特斯拉2026届-物料计划工程师
任职要求
本科/硕士应届毕业生，供应链管理，物流工程，工业工程等相关专业 出色的英文书写及口语能力； 渴望实现个人价值，有不服输的精神，能够设立有挑战的目标，使命必达； 具备极强的学习能力及逻辑…
工作职责
THE ROLE 作为物料计划领域的专家，将原材料、零部件以最佳效率交付至特斯拉的生产基地以满足生产需求。对特斯拉的供应链环节及生产运营流程有充分理解，同时在其负责的零件或产品上具备独到的见解和专业性。 日常工作涵盖供应商日常管理、物料风险识别，并基于复杂多变的业务环境借助数字化手段挖掘供应链运行的核心痛点，不断推动供应链各环节持续改进。在这过程中你将深度参与到行业顶尖的供应链运作及规划中，多样化职业挑战助你快速成长。 RESPONSIBILITIES职责描述 学习物料计划本领域专业知识，快速掌握并精通物料计划的日常流程及操作； 根据主生产计划制定物料计划需求，并对短期和长期的预测进行监督与控制； 负责维护日常Warp系统参数,分析和处理MRP计划订单； 负责供应商日常管理，协调沟通交付计划，合理控制库存并确保物料供应满足最佳需求； 主动识别全球供应链风险，发挥主观能动性积极跟踪并寻找解决方案； 运用数字化手段深入分析业务数据，挖掘并定位供应链运行的核心痛点，优化供应链各环节； 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
THEROLE 作为一名特斯拉的供应链工程师，您将与特斯拉各产品的研发、制造、质量等工程和运营部门开展深度合作，积极参与到相关零件品类的前期开发，市场的调研分析，供应商的寻源选点和供应链的运营保障工作中。您将能够获得广阔的市场视野、接触跨行业的前沿科技应用，构建和优化成本分析模型，掌握供应商管理的工具和谈判技巧，助力您快速成长为独挡一面的供应链管理能手。 RESPONSIBILITIES职责描述： • 根据公司整体战略目标和市场趋势制定采购策略，确保物料的稳定供应和成本优势。 • 负责供应商管理，开发并维护供应商关系，包括供应商的筛选、评估和绩效管理，确保供应链的高效运作和成本优化。 • 与供应商就产品价格、付款条件等进行谈判，签署管理合同，确保公司利益最大化。 • 分析市场趋势、原材料价格波动，构建零件和工艺的成本模型，持续优化采购成本。 • 识别和评估供应链风险，制定并实施相应的风险管理计划，以保证业务连续。 • 定期整理和分析采购数据和市场咨询，形成管理报告，以支持公司管理层的决策。 • 跨部门、跨区域的沟通和协作，与全球产品开发，生产制造，质量等部门协作，确保采购需求的准确传递，并优化交付周期和质量。 • 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
THE ROLE 作为一名精益物流规划工程师，你需要负责所有零部件从供应商到工厂生产线的物料流设计，基于价值流原则，保障每颗零件以更小搬运次数和更短转运距离送达线边，同时需要考虑流程的稳定、可靠和高效。在特斯拉鼓励创新和不断变革的驱动和实践中，与团队一起开发全世界精益、高效、智能的物流规划设计理念和方法，助力你成为物流规划技术专家。扁平化结构，多样化职业发展通道助你快速成长。 RESPONSIBILITIES职责描述： 定义零部件入厂物流模式，规划厂内接收道口、仓储布局、上线路径，开发简单耐用且能为特斯拉提供最大价值的物料搬运解决方案，目标包括： 可靠性 减少物料搬运浪费（减少落地） 最少的转运距离 提高劳动效率 优化空间利用率 高度精确的零件选择 通过算法、仿真等新技术规划最优方案，提高物流规划决策效率； 处理PFEP（Plan For Every Part）日常变更业务，通过数字化等方法快速高效地进行PFEP维护、MFS配置、CAD layout调整等相关变更工作； 利用VSM（Value Stream Map）工具识别物流各环节的浪费和改善机会，通过模式创新、布局调整、路线优化等方法不断降本增效； 测算物流人员效率，与现场物流进行工时校准，并不断改进工时测算方法和工具，提高测算精度和效率； 研究引入各类物流自动化替代人工，如AMR、AGV、机运线、立体库、机械臂、自动拆包设备等，提高物流整体运作效率； 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。