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小鹏汽车顶校人才运营管培生

校招全职地点:深圳状态:招聘

任职要求


岗位要求:
2025-2026 届本科及以上学历(专业不限,市场营销/新闻传播/人力/心理学/计算机优先),有校园组织负责人经历,活动策划经验丰富,脑洞大开者优先。
社交媒体敏感度高,熟悉小红书、B 站等平台的内容规则与用户偏好,能快速捕捉热点,有个人账号运营经验或校园 KOL 合作经历优先。
对年轻人社交习惯有洞察,沟通主动、执行力强,学习意愿强;性格开朗,能适应跨部门协作,对机器人行业有好奇心。

工作职责


岗位定位:
协助高校合作、雇主品牌传播与基础人才运营,培养 “资源对接 + 新媒体运营 + 人才洞察” 复合能力,为团队储备高潜力人才。


建立目标高校的常态化联络机制,协助维护高校联络,跟进校企活动落地。
在流行社交媒体平台挖掘潜在候选人,建立人才资源库并协助招聘经理进一步转化。
参与新媒体内容创作(推文、视频、海报),监测数据并整理反馈辅助优化。
协助搭建并运营候选人社群,策划年轻人喜爱的形式线上互动活动。
洞察行业趋势,分析人才波动状况,为招聘策略调整提供数据支持。
包括英文材料
学历+
相关职位

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实习

岗位定位: 协助高校合作、雇主品牌传播与基础人才运营,培养 “资源对接 + 新媒体运营 + 人才洞察” 复合能力,为团队储备高潜力人才。 建立目标高校的常态化联络机制,协助维护高校联络,跟进校企活动落地。 在流行社交媒体平台挖掘潜在候选人,建立人才资源库并协助招聘经理进一步转化。 参与新媒体内容创作(推文、视频、海报),监测数据并整理反馈辅助优化。 协助搭建并运营候选人社群,策划年轻人喜爱的形式线上互动活动。 洞察行业趋势,分析人才波动状况,为招聘策略调整提供数据支持。

更新于 2025-05-28
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校招其他

文远知行 (WeRide.ai) 正在寻找优秀的编程人才,致力于通过解决人工智能和机器人领域最具挑战性的问题来变革未来的出行方式。开发安全可靠的自动驾驶汽车,其核心在于对车辆性能有深入的、数据驱动的理解。Metrics 团队(指标团队)正在寻找一位优秀的数据工程师来构建衡量我们成功的基础系统。您将负责创建能将原始数据转化为关键洞察的基础设施,确保我们做出的每一个决策都有准确且可扩展的指标作为支持。 1. 研发自动驾驶系统安全性、舒适性等评价算法,保障系统可靠运行。 2. 理解业务需求,深入自动驾驶业务,梳理业务流程,设计数据链路与指标体系,量化自动驾驶能力。 3. 对自动驾驶测试数据进行汇总与分析,深挖数据变化原因,结合数据分析发现问题。 4. 负责数据可视化与报告自动化,让数据直观呈现,辅助决策。 5. 自动驾驶场景挖掘。从海量非结构化测试数据中,高效提取对自动驾驶提升有高价值的交通场景。 6. 自动驾驶能力评价Metrics。运用算法模型或规则,开发自动驾驶算法能力评价指标与自动化评价方法。 7. 建立自动驾驶行为评价的体系框架。

更新于 2025-09-08
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校招软件研发

岗位简介 数字系统负责整车EE架构设计、整车操作系统SkyOS、SOA架构及中间件、车云协同等硬核技术。 我们希望引入AI方向的博士人才,将前沿人工智能技术与整车数字系统深度融合,实现更安全、更智能、更高效的车辆体验。 岗位职责 AI 技术落地与优化 - 车规级SoC上进行AI模型部署、推理优化和性能调优(包括低功耗优化、量化、剪枝等)。 - 针对操作系统和中间件层优化AI推理引擎,提升实时性与稳定性。 车控与SOA场景智能化 - 将AI技术应用于车控系统、车身控制等业务场景。 - 参与SOA架构下的智能服务开发与算法组件封装。 车云协同与数据智能 - 设计并优化车云通信协议和数据处理链路,提升数据传输效率与安全性。 - 参与车端数据上云后的智能分析与挖掘(如故障预测、驾驶行为分析、能耗优化等)。 跨团队协作与技术前瞻研究 - 与操作系统、中间件、车云互联等团队紧密配合,推动AI技术在整车控制链路中的应用。 - 跟踪AI与汽车电子领域的最新技术趋势,开展前沿技术验证与落地。

更新于 2025-09-08
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社招1年以上技术类-算法

我们正在寻找具有卓越算法能力和深厚科研背景的高级创新人才,加入我们的核心技术团队,专注于大模型领域的前沿技术研发。该职位开放给校招以及毕业三年以内的候选人。我们期待你,对于大模型技术充满热情,不仅算法扎实、动手能力强,更在大模型、人工智能领域有创新性想法,并希望你能够参与推动行业技术的突破。 1.大模型领域的算法研发与创新:负责生成式模型训练和推理相关技术的研究与优化;深入探索 Transformer 架构及其创新升级;针对大模型落地业务的应用场景,提出原创性技术解决方案,推动大模型技术在实际场景中取得领先性成果,形成行业竞争力; 2.前沿创新算法的落地与实现:紧跟业界算法相关创新,将学术研究转化为可应用于实际业务的问题解决方案; 3.跨团队协作与技术引领,与产品、工程、数据及交叉领域团队合作,推进大模型相关技术应用;

更新于 2025-09-20