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小鹏汽车安全功能件工程师/专家(约束系统)

社招全职3-6年地点:上海 | 广州状态:招聘

任职要求


1.本科或以上学历,车辆工程、机械设计等相关专业;
2.3~6年以上汽车被动安全零件研发设计管理经验,作为负责人,独立完成过2-4个项目以上的被动安全零件开发;
3. 熟练掌握软件,能够制作…
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工作职责


1. 负责被动安全零件(安全带/方向盘/气囊)的总体布置、人机工程、造型可行性以及法规符合性;
2. 负责定义被动安全零件(安全带/方向盘/气囊)结构方案、材料应用、工艺选择、性能要求等技术状态;
3. 负责编制被动安全零件(安全带/方向盘/气囊)的技术要求、零部件级开发计划,产品SOR,协助采购完成供应商定点、签订技术开发协议;
4.负责确认供应商开模方案、检具方案,编制DVP文件,完成零部件OTS认可;
5.跟踪零部件设计变更进度、及对变更件的进行认可;
6. 负责被动安全零件的轻量化、降本、价值提升及后期整改等工作;
7. 负责被动安全零件的技术积累及前沿技术跟踪;
8. 负责编制/修订被动安全系统的技术标准、设计规范、SSTS、DVP、DFMEA、开发流程等技术文件;
9. 配合采购、成本等部门进行产品经济性分析;
10.负责试制、量产设计问题的分析及对策。
包括英文材料
学历+
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加入西门子智能基础设施集团,成为零碳先锋,共创明日世界! 西门子智能基础设施集团 (Siemens Smart Infrastructure, SI) 的业务涵盖能源系统、楼宇和工业,旨在通过集成软硬件、产品、系统和解决方案,改善人们的生活和工作方式,显著提高效率和可持续性。我们致力于打造更低碳、更智能、更灵活的基础设施,在楼宇科技、智慧园区、数据中心等领域,都有我们成功的项目案例。 西门子智能建筑全球研发中心,位于高科技企业林立的北京市海淀区后厂村中关村1号地区,是西门子智能基础设施集团智能建筑在亚太的研发中心,承担了智能楼宇产品全球研发任务。亚投行总部、水立方、国家速滑馆(冰丝带)、港珠澳大桥、上海环球金融中心、大兴国际机场等建筑里都使用了我们研发的产品。我们期待硬件研发岗位人才可以推动楼控领域发展。 你将在这些领域发挥影响: • 完成电子设计和开发,包括原理图设计,生成元器件清单,EMC设计,模拟仿真,元器件选择,布局布线约束设计支持和检查等,以保证高质量产品的按期交付; • 构建功能测试计划并完成功能测试搭建以验证电路设计; • 依据项目开发需要,独立完成英文技术文档和报告; • 管理任务优先级,确定依赖关系,评估工作量; • 执行模块级硬件成本分析,找出具体设计层次的成本降低潜力。

更新于 2025-09-30北京
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更新于 2026-01-23北京
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社招10年以上研发

加入西门子智能基础设施集团智能建筑事业部,成为零碳先锋! 西门子智能基础设施集团 (Siemens Smart Infrastructure, SI) 的业务涵盖能源系统、楼宇和工业,旨在通过集成软硬件、产品、系统和解决方案,改善人们的生活和工作方式,显著提高效率和可持续性。我们致力于打造更低碳、更智能、更灵活的基础设施,在楼宇科技、智慧园区、数据中心等领域,都有我们成功的项目案例。 西门子智能建筑全球研发中心,位于高科技企业林立的北京市海淀区后厂村中关村1号地区,是西门子智能基础设施集团楼宇产品在亚太的研发中心,承担了智能楼宇产品全球研发任务。亚投行总部、水立方、国家速滑馆(冰丝带)、港珠澳大桥、上海环球金融中心、大兴国际机场等建筑里都使用了我们研发的产品。 我们期待擅长电子硬件开发的人才可以推动业务发展。 你将在这些领域发挥影响: • 参与系统互连设计,独立完成电子设计和开发,包括原理图设计,生成元器件清单,EMC设计,模拟仿真,元器件选择,布局布线约束设计支持和检查等,以保证高质量产品的按期交付。 • 构建功能测试计划并完成功能测试搭建以验证电路设计。 • 依据项目开发需要,独立完成英文技术文档和报告。 • 驱动关键路径,管理任务优先级,确定依赖关系,评估工作量定义样品轮次和目标。 • 结构化硬件成本分析,找出方案层次的成本降低潜力。

更新于 2026-02-04北京
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社招5-10年引擎

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。

更新于 2026-03-28上海|北京