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小鹏汽车约束系统分析高级/资深工程师

社招全职3年以上地点:上海状态:招聘

任职要求


1、全日制本科及以上学历,力学、机械、车辆工程、材料等相关专业;
2、从事约束系统CAE分析工作3年以上,具备较强的问题解决能力;
3、碰撞安全开发经验丰富,具…
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工作职责


1、负责乘员约束系统模型的搭建及计算分析;
2、负责C-NCAP/E-NCAP等评价规程的虚拟测评工作推进,最终性能目标达成;
3、负责对乘员约束系统结果中的性能未达课题提出优化建议,并进行仿真验证,并推动优化方案落实;
4、 负责约束系统仿真与滑台及整车实验结果的对标,改善分析方法提升精度;
5、负责约束系统分析规范的建立及完善,保证碰撞分析结果的一致性;
包括英文材料
学历+
C+
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社招3年以上

1、负责乘员约束系统模型的搭建及计算分析; 2、负责C-NCAP/E-NCAP等评价规程的虚拟测评工作推进,最终性能目标达成; 3、负责对乘员约束系统结果中的性能未达课题提出优化建议,并进行仿真验证,并推动优化方案落实; 4、 负责约束系统仿真与滑台及整车实验结果的对标,改善分析方法提升精度; 5、负责约束系统分析规范的建立及完善,保证碰撞分析结果的一致性;

更新于 2024-02-06广州|上海
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社招3年以上

1、负责乘员约束系统模型的搭建及计算分析; 2、负责C-NCAP/E-NCAP等评价规程的虚拟测评工作推进,最终性能目标达成; 3、负责对乘员约束系统结果中的性能未达课题提出优化建议,并进行仿真验证,并推动优化方案落实; 4、 负责约束系统仿真与滑台及整车实验结果的对标,改善分析方法提升精度; 5、负责约束系统分析规范的建立及完善,保证碰撞分析结果的一致性;

更新于 2023-12-28广州|上海
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社招3-6年

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。

更新于 2024-02-06广州|上海
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社招3年以上技术类-算法

钉钉正在全面拥抱多模态AI,正在致力于将视觉大模型、边缘智能与实时视频分析深度融合,赋能智能零售、智慧工厂、智能交通等多个行业。我们拥有强大的工程化能力和创新研发氛围,期待志同道合的技术精英加入,共同推动视觉AI落地千行百业。 我们正在寻找在视觉AI领域具备真正工程化落地经验的技术人才,你将参与公司核心视觉AI系统的研发与优化,负责从算法设计、模型训练到高性能部署、大规模流式处理的全链路技术实现。具体职责包括: 1. 视觉大模型与算法开发 ○ 负责视觉大模型的后训练(Post-training)优化,包括微调、蒸馏、量化、剪枝等,提升模型在实际场景中的泛化能力与效率。 ○ 开发端侧视觉大模型,针对边缘设备进行轻量化设计与部署。 ○ 设计并实现传统CV算法(如目标检测、跟踪、姿态估计、图像增强等)与深度学习模型的融合方案。 ○ 构建视觉嵌入生成与特征提取模型,支持跨模态检索、相似性匹配等应用。 ○ 能根据实时性、性能、成本等多维约束,设计合理的算法组合与技术路线,实现最优落地效果。 ○ 在行业专家的指导下完成高质量的数据清洗和标注,建立多行业多场景的视觉AI评估框架 2. 高性能推理部署与优化 ○ 基于不同算法特性,选择并实施高并发、大吞吐的推理部署方案,熟练使用以下技术栈: ■ 推理框架:Triton Inference Server、ONNX Runtime、TensorRT ■ 部署平台:KServe + Triton / KServe + vLLM ○ 实现模型的动态批处理、自适应推理、低延迟响应,优化端到端服务性能。 ○ 负责模型格式转换、算子优化、硬件适配(GPU/TPU/NPU)及性能调优。 3. 分布式视频流处理系统构建是加分项 ○ 构建高可用、可扩展的分布式视频流处理 pipeline,支持多路视频流的实时接入与处理。 ○ 基于 Kafka + Flink 实现视频帧的流式消费、分发与状态管理。 ○ 完成视频数据的实时AI推理、结果聚合、元数据落盘,并与下游系统无缝集成。 ○ 保障系统在高负载下的稳定性、容错性与可监控性。 4. 跨团队协作与技术沉淀 ○ 与产品、业务、后端及硬件团队紧密协作,推动AI能力在真实业务场景中的落地。 ○ 输出技术文档、最佳实践,参与构建公司级AI工程化平台与工具链。

更新于 2025-12-05杭州