特斯拉2026届-整车物流系统工程师
任职要求
统招本科学历，毕业时间在2025年11月-2026年10月毕业的海内外学生，供应链相关专业； 具备国际贸易相关知识； 具备数据库技能:使用SQL Server进行基本查询； 熟练使用报告可…
工作职责
负责上海工厂成品物流运输的物流运输管理和系统优化创新的工作，包括从成品下线后的系统信息流配置，到运输指令发送，路径设置，在途监控跟踪包括准时运输、应急计划、数字化看板，数据分析提供系统优化方案及落实。该职位需具备一定的供应链/物流/国际贸易相关知识，具有数字化思维，熟练使用数字化工具，支持TMS系统问题解决和新系统开发，使所有出库物流团队更加高效和可视化。 职责描述： 负责根据生产/交付需求制定成品物流运输计划，达成客户交付需求，精益物流流程； 具备物流/国际贸易相关知识，能够根据不同贸易条款制定不同的物流交接流程，识别物流过程中的风险并提出管控措施； 跟进成品物流运输在途监控，能够识别异常问题并提供处理方案，及时上升； 具备数字化思维，能够提出系统优化方案支持提升作业效率和质量； 维护和获取物流相关系统的基本数据，采用可视化工具形成数字化看板，具备优秀的数据分析能力，通过数据分析提出物流流程改善思路； 处理日常系统故障并与系统支持部门联系以解决本地问题和事件； 为新的变更请求提出建议，审查新变更请求的效益和影响； 负责新系统的发布和最终用户的培训； 使用BI工具进行报告可视化； 具有团队合作精神，并能礼貌、积极地与其他部门合作。 遵守公司规章制度，严格按照作业指导书工作，积极查找安全隐患，及时汇报安全隐患和事故，提出安全合理化建议，通过不断改进，创造安全健康的工作环境。
THE ROLE 作为整车物流规划工程师，负责规划整车下线交接物流后运输至全国交付中心等指定地点间，涉及的短驳、仓储、多式联运（公路、水运、铁路）等物流环节的全流程仓网规划。你能够接触业界领先的物流规划解决方案，获取行业优秀的培训资源，助力你成为物流技术专家；扁平化结构，多样化职业发展通道助你快速成长。此职位需要和生产、销售、交付、以及工厂其他部门紧密沟通。 RESPONSIBILITIES职责描述： 整车仓网规划：结合销售情况，当前各城市交付需求，市场公路及多式联运运力及网络规划，进行运输模式、路径及仓储规划，形成整车物流全国仓网规划方案，并根据市场、生产等变化对全国仓网规划进行动态调整； 整车运输计划：结合销售计划，工厂生产计划，整车陆运运力收集、运力缺口分析；同销售、交付紧密沟通，制订可满足交付需求的运输（公路、水运、铁路）联运计划，确保车辆按时发运出库并满足交付需求。 整车短驳运输规划：结合工厂生产计划，制订整车驳运出厂，规划短驳发运流向至整车仓库，码头等地点的短驳运输计划。确保车辆以精益的流向规划及时发运出厂； 体系建设：能够建立、维护所负责业务流程体系并开展体系审核，发现并解决流程体系问题； 数字化转型推进：能够对所负责工作进行分析并提出并推进数字化报表或系统优化项目；能够运用物流大数据高效分析和解决问题； 商务对接：能够完成所负责业务内涉及的商务招标工作对接，保障规划线路业务顺利开展； 问题响应：对整车物流过程中发现的异常问题，快速响应，并能进行系统性分析和解决，完成问题闭环； 遵守公司规章制度，严格按照作业指导书工作，积极查找安全隐患，及时汇报安全隐患和事故，提出安全合理化建议，通过不断改进，创造安全健康的工作环境。 REQUIREMENTS
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。