特斯拉2026届-服务实习生，昆山
任职要求
最低要求
• 大专以上学历，汽车相关专业。
• 具备基础的机动车辆知识。
优先考虑…工作职责
服务实习生将在车间团队的指导下，根据标准完成工作。我们寻找的是有协作精神、有责任心、能与团队通力合作的小伙伴。同学们也将在特斯拉的实习岗位上，通过实践、培训、学习得到成长。 职责描述 • 根据车间标准，协助进行车辆预检工作。 • 严格按照车间工作规定规范作业流程。 • 对于工作中发现的问题及时处理，如遇到无法解决的问题应及时向上级领导汇报，并跟进解决。 • 严格按照车间工作规定规范使用各种设备、工具，并进行维护，确保检测工作的顺利进行。 • 严格按照车间各项规定维护工作区域整洁。 • 按规定正确进行工具设备的使用、摆放及清洁维护。 • 确保所有工作的精确完成时间。 • 在维修技师的指导下，根据车间标准完成必要工作。
改变世界的第一步，从热爱开始。尝试热爱的领域，挖掘无限的可能性，在特斯拉就有可以施展才华的舞台。加入特斯拉，感受你所做的每一件事为改变世界带来的力量。 销售部门 SALES DEPARTMENT 在特斯拉，有这样一群人，他们不断探索未知的边界，引领环保与新能源的发展趋势。他们通过试驾，让客户体验驾驶特斯拉的乐趣；他们颠覆传统，让纯电驱动的车辆成为新时代出行的风向；他们是特斯拉精英销售团队，是践行特斯拉使命的先锋。 特斯拉采用“直营模式”，有效地保证了用户可以享受到优秀的产品和服务。我们围绕用户建立了全新的购车、用车生态，与用户建立密切的沟通和联系。我们的特斯拉顾问与用户成为了朋友，不只是为了介绍产品，更是在传递新能源世界的美好。 THE ROLE 主要负责完成客户邀约和现场接待，配合资深特斯拉顾问促成订单的销售全流程，完善客户体验。 您将从事的工作 RESPONSIBILITIES · 客户体验：接待所有进店客人，热情的为客户和特斯拉爱好者介绍电动汽车的优点、普及电动车知识、为客人提供极致的试乘试驾体验。 · 品牌传播：通过良好的沟通，帮助特斯拉爱好者及未来车主更好地了解公司动态并且传达特斯拉的理念。 · 目标达成：收集潜在客户，参加市场活动，探索、激发客户购买需求，配合销售主管完成门店的销售目标。 · 用户维护：为现有特斯拉车主提供高质量客户服务，沟通最新公司资讯，帮助特斯拉爱好者及未来车主更好的了解公司动态。 · 持续学习：认真学习了解公司及产品的相关知识，及时了解更新行业发展和实践。通过公司安排的内部测试，包括但不限于课程培训及测试、驾驶技术测试、店内测试、角色扮演等，以达到正式员工的标准和要求。 · 沟通协作：和外部客户、外部人员，保持清晰、准确、职业、礼貌的沟通, 和内部同事保持良好的沟通和团队协作（包括同部门、跨部门；同门店、跨门店；同地区、跨地区之间）。 · 按要求接受公司层面的各项培训，包括但不限于各类员工规章制度、商业准则、EHS、信息安全等培训，并严格遵守公司相关规章制度。 · 其他职责：根据业务发展需要，完成管理层指定的其他工作。 我们需要您具备
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 1、参与设计实现支持RLHF/DPO等对齐技术的高效训练框架，优化强化学习阶段的Rollout、Reward Model集成、多阶段训练 Pipline； 2、研发支持多机多卡 RL 的分布式训练框架，开发TP/PP/ZeRO-3与RL流程的动态协同机制，解决 RL 算法在超长时序下的显存/通信瓶刭 3、构建端到端后训练工具链，主导框架与 MLOps 平台集成，提供训练可视化、自动超参搜索等生产级能力 4、与公司各算法部门深度合作，参与大语言模型LLM、多模态大模型 MLLM等业务在 SFT/RL领域的算法探索和引擎迭代； 5、参与分析各业务 GPU 利用率与饱和度等指标，结合业务场景持续优化训练框架能力，提升框架领先性。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。
我们是小红书中台大模型 Infra 团队，专注打造领先易用的「AI 大模型全链路基础设施」！团队深耕大模型「数-训-压-推-评」技术闭环，在大模型训练加速、模型压缩、推理优化、部署提效等方向积累了深厚的技术优势，基于 RedAccel 训练引擎、RedSlim 压缩工具、RedServing 推理部署引擎、DirectLLM 大模型 API 服务、QuickSilver 大模型生产部署平台等核心产品，持续赋能社区、商业、交易、安全、数平、研效等多个核心业务，实现 AI 技术高效落地！ 工作职责： 1、参与/负责研发面向大语言模型(LLM)/多模态大模型(MLLM)等类型模型的推理服务框架； 2、参与/负责KV Router、PD分离/EPD分离、KVCache管理、动态PD调整等分布式推理能力建设； 3、通过并行计算优化、分布式架构优化、异构调度等多种框架技术，打造高效、易用、领先的AI推理框架； 4、参与/负责构建推理框架的系统容错能力，包括但不限于请求迁移、优雅退出、故障检测、自愈等能力建设； 5、深度参与周边深度学习系统多个子方向的工作，包括但不限于模型管理、推理部署、日志/监控、工作流编排等； 6、与全公司各业务算法部门深度合作，为重点项目进行算法与系统的联合优化，支撑业务目标达成。