特斯拉TAC技师-内外饰供应商质量
任职要求
必须
大专学历以上，有较强的自驱力，学习能力和动手能力，尤其是结构原理分析能力。
掌握一定的注塑、挤出硫化、包覆，植绒等加工工艺，原材料基础知识
能够熟练使用量检具，熟悉尺寸配合公差，能够对匹配类问题进行独立分析
良好的沟通和组织协调能力，具备一定的汇报能力。
了解供应商管理流程，熟悉连掌握5大质量工…工作职责
TA将在特斯拉超级工厂工作，主要负责总装车间供应商质量问题的跟踪和响应工作，以确保零部件质量和供应稳定。 职责描述: 总装现场内外饰外购零部件问题的快速响应与处理，利用专业知识进行问题的分析，制定有效的遏制措施保证生产顺利进行。 整车Audit评审问题的响应与解决工作，推动外购零部件质量持续改善。 对生产过程中的可疑物料及时开展分析及处置工作，持续推动PPM改善工作。 外购零部件质量问题停线索赔及SCAR措施有效性跟踪验证。 外购件变更PCA试装过程跟踪。 承包商及供应商驻场人员的管理。
1. 负责大模型在客服业务场景下关键能力的应用研发，包括但不限于知识和指令遵循、深度推理、反思和评估等能力的优化和落地。 2. 负责多模态大模型的应用实践，特别是语音文本融合的多模态大模型的应用。 3. 研发和优化智能体的function call、多智能体间协调，使其能够高效、准确地调用内部和外部工具，扩展智能体的应用边界。 4. 深入理解本地生活服务业务场景，抽象业务所需的大模型基础能力深度优化，推动相关技术在实际业务中的应用。 5. 与工程团队紧密合作，推动算法模型的工程化落地，包括模型压缩、加速、部署和监控等环节。 6. 紧密跟踪业界前沿技术，结合业务需求进行预研和技术储备，保持团队的技术竞争力。
1. 负责无人驾驶系统中规划控制（Planning & Control）模块的数值优化求解器设计与开发，针对最优控制问题（OCP）及轨迹规划场景构建高效、鲁棒的自研求解器； 2. 研究前沿数值优化技术（如凸/非凸优化、非线性规划、稀疏矩阵计算等），推动求解器在复杂场景下的工程落地； 3. 深入分析规控模块中的典型优化问题（如动态障碍物避让、舒适性约束、多目标权衡等），设计适配性算法并优化求解效率； 4. 与规控算法团队协同，完成求解器与上层模块的集成与性能调优，提升系统实时性与稳定性； 5. 构建仿真与实车测试验证体系，确保求解器在复杂工况下（如边界条件下）的鲁棒性；
1. 负责无人驾驶系统中规划控制（Planning & Control）模块的数值优化求解器设计与开发，针对最优控制问题（OCP）及轨迹规划场景构建高效、鲁棒的自研求解器； 2. 研究前沿数值优化技术（如凸/非凸优化、非线性规划、稀疏矩阵计算等），推动求解器在复杂场景下的工程落地； 3. 深入分析规控模块中的典型优化问题（如动态障碍物避让、舒适性约束、多目标权衡等），设计适配性算法并优化求解效率； 4. 与规控算法团队协同，完成求解器与上层模块的集成与性能调优，提升系统实时性与稳定性； 5. 构建仿真与实车测试验证体系，确保求解器在复杂工况下（如边界条件下）的鲁棒性；
1. 参与无人驾驶系统中规划控制（Planning & Control）模块的数值优化求解器设计与开发，针对最优控制问题（OCP）及轨迹规划场景构建高效、鲁棒的自研求解器； 2. 分析规控模块中的典型优化问题，设计适配性算法并优化求解效率； 3. 与规控算法团队协同，完成求解器与上层模块的集成与性能调优；