Bou die toekoms van EV-reise
Ons is Rivian and Volkswagen Group Technologies in Lund, Swede, skeppers van A Better Routeplanner (ABRP), nou deel van Rivian. Werk aan 'n produk waarvan mense hou en waarop hulle daagliks staatmaak, met die rugsteun en hulpbronne van 'n groot vernuwer in volhoubare vervoer.
Die skaal waarteen ons werk
Die seldsame opstelling wat werklik werk
By die meeste plekke bou jy óf verbruikersprodukte óf onderneming-infrastruktuur. Hier doen jy albei. Dieselfde roete-enjin, verskillende oppervlaktes. Maandag stuur jy uit na miljoene EV-bestuurders. Dinsdag werk jy aan API's wat Rivian se in-voertuig-stelsels aandryf. Woensdag optimaliseer jy met intydse gedragsdata van albei.
En jy stuur voortdurend uit. Ontwikkelaars kan verskeie vrystellings per dag stoot. ABRP is die vlagskip: ons valideer daar eers met regte gebruikers, en skaal dan bewese veranderings uit na Rivian en OEM-vennote. Geen weke se wag op vrystellingsvensters nie. Stoot 'n roeteverbetering, dit is binne minute lewendig, en jy kan huis toe ry met jou eie werk.
Die terugvoerlus is kort en eerlik. Verbruikergebruikers sal jou presies vertel wat nie werk nie. Ondernemingsvennote dryf jou op betroubaarheid en randgevalle. Jy kry vinnige iterasie en streng standaarde.
En die missie maak saak. Elke roete wat ons 10% beter maak, elke laaistop wat ons reg kry, is meetbare vooruitgang om EV's vir almal prakties te maak. Nie die-wêreld-red-dramaties nie, maar egte impak wat jy in die data kan sien.
Jy bou iets waarvan mense werklik hou
ABRP het 'n opreg passievolle gebruikersbasis. Mense beplan padritte daarmee, vertrou dit vir daaglikse ry, maak daarop staat wanneer hulle in die middel van nêrens met 20% battery is. Hulle gee diep om, en hulle laat jou weet wanneer iets help of breek.
Dit is seldsaam. Die meeste sagteware word gebruik omdat iemand dit móét gebruik. Dit word gebruik omdat mense dit wíl, en hulle beveel dit ongevraag aan ander EV-bestuurders aan. Jy sal Reddit-gesprekke sien wat jou funksies bespreek. Gebruikers stuur e-pos om dankie te sê wanneer jy hul randgeval regmaak.
Dit verander hoe jy oor die werk dink. Jy bou nie abstrakte funksies vir hipotetiese gebruikers nie. Jy los regte probleme op vir werklike mense wat jou werk op hul volgende rit gaan gebruik.
Klein span, volle-stapel-probleme
Agterkant-ingenieurs: roetebeplanningsalgoritmes, API-ontwerp, werkverrigting op skaal. Voorkant en mobiel: kruisplatform-UI wat werk wanneer iemand ry, intydse roetevisualisering, lewendige data-integrasie. Data: gedragsanalise, verbruiksmodelle, betroubaarheidsgradering. Elke rol het werklik moeilike probleme om op te los.
Dit is 'n klein span, so jy sal die volle prentjie sien. Werk aan roete-optimalisering oor battery, hoogte, weer en laaierbeperkings. Bou UI wat bestuurderangs verminder. Hanteer intydse data wêreldwyd. Maak dit werk in ingebedde motorstelsels. Die probleme strek oor die hele stapel.
En dit is nie afgeskei nie. Nuuskierig hoe die roete-enjin werk? Jy sal dit kan sien. Wil jy gebruikersgedrag verstaan? Delf in die data. 'n Klein span beteken minder hindernisse tussen jou en die leer van iets nuuts.
Twee produkte, twee paaie
Dieselfde kerntegnologie, ander daaglikse fokus.
ABRP-verbruikersproduk
Die publieke app wat miljoene ken en liefhet. Kruisplatform, vinnig, gemeenskapsgedrewe.
- iOS, Android, Android Automotive, Web (React Native + inheems)
- Stuur funksies uit, kry terugvoer dieselfde week van passievolle gebruikers
- Vinnige iterasie, deurlopende ontplooiing
- Werk oor alle EV-handelsmerke en markte
Rivian-integrasie
Ritbeplanning ingebak in Rivian se voertuie en mobiele apps. Motorgehalte, diep geïntegreer.
- Inheemse iOS/Android + Android Automotive (in-voertuig)
- Noue integrasie met voertuigdata en -stelsels
- Motorbetroubaarheid en werkverrigtingstandaarde
- Werk saam met Rivian se breër ingenieurspanne
Albei gebruik dieselfde grondslag: ABRP-roete-enjin, voertuigmodelle, lewendige datavoere, agterkant-infrastruktuur. Jy sal optimaliseringsalgoritmes, intydse data op skaal en kruisplatform-sinkronisering hoe dan ook aanpak. Die verskil is waar jou funksies land en vir wie jy daagliks bou.
Waaraan jy gaan werk
Ons is 'n klein span wat baie grond dek. Hier is die verspreiding.
Agterkant en algoritmes
Roete-optimalisering oor beperkings. Voertuigverbruiksmodelle. Voorspelling van laaikurwes. Grafiekalgoritmes op skaal. Werkverrigting-instelling vir miljoene roetes. Mikrodienste. DevOps.
Voorkant en mobiel
React Native vir iOS/Android. Inheemse Swift/Kotlin. Android Automotive vir in-voertuig. Kruisplatform-sinkronisering. UI wat werk wanneer iemand werklik ry.
Data en analise
Verbruiksmodelle vir 1 000+ voertuie. Gedragsanalise uit regte ritte. Betroubaarheidsgradering van laaiers. Kwaliteitsmaatstawwe en valideringspyplyne. Om sin te maak van data op wêreldskaal.
Infrastruktuur en API's
Vennootgerigte API's wat Rivian en OEM's aandryf. Intydse data-inname. Waarneembaarheid en monitering. Werkverrigting op wêreldskaal. Om alles betroubaar aan die gang te hou.
Studenteposte
Somerinternskappe en meestersgraadtesisprojekte. Regte projekte, regte impak.
Ons neem gereeld ingenieursstudente aan. Jy sal aan werklike produkfunksies of navorsing werk wat uitgestuur kan word, met regte gebruikersdata en terugvoer. Dit is nie besige-werk nie.
Somerinternskappe
- App-ontwikkeling (React Native): Bou funksies wat na miljoene oor iOS en Android uitgestuur word.
- Voertuigmodellering: Verbeter verbruiks- en laaimodelle met regte rydata.
- Data-analise: Delf in grootskaalse gedragsdata om voorspellings te verbeter en kwaliteitsmaatstawwe te definieer.
- Laaierbetroubaarheid: Sit gebruikersverslae en seine om in betroubaarheidsgraderings wat roetebeplanning inlig.
Meestersgraadtesisprojekte
- Geëlektrifiseerde logistiek: Verken vlootroetebeplanning en kommersiële gebruiksgevalle met ons beplanningsalgoritmes en voertuigmodelle.
- Waarneembaarheid en betroubaarheid: Ontwerp beter sleutelprestasie-aanwysers, instrumentasie en ontfoutgereedskap vir 'n stelsel op wêreldskaal.
- Beplanning van laainetwerke: Bou gereedskap om netwerkuitbreiding te ontleed en te optimaliseer met ons data en algoritmes.