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特斯拉高级数据分析师-车辆运营

社招全职5年以上销售支持类地点:北京状态:招聘

任职要求


· 5年以上运营经验,本科以上学历,有汽车、物流相关工作的经验优先
· 精通Excel,SQL查询,具备优秀的数据分析能力、决策能力,从数据中发现问题解决问题
· 跨部门沟通协作…
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工作职责


/The Role:
特斯拉生产及销售交付量一直保持高速增长,我们希望此岗位人选专注于全国车辆资源精准调配,并针对各地销售政策、交付运营能力和生产、物流运输情况等变化做出迅速的决策和调整,与需求规划、生产控制及质量、物流团队紧密合作,
从而提高车辆利用率,确保全国交付量和运营效率最大化和成本最小化。
职责描述/ RESPONSIBILITIES:
· 根据全国销售及订单情况,对接中国需求规划团队与生产运营团队,参与季度车辆生产计划的执行与落地
,合理调配各区车辆资源
· 负责全国客户订单匹配工作的计划与安排,灵活根据各地销售节奏、区域政策,并监控车辆下线运营及交付情况
· 负责车辆运营相关系统的改进和搭建,包括但不限于车辆分配、现车发运、订单匹配逻辑的制定、交付视角下物流系统的优化工作
· 对接整车物流团队,推动混合运输模式下(公路/水路/铁路)的运输方案
· 同工厂售后质量团队紧密合作,及时掌握生产环节的质量风险,从交付端把控车辆质量风险流向市场,并推进后续车辆维修、返工进度,加快车源快速流转。
· 推动交付端,以车辆为主体的效率改善项目、客户自助服务项目
· 以订单质量、车辆资源两大业务模块为核心,搭建数据分析工具及报表,并依据数据结果给予相应的洞察及分析报告,及时调整车辆分配策略和落地

任职要求/
包括英文材料
学历+
Excel+
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社招5年以上IDG

-负责车云平台数据核心指标的目标制定、执行监控和波动分析,不断建设指标拆解维度和能力,通过对数据的敏锐洞察,迅速发现和定位问题 -负责理解新能源纯电动汽车、新能源三电系统、智能网联、车云平台数据模块系统、产品及策略,支撑车辆运营阶段的数据分析、预警&报警&故障管理 -负责与业务团队保持沟通及协同,关注产品创新,从数据视角针对关键指标输出专项数据分析报告,为产品和运营规划提供相关分析支持和决策建议 -基于核心战略,进行关键指标的可视化数据报表的规划、设计、落地推动;熟悉汽车开发流程,负责整车故障分析和数据管理工作 -熟练使用数据采集设备和数据分析软件,能够独立完成数据采集、分析和处理工作;能够快速准确地识别和分析故障问题,并提出解决方案 -负责质量问题的管理和推进,协助相关部门推动问题解决;能够与其他部门及供应商进行有效的沟通和协调,推动项目进展 -协助编制质量控制计划、检验标准和测试方案,确保产品质量符合标准;撰写技术报告,对数据分析结果进行总结和汇报

更新于 2024-06-19北京
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作为产品经理,你将与特斯拉售后服务团队紧密合作,负责领导跨业务线的Workforce Shift(员工排班)产品规划和设计。 该职位要求你对业务流程和运营有深入的理解,特别是车辆售后服务、呼叫中心等领域。你需要具备复杂问题分析能力和解决能力,能够与不同利益相关方协作,推动跨职能团队达成共同目标。 岗位职责: • 作为业务团队合作伙伴,理解业务痛点并收集IT需求。 • 制定并管理IT项目计划,协调多方资源,确保项目按时交付。 • 与全球产品经理、软件工程师和测试工程师紧密合作,积极应对不断变化的需求和不确定性。 • 跨团队协作中,与高级管理层及时沟通,汇报关键进展并完成项目更新。

北京
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社招5年以上IDG

-负责自动驾驶相关数据分析工作,协同建设数据仓库+BI高效分析体系 -理解指标相关业务场景、产品及策略,支撑自动驾驶车辆多阶段的数据分析、预警&报警&故障管理 -根据不同业务场景,设计专项业务指标,建立和完善日常业务报告体系,为业务决策和改进方向提供数据支持 -对于策略上线,进行科学的实验设计与结果评估,并给出明确的业务决策建议

更新于 2024-07-01北京
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社招汽车研发

1.电驱动总成匹配应用相关功能和性能需求收集、分析与实施方案制定; 2.电驱系统(电机、逆变器、减速器等)的台架标定与性能优化,包括扭矩控制、效率标定、热管理策略、NVH调校等,确保系统高效、可靠运行; 3.主导电驱系统与整车控制单元(VCU)的协同标定,优化动力分配策略,提升驾驶性、经济性及动力性表现; 4.参与下一代电驱技术的标定开发,推动电驱系统的高功率密度、轻量化及低能耗目标实现; 5.支持智能化线控底盘技术(线控制动、线控转向)的集成标定,确保与电驱系统的协同控制; 6.策划并执行电驱系统台架及整车标定试验(含高温、高原、高寒“三高”环境测试),分析数据并解决标定和测试过程中的技术问题; 7.对量产及售后问题提供技术支持,主导故障根因分析与改进方案制定; 8.制定电驱系统标定流程、技术规范及工具链建设,推动标定效率提升; 9.指导初级工程师,组织技术培训,引入AI驱动的标定工具(如端到端模型优化、大语言模型辅助决策); 10.标定数据评审、版本管理、需求的闭环认可和数据发布; 11.面向横向产品开发团队的标定数据与测试支持; 12.内部项目的横向组织和协调,制定方案持续推动性能优化,达成产品竞争力目标。

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