美团无人机可靠性设计与验证工程师
任职要求
1、本科及以上学历，可靠性、电子、机电、机械、力学、材料相关专业，或具备可靠性相关项目背景；
2、熟悉国内外主要的环境试验标准，掌握加速寿命试验、HALT试验方法，有一定的环境试验或失效分析经验；
3、熟悉主要的可靠性分析和设计方法，如FMEA、FTA、降额设计、冗余设计等；
4、熟悉无人机和机器人常见的作动组件、传感器、控制组件、电池的工作原理和失…工作职责
1、负责无人机、具身智能等产品及其组件的可靠性设计分析，合理定义产品可靠性目标，利用FMEA、FTA、可靠性设计审查等分析手段，识别并减缓产品的可靠性风险； 2、负责制定无人机、具身智能产品或其部组件的可靠性测试规范、测试计划、测试用例，通过针对性测试全面暴露产品风险； 3、参与部组件的导入流程，确保导入的部组件的高可靠性 4、按照研发流程参与设计阶段可靠性评审工作； 5、参与产品的故障定位和失效分析、故障数据分析，推动产品可靠性的优化和改进措施的落地。 6、主动探索并运用各类AI工具优化可靠性工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；
1、统筹全国飞场的场地与资源配置策略，持续优化飞场整体运营布局 2、持续完善飞场运行规范与安全管理体系； 3、评估并引入新测试技术与装备，持续提升飞场测试能力 4、建立并完善飞行测试质量评估与管理体系，持续提升飞行测试工作交付质量 5、对测试过程中的问题与缺陷保持高度敏感，建立飞行测试缺陷缺陷统计、分析与闭环机制； 6、分析测试过程数据，找到测试过程中的问题，提出可落地的优化方案，并持续推动内外部进行优化提升； 7、作为飞场侧的接口人，参与多项目，统筹调配全国飞场资源，在多项目竞争下实现最优排期与资源利用率 8、参与飞场自动化测试能力建设工作，测试流程的工具化、自动化，降低人工干预，提升测试效率与一致性，参与或主导自动化测试系统、工具的开发工作。 9、识别飞场管理与测试工作中的 AI 应用场景，主动引入 AI 工具提升运营与测试效率。
1：整机结构设计：主导无人机机身、动力系统、舱体、起落架等核心结构件的概念设计与详细设计，驱动整机轻量化目标落地； 2：多模块堆叠与集成：在有限包络内完成飞控、电池、传感器、动力系统等多模块的高密度堆叠集成，管理线束走向与装配路径； 3：材料与工艺选型：结合碳纤维复合材料、高强工程塑料、铝合金/镁合金等材料特性，主导材料与成型工艺的选型决策，兼顾性能与成本； 4：EVT/DVT/PVT 全流程推进：主导样机打样、可靠性验证及量产工艺评审，在成本约束下保障各里程碑节点按期交付； 5：DFM/DFA 推进：深度参与供应商选型与工艺评审，输出可制造性分析报告，推动设计从样机到量产的顺利交付； 6：仿真与验证：负责关键结构件的强度仿真分析，制定并执行结构验证方案，闭环测试问题； 7：跨团队协作：与飞控、电子、软件、供应链团队紧密配合，在重量、尺寸、可靠性、成本之间寻找最优平衡； 8：AI 工具应用：主动运用 AI 辅助工具（结构方案生成/优化、DFM 分析加速、文档质量提升）提升研发效率。
1：整机结构设计：主导无人机机身、动力系统、舱体、起落架等核心结构件的概念设计与详细设计，驱动整机轻量化目标落地； 2：多模块堆叠与集成：在有限包络内完成飞控、电池、传感器、动力系统等多模块的高密度堆叠集成，管理线束走向与装配路径； 3：材料与工艺选型：结合碳纤维复合材料、高强工程塑料、铝合金/镁合金等材料特性，主导材料与成型工艺的选型决策，兼顾性能与成本； 4：EVT/DVT/PVT 全流程推进：主导样机打样、可靠性验证及量产工艺评审，在成本约束下保障各里程碑节点按期交付； 5：DFM/DFA 推进：深度参与供应商选型与工艺评审，输出可制造性分析报告，推动设计从样机到量产的顺利交付； 6：仿真与验证：负责关键结构件的强度仿真分析，制定并执行结构验证方案，闭环测试问题； 7：跨团队协作：与飞控、电子、软件、供应链团队紧密配合，在重量、尺寸、可靠性、成本之间寻找最优平衡； 8：AI 工具应用：主动运用 AI 辅助工具（结构方案生成/优化、DFM 分析加速、文档质量提升）提升研发效率。
1、前沿技术研究：跟踪毫米波雷达感知AI领域的最新进展（如4D点云处理、多模态融合、深度学习算法），分析行业标杆方案并输出技术Benchmark。 2、感知算法研发：负责毫米波雷达点云/信号的数据处理算法开发（如目标检测、跟踪、分类、SLAM）；针对无人机低空物流场景（如复杂城市环境、动态障碍物避障），优化感知算法的鲁棒性与实时性。 3、多传感器融合：设计毫米波雷达与视觉、激光雷达等传感器的融合感知方案，提升无人机在弱光、雨雾等恶劣条件下的环境理解能力。 4、系统需求拆解：结合业务场景（如精准降落、航线规划），输出毫米波雷达感知模块的技术规格与性能指标。 5、量产落地支持：参与算法在嵌入式平台（如无人机主控芯片）的部署优化，确保算力、功耗与精度的平衡。 6、跨团队协作：与射频、硬件、飞控团队合作，解决感知-控制闭环中的关键问题（如延迟优化、误检抑制）。 7、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；