特斯拉2026届-电控先进工艺工程师
任职要求
毕业时间在2025年11月-2026年10月之间，统招本科及以上学历； 毕业于材料专业，烧结方向； 对半导体或功率模块的有相关的理论基础； 熟练使用分析仪器,如SEM/EDS,FIB,XPS,C-SAM,FT-IR,TGA,DSC,CT等； 相关的计算机软件应用能力，如Minitab/JMP，SQL, Python等，有计算机仿真应用经验者更佳； 具有极强的自驱力/学习能力/适应能力，以及优秀的创新精神和创新习惯； 英语可作为工作语言。 工作在特斯拉： 富有竞争力的基本薪酬：在特斯拉，所有岗位的薪酬都会从多重维度对标行业内外的顶尖公司，通过制定科学合理的薪酬方案以确保薪酬的竞争力。 全员持股：每位加入特斯拉的伙伴都会被股票激励政策所覆盖，成为特斯拉的股东；同时，员工还可以参与员工股票购买计划（ESPP），以优惠的折扣价购买特斯拉股票，与公司实现财富的共同成长。 补充住房公积金：特斯拉为每位员工缴纳高标准的住房公积金，缴纳标准为12%，当城市最高缴纳标准低于12%时，公司将通过现金的方式补齐。 补…
工作职责
THE ROLE 电控先进工艺工程师将参与运营、维护和改进由Tesla自主研发制造的世界顶级的自动化产线，负责逆变器制造领域的核心工艺的改进及优化，创造性的问题分析及解决。在这里，你将有机会在Tesla最神秘的车间里学习到行业的前沿技术在工业化生产中的应用和改进，同时探索新的技术产业化应用的可能性。 RESPONSIBILITIES职责描述： 掌握电控产品的原理以及产品图纸要求，确保图纸要求及产品特性在实际工艺过程中已经得到准确且有效的控制； 负责电控产品的银烧结工艺，学习并掌握银烧结工艺过程控制要点，对现有生产制程在质量、效率和成本方面做持续改进和优化； 能够对生产过程中出现的问题使用第一性原理进行分析，快速定位和解决问题； 对新烧结材料的特性进行研究，根据材料特性设计实验并形成新的烧结工艺参数，经过持续改进达到批量应用的条件； 掌握特斯拉电控产品的质量控制标准，确保产品质量受控； 编写FMEA，CP等相关工艺文件，指导生产活动； 完成上级指派的其他工作； REQUIREMENTS
THE ROLE 作为整车路试技师，你将负责整车质量道路耐久测试的运营管理与问题管理。试验范围包含于全新开发车型，及为提升产品性能、提高用户满意度，针对量产车型开展的系统变更或零件变更验证，确保产品满足设计目标要求、符合法规标准要求、达成质量目标、满足客户期望。 通过充分的试验场景策划与实施，识别功能失效、潜在抱怨，并驱动问题改善，确保问题在产品量产投放市场前闭环。 在工作中，你能够掌握全球最先进的电动汽车原理知识，将对车辆硬件、车辆性能、车辆电子架构、车辆软件有全方位的了解。你将会运用先进的问题分析工具、完善的质量管理流程，高效的驱动问题解决。在工作贡献的同时，全面提升技术与管理能力。 RESPONSIBILITIES职责描述： 负责整车质量道路试验方案与计划的实施； 负责试验车队的日常运营管理，包含于班次、里程、试验培训与信息统计管理； 负责试验车队的试验安全管理，信息安全管理，包含于培训与日常监督； 负责试验大纲、试验检查作业指导文件的编制与培训； 负责试验车辆全生命周期管理，包含车辆整备、零件换装、牌照申办、保险管理、车辆退役、车辆报废等； 负责周期性整车产品质量评价，包含主观评价与客观数据测量； 负责试验问题的收集与确认，试验问题录入试验管理系统； 负责试验问题与责任部门的信息打合，确保失效与抱怨与相关团队统一认知； 负责试验问题管理工作，拉动资源开展问题解析，验证问题解决方案有效性，确保试验问题高效解决； 负责试验问题与运营管理的经验总结，持续改进试验管理流程，提升试验管理效率; 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
他/她将在特斯拉储能超级工厂工作，主要负责超级工厂外购零件质量问题的分析和解决，协同供应商工业化工程师预防零部件售后质量问题的发生，并对高风险供应商质量做系统化提升。他/她通过高效的沟通、专业的管理工具及多样化的数字化应用支持供应商管理工作，确保零部件质量问题第一时间发现、遏制并有效解决。 职责职责： 1. 负责储能超级工厂外购零件（储能电池壳体，压铸零件，冲压等金属结构件）供应商质量管理，确保零件质量和供货稳定； 2. 协助供应商质量保证团队解决特斯拉储能超级工厂现场问题，复杂问题配合供应商工业化工程师一起完成问题分析及解决； 3. 对现场问题进行分类并识别高风险零件和高风险供应商，进行风险管控；利用QMS工具帮助重点供应商提升质量能级； 4. 运用质量工具分析和解决零部件在生产和制造环节中产生的问题； 5.协助供应商工业化工程师完成供应商和特斯拉超级工厂的数字化工具应用及零件关键数据传输；充分挖掘供应商端产品质量数据及过程加工数据价值，通过数据分析，识别零部件风险点及降本增效改善点；探索利用AI，机器学习算法等工具，不断推动供应商智能制造能级提升。
-结合前沿业务场景，构建昆仑芯AI大规模训练推理系统 -负责大模型分布式训练、推理框架的适配与调优，设计千卡级集群通信加速、混合精度训练等方案 -为昆仑芯AI芯片各系列高性能加速芯片提供软件栈，包括框架，图编译器以及周边产品的技术落地 -AI芯片性能深度学习高性能计算库开发，支持各种AI场景，持续提升系统效能
1.参与日本游戏发行市场调研，了解海外市场的游戏发行情况、竞争对手情况等，为公司游戏海外投放提供数据支持； 2.参与日本本地广告平台投放和优化相关沟通工作； 3.参与制作日本投放的内容向广告创意素材； 4. 协助上级完成其他相关工作。