争格局追踪、报告框架搭建，将 AI 作为研究标配\n6. 良好的表达和可视化能力，研究结论能清晰传递给技术和业务两类受众",
"skills": [AI生成
"大语言模型"
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"job_highlights": "1. 深度参与前沿无人车技术研发与商业化探索，站在行业创新最前线。 \n2. 与核心技术团队和业务专家协作，快速提升技术与商业复合能力。 \n3. 工作地点位于北京核心区域，提供具有竞争力的薪酬与职业发展通道。"
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"fulltext": "无人车业务部- 技术领域研究（领域分析师）\n无人车业务部- 技术领域研究（领域分析师）\n\n基础信息\n工作地点：北京市\n部门：软硬件服务-无人车业务部\n职位类别：商业分析类\n职位族群：商业分析\n更新时间：2026-08-11\n\n岗位职责\n1. 技术路线研究与判断：持续跟踪无人车核心技术方向演进，重点覆盖算法架构（端到端、轻图方案）、感知硬件（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）、芯片算力平台、动力电池等，形成结构化的技术趋势报告\n2. 前瞻性选型支持：在关键技术路线选择节点（供应商评估、技术方案 trade-off、新硬件引入）为业务和研发 leader 提供独立的外部视角与行业参照\n3. 竞争格局与行业动态监测：系统追踪头部玩家的技术方案迭代、融资布局、量产节奏，定期输出竞争分析简报\n4. 供应链与生态研究：对芯片（算力/功耗/成本曲线）、电池（能量密度/充换电方案）、雷达（技术方案/价格趋势）等核心零部件的市场格局和关键玩家保持持续研究\n5. AI工具驱动研究提效：主动使用大模型、信息聚合工具、自动化脚本加速信息采集与初稿生成，将研究周期压缩，更多精力投入判断与结论\n\n岗位基本要求\n1. 5年以上行业研究/技术分析/战略研究经验；有自动驾驶、智能汽车、半导体、汽车零部件等相关行业背景优先\n2. 对无人车/自动驾驶技术栈有基础认知，能读懂算法架构差异、理解硬件规格含义，需要能和工程师对话\n3. 具备扎实的结构化研究方法：能独立完成\"技术趋势 → 行业判断 → 业务建议\"的完整链路\n4. 有较强的信息甄别与综合能力，能从大量碎片信息中提炼核心判断\n5. 必须具备 AI 工具应用能力：能用大模型辅助文献梳理、行业竞争格局追踪、报告框架搭建，将 AI 作为研究标配\n6. 良好的表达和可视化能力，研究结论能清晰传递给技术和业务两类受众\n\n岗位亮点\n1. 深度参与前沿无人车技术研发与商业化探索，站在行业创新最前线。 \n2. 与核心技术团队和业务专家协作，快速提升技术与商业复合能力。 \n3. 工作地点位于北京核心区域，提供具有竞争力的薪酬与职业发展通道。\n1. 技术路线研究与判断：持续跟踪无人车核心技术方向演进，重点覆盖算法架构（端到端、轻图方案）、感知硬件（激光雷达、摄像头、毫米波雷达）、芯片算力平台、动力电池等，形成结构化的技术趋势报告\n2. 前瞻性选型支持：在关键技术路线选择节点（供应商评估、技术方案 trade-off、新硬件引入）为业务和研发 leader 提供独立的外部视角与行业参照\n3. 竞争格局与行业动态监测：系统追踪头部玩家的技术方案迭代、融资布局、量产节奏，定期输出竞争分析简报\n4. 供应链与生态研究：对芯片（算力/功耗/成本曲线）、电池（能量密度/充换电方案）、雷达（技术方案/价格趋势）等核心零部件的市场格局和关键玩家保持持续研究\n5. AI工具驱动研究提效：主动使用大模型、信息聚合工具、自动化脚本加速信息采集与初稿生成，将研究周期压缩，更多精力投入判断与结论\n1. 5年以上行业研究/技术分析/战略研究经验；有自动驾驶、智能汽车、半导体、汽车零部件等相关行业背景优先\n2. 对无人车/自动驾驶技术栈有基础认知，能读懂算法架构差异、理解硬件规格含义，需要能和工程师对话\n3. 具备扎实的结构化研究方法：能独立完成\"技术趋势 → 行业判断 → 业务建议\"的完整链路\n4. 有较强的信息甄别与综合能力，能从大量碎片信息中提炼核心判断\n5. 必须具备 AI 工具应用能力：能用大模型辅助文献梳理、行业竞争格局追踪、报告框架搭建，将 AI 作为研究标配\n6. 良好的表达和可视化能力，研究结论能清晰传递给技术和业务两类受众",
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