理想汽车功能件专家-北京/上海
任职要求
1. 全日制本科或以上学历，车辆工程、机械、材料等相关专业；
2. 12年以上汽车主机厂、内饰TIER1 功能件产品工作经验；
3. 5个以上完整的功能件项目开发经验，且主导完成至少5个项目功能件产品的正向设计开发；
4. 熟练运用office办公软件，熟练掌握CATIA等汽车设计软件;
5. 掌握内饰功能件产品的行业发展趋势，能够从成本、性能等多个维度制定可行性方案，且输出方案在行业内领…工作职责
1. 负责功能件产品的技术洞察，牵头完成内饰技术路线的制定，以及能力建设的路径规划； 2. 负责引进和推广内饰功能件的新技术理论、新产品或先进技术，并推动落地实施； 3. 参与内饰专业流程的建设和梳理，负责功能件技术流程的建设; 4. 负责内饰知识体系梳理，并牵头完成功能件知识体系建设； 5. 负责内饰功能件产品的平台/通用化规划（产品&结构&材料等）并推动落地实施； 6. 负责内饰功能件产品Know-How转化Guideline； 7. 负责团队工程师开发能力的培养提升，组织技术培训，提升团队技术能力； 8. 负责内饰功能件产品的重点方案制定及审查、签批； 9. 负责内饰功能件系统疑难问题的技术攻坚，支持并推进问题解决； 10. 负责功能件专项复盘，总结关键技术突破点及风险点，优化技术流程，推动流程迭代。
1. 技术方案设计 ● 了解并分析ECS基础设施（如神龙MoC卡 + 宿主机）在系统稳定性与高可用方面的设计目标； ● 根据业务需求，评估技术可行性，参与方案评审，完成技术选型、功能设计、系统架构、数据结构和开发流程的规划。 2. 技术实现 ● 参与虚拟机故障逃生等创新性技术的研发工作，能根据整体方案拆解任务，独立完成模块设计、编码和系统功能开发； ● 负责故障检测、隔离、恢复、数据一致性校验等核心功能的架构设计和代码实现，持续优化系统性能； ● 参与代码评审和阶段性讨论，通过调试和优化，确保代码高质量交付； ● 负责开发和上线后的系统维护，包括值班响应、问题排查、故障诊断、体验优化、性能与成本调优等； ● 编写必要的技术文档，如操作手册、排障指南、API说明等，支持团队运维和问题处理。 3. 系统稳定性与性能优化 ● 运用优化方法和技术手段，提升系统的安全性、稳定性和运行效率，保障ECS基础设施的可靠运行，改善客户使用体验。 4. 技术预研 ● 跟踪系统可靠性（RAS）和高可用技术的发展趋势，结合实际业务需求，提出可行的技术建议和架构改进方案。 5. 技术规划 ● 深入理解业务方向，结合长期发展需求，制定高可用、高可靠、易扩展的技术架构规划，并推动落地实施。
1. 液压油泵的方案选型，含整体结构，电机型式选型/泵体结构型式选型以及电控基本架构选型； 2. 液压油泵总成性能目标制定：通过液压油泵性能与整车性能的匹配，制定液压泵总成的性能目标； 3. 液压油泵总成方案及子部件设计方案评审，指导供应商进行整体方案详细设计。含电控硬件器件选型及设计方案、软硬件接口、与功能安全相关的安全机制实现方案； 电机的选型、结构设计以及齿轮泵的选型、齿轮结构设计、补偿机构设计等； 4. 负责液压油泵总成验证方案的制定及实施，含零件级DV/PV试验以及整车级验证方案的制定及实施； 5. 负责液压油泵总成的DFMEA以及控制器的DFMEA, PFMEA，协助完成功能安全相关工作的实现； 6. 负责液压油泵总成开发过程中的台架试验问题，整车级的装配、性能、NVH、耐久等问题的分析及解决； 7. 跟踪行业动态，引入先进设计理念和技术，对产品进行持续优化、迭代； 8. 该岗位可base北京/上海。
智算存储技术开发专家将负责开发阿里云智算存储的数据的备份，容灾，同步，分层，治理子系统的研发，日常工作包括但不限于： 1. 设计和开发针对智算数据的大规模分布式数据保护与管理系统，包括但不限于数据重删，压缩，存储，复制，归档，分析功能，同时对系统的监控和运维能力负责，保证系统安全性和可靠性； 2. 测试，调优和运维大规模公共云服务和分布式存储系统； 3. 保持前瞻性, 随着业务复杂性, 负载增加, 运行管理复杂性的增加, 持续的推动系统设计的重构。
1、参与人工智能芯片的软硬件协同设计，指令集功能验证； 2、参与人工智能芯片的编译器算法设计和实现, 工具链开发与维护，网络模型的性能调优； 3、参与深度学习软件栈的设计和实现； 1. Working closely with hardware/architecture engineering and software teams to understand the hardware and software requirements. 2. Responsible for compiler and tool chain design, implementation, maintaining and performance tuning. 3. Responsible for the design and implementation of deep learning software stack.