Gradi budućnost EV putovanja
Mi smo Rivian and Volkswagen Group Technologies u Lundu, Švedska, tvorci A Better Routeplannera (ABRP), sada dio Rivian. Radi na proizvodu koji ljudi vole i na koji se svakodnevno oslanjaju, uz podršku i resurse velikog inovatora u održivom prijevozu.
Razmjer u kojem djelujemo
Rijetka kombinacija koja zaista funkcionira
Na većini mjesta gradiš ili potrošačke proizvode ili poslovnu infrastrukturu. Ovdje radiš oboje. Isti motor za usmjeravanje, različite površine. U ponedjeljak isporučuješ za milijune EV vozača. U utorak radiš na API-jima koji pokreću Rivianove sustave u vozilima. U srijedu optimiziraš pomoću stvarnih podataka o ponašanju iz oba.
I isporučuješ neprestano. Razvojni programeri mogu objaviti više izdanja u jednom danu. ABRP je vodeći proizvod: prvo provjeravamo na stvarnim korisnicima, zatim širimo provjerene promjene na Rivian i OEM partnere. Bez tjedana čekanja na prozore izdanja. Objaviš poboljšanje usmjeravanja, ono je uživo za nekoliko minuta, a kući se možeš odvesti koristeći vlastiti rad.
Petlja povratnih informacija je tijesna i iskrena. Potrošači će ti točno reći što ne radi. Poslovni partneri te tjeraju na pouzdanost i rubne slučajeve. Dobivaš brzu iteraciju i stroge standarde.
I misija je važna. Svaka ruta koju poboljšamo za 10 %, svaka stanica punjenja koju pogodimo mjerljiv je napredak prema tome da EV bude praktičan za sve. Nije dramatično spašavanje svijeta, ali pravi učinak koji možeš vidjeti u podacima.
Gradiš nešto što ljudi zaista vole
ABRP ima istinski strastvenu bazu korisnika. Ljudi njime planiraju putovanja, vjeruju mu za svakodnevnu vožnju, oslanjaju se na njega kad su usred ničega s 20 % baterije. Stalo im je i javit će ti kad nešto pomaže ili se pokvari.
To je rijetko. Većina softvera koristi se jer netko mora. Ovaj se koristi jer ljudi žele, i preporučuju ga drugim EV vozačima bez poticaja. Vidjet ćeš teme na Redditu u kojima se raspravlja o tvojim značajkama. Korisnici šalju e-poštu sa zahvalom kad popraviš njihov rubni slučaj.
To mijenja način na koji razmišljaš o poslu. Ne gradiš apstraktne značajke za hipotetske korisnike. Rješavaš stvarne probleme stvarnih ljudi koji će tvoj rad koristiti na svom sljedećem putovanju.
Mali tim, full-stack problemi
Backend inženjeri: algoritmi za usmjeravanje, dizajn API-ja, performanse u velikom mjerilu. Frontend i mobilni: višeplatformsko sučelje koje radi dok netko vozi, vizualizacija rute u stvarnom vremenu, integracija podataka uživo. Podaci: analiza ponašanja, modeli potrošnje, ocjenjivanje pouzdanosti. Svaka uloga ima istinski teške probleme za riješiti.
Tim je malen, pa vidiš cjelokupnu sliku. Radiš na optimizaciji usmjeravanja kroz bateriju, nadmorsku visinu, vrijeme i ograničenja punionica. Gradiš sučelje koje smanjuje tjeskobu vozača. Obrađuješ podatke uživo globalno. Pobrineš se da radi u ugrađenim automobilskim sustavima. Problemi obuhvaćaju cijeli stack.
I nije podijeljeno u silose. Zanima te kako radi motor za usmjeravanje? Imat ćeš priliku to vidjeti. Želiš razumjeti ponašanje korisnika? Zaroni u podatke. Mali tim znači manje prepreka između tebe i učenja nečeg novog.
Dva proizvoda, dva puta
Ista temeljna tehnologija, drukčiji svakodnevni fokus.
ABRP potrošački proizvod
Javna aplikacija koju milijuni poznaju i vole. Višeplatformska, brza, vođena zajednicom.
- iOS, Android, Android Automotive, web (React Native + nativno)
- Isporuči značajke, dobij povratne informacije strastvenih korisnika u istom tjednu
- Brza iteracija, kontinuirana isporuka
- Rad sa svim EV markama i tržištima
Rivian integracija
Planiranje putovanja ugrađeno u Rivianova vozila i mobilne aplikacije. Automobilske kvalitete, duboko integrirano.
- Nativni iOS/Android + Android Automotive (u vozilu)
- Tijesna integracija s podacima i sustavima vozila
- Standardi pouzdanosti i performansi za automobilsku industriju
- Suradnja sa širim inženjerskim timovima Riviana
Oba se temelje na istome: ABRP motor za usmjeravanje, modeli vozila, izvori podataka uživo, backend infrastruktura. U svakom slučaju baviš se algoritmima optimizacije, podacima u stvarnom vremenu u velikom mjerilu i sinkronizacijom između platformi. Razlika je u tome gdje tvoje značajke završavaju i za koga ih svakodnevno gradiš.
Na čemu ćeš raditi
Mali smo tim koji pokriva mnogo toga. Evo rasporeda.
Backend i algoritmi
Optimizacija usmjeravanja kroz ograničenja. Modeli potrošnje vozila. Procjene krivulja punjenja. Algoritmi nad grafovima u velikom mjerilu. Podešavanje performansi za milijune ruta. Mikroservisi. DevOps.
Frontend i mobilni
React Native za iOS/Android. Nativni Swift/Kotlin. Android Automotive za vozila. Sinkronizacija između platformi. Sučelje koje radi dok netko zaista vozi.
Podaci i analitika
Modeli potrošnje za više od 1000 vozila. Analiza ponašanja iz stvarnih putovanja. Ocjenjivanje pouzdanosti punionica. Metrike kvalitete i procesi validacije. Razumijevanje podataka u globalnom mjerilu.
Infrastruktura i API-ji
API-ji za partnere koji pokreću Rivian i OEM-ove. Unos podataka u stvarnom vremenu. Promatranje i nadzor. Performanse u globalnom mjerilu. Pouzdano održavanje svega u pogonu.
Studentske pozicije
Ljetne prakse i diplomski radovi. Stvarni projekti, stvaran učinak.
Redovito primamo studente inženjerstva. Radit ćeš na stvarnim značajkama proizvoda ili istraživanju koje bi moglo ući u produkciju, sa stvarnim korisničkim podacima i povratnim informacijama. To nije prazan posao.
Ljetne prakse
- Razvoj aplikacija (React Native): gradi značajke koje dosežu milijune korisnika na iOS-u i Androidu.
- Modeliranje vozila: poboljšaj modele potrošnje i punjenja koristeći stvarne podatke o vožnji.
- Analitika podataka: zaroni u podatke o ponašanju u velikom mjerilu kako bi poboljšao procjene i definirao metrike kvalitete.
- Pouzdanost punionica: pretvori korisničke prijave i signale u ocjene pouzdanosti koje utječu na usmjeravanje.
Diplomski radovi
- Elektrificirana logistika: istraži usmjeravanje voznih parkova i komercijalne primjene s našim algoritmima za planiranje i modelima vozila.
- Promatranje i pouzdanost: osmisli bolje KPI-jeve, instrumentaciju i alate za otklanjanje pogrešaka za sustav u globalnom mjerilu.
- Planiranje mreže punjenja: izgradi alate za analizu i optimizaciju širenja mreže koristeći naše podatke i algoritme.