长鑫存储车规体系专家 | Automotive Quality Management Expert(J17483)
任职要求
1、本科或以上学历；
2、电子工程、微电子、材料科学、机械工程、自动化、质量管理或相关理工科专业；
3、IATF6949/VDA6.3/ZVEI/AIAG6大工具/QC工具/8D等；
4、5-8年以上汽车电子行业或半导体行业质量、可靠性、产品工程或相关领域工作经验；
5、具有丰富的VDA…工作职责
1、 车规体系建立、维护与优化： a) 指导并深度参与建立、实施、维护并持续优化质量管理流程，确保其有效运行并满足客户（主机厂/Tier 1客户）及法规要求； b) 主导或参与内部审核、管理评审，推动问题的系统性整改和车规体系成熟度的提升； 2、 作为车规标准和体系专家，推进VDA 6.3, AEC-Q100, ZVEI等标准的深度应用： a) 深度理解并指导落实VDA 6.3过程审核，特别是针对供应商（P2-P4）和内部生产过程（P5-P7）； b) 指导内部团队（研发、生产、质量）理解并满足VDA 6.3的要求，特别是在新产品开发（PEP）和量产过程控制方面； c) 分析VDA 6.3审核结果（如乌龟图、过程要素评级），制定整改措施并跟踪验证； 3、 参与车规产品项目中的质量策划活动，确保车规要求（功能安全、可靠性、过程能力）被充分考虑和满足。 4、 ZVEI标准及零缺陷方法论专家： a) 深入理解并推动ZVEI倡导的零缺陷理念和方法论（如质量在源头的思想）； b) 以ZVEI标准推动变更管理流程和系统的优化； c) 应用ZVEI推荐的预防性质量工具和方法（如FMEA的深度应用、稳健设计、防错技术、统计过程控制SPC的强化应用）于产品开发和制造过程； d) 推动构建“零缺陷文化”，减少缺陷逃逸，提升产品一次合格率； 5、 了解车规产品标准（优先条件），了解AEC-Q相关标准的要求及认证流程（如AECQ-100，AECQ-004等）。
算法工程师 1.基于滴滴交通出行业务，构建完整的打车智能化运营策略解决方案，包括但不限于增长策略、定价策略、供需预测、资源分配策略等各类丰富场景； 2.承担网约车业务核心业务指标，使用运筹优化、机器学习、因果推断等技术持续优化超大规模动态双边市场的交易效率。 计算机/应用数学/计量经济学/统计学相关专业，研究生/本科，2023年毕业 编程基础扎实，至少熟悉python/scala/R等编程语言之一 熟悉常用的机器学习与数据挖掘方法 熟悉常用统计理论与分析方法，数理逻辑好，具有一定的数据分析能力 有较强的学习能力和好奇心，自驱性强，具备良好的团队合作和沟通能力 加分项： 1. 有计量经济学/因果推断方向相关背景优先 2. 有运筹优化/收益管理相关背景优先 3. 有深度学习相关背景优先 4. 有SQL、Hadoop、Spark、Hive、TensorFlow相关经验优先
部门介绍： 业界领先的地图渲染团队，新一代智能导航的领军者。核心目标是通过导人、导车的产品形态落地，核心技术能力的升级创新，持续为导航、打车、信息、汽车的地图渲染、车道级导航、AI应用提供引擎能力支撑；还有面向未来的云渲染、数字孪生等方向的探索；团队专注地图渲染研发，技术氛围浓厚、追求产品极致，以连接真实世界，服务于广大用户的出行和生活。 部门亮点： ● 车道级导航业界领先，利用几何建模技术，最早实现了人车共导和沉浸式导航。 ● 3D视界，采用游戏化实时渲染技术，结合AI技术，创新性实现了时空互联地图。 ● 顶流产品所需要的渲染技术、图形学、几何建模等业界难题等你来挑战。 岗位职责： 1. 负责3D空间关系构建与建模算法研发； 2. 负责几何图形算法的架构设计与落地； 3. 负责道路数据的精细化渲染研发。
-负责IDG 自动驾驶业务云端服务的渗透测试； -负责对无人车辆、5G 云驾舱和运营基地的风险评估和安全加固； -负责对自动驾驶网络安全&数据安全事件分析、处置。 -跟踪国内外车联网安全动态，迭代威胁情报与漏洞管理。
-深度参与自动驾驶数据流水线开发，构建高可用、易扩展、低延迟的系统服务架构 -参与自动驾驶模型迭代相关的数据仓库、数据处理及车云互联服务开发工作 -设计、开发用户端SDK、API支持自动驾驶数据高效、稳定、高并发低时延地读写 -设计及实现合理的数据生命周期管理策略，保证满足业务数据需求的存储成本控制