小米小米汽车-生产制造-电驱零件质量工程师
任职要求
1.本科及以上学历要求，机械，材料，自动化专业优先；
2.汽车行业5年工作经验或者电驱行业3年工作经验以上，熟悉IATF16949，了解APQP,PPAP,MSA,SPC,FMEA；
3.熟悉电机，定转子，电机控制器，功率模块，减速器的工作原理，了解工艺过程中关键管控点；
4.了解行业主流的NVH分析软件，如di…工作职责
1.编制维护电驱产线的质量控制方案（检验指导书，检验频次等），确保产线产品符合公司的质量要求； 2.主导分析电驱生产过程以及整车装车过程中出现的异常，找出根本原因，并落实整改对策； 3.跟踪产线的5M1E变化点的导入，记录断点信息； 4.关注产线的FTT，监控产线各阶段的FTT变化，寻求可改善的空间，持续提升产线的FTT表现； 5.培训质量技师，使技师能按照要求开展产线的质量控制和巡查； 6.参与电驱产线的过程审核，对产线的异常提前预防； 7.定期完成周报月报以及领导交办的其他任务。
1.电驱总成产品开发，对产品质量和交付负责，牵头总成产品开发的相关工作； 2.承接整车相关需求，组织部门内部各专业进行需求评审和需求定义； 3.负责各计划节点的进度跟踪管理、风险通报及风险管理； 4.负责电驱动总成到货进度的管理及风险通报； 项目各阀点交付物的汇总和提交； 5.牵头对内外部供应商技术方案（设计方案、测试方案、生产制造方案）的评审、评估； 6.电驱动总成零件招标定点的进度管理； 7.牵头电驱总成产品研发阶段质量问题的分析解决，组织部门质量问题材料编制和汇报，跟进部门相关问题进展或会议决议落地； 8.牵头量产后零部件的B点开发、降本和设计变更工作； 9.售后市场质量问题分析的研发接口人，牵头研发类质量问题的分析和改进； 10.组织产品开发历史问题复盘，推进复盘结果落实到产品开发技术要求、设计规范、checklist等标准化文件中。
1.负责电驱结构件（密封件、注塑件、冲压件、油冷系统）需求分析，SOR编写定义及技术协议； 2.负责结构件方案设计，3D/2D出图绘制； 3.负责结构件设计资料编写：设计方案书，对标，DFMEA、2D\3D、DVP、特殊特性清单、检验基准书、尺寸链、BOM维护，变更管理等； 4.负责结构件开发管理，定点：供应商能力审核、SOR及技术协议、TR、定点等； 5.负责OTS前的订单、质量管理，牵头解决开发过程中相关问题； 6.完成DRE工作：OTS、阀门交付、质量管理OTS前订单管理及研发过程问题解析、OTS后协助SQE完成结构件生产一致性管控、加工产线问题解决等； 7.负责电驱结构件设计规范编制及维护； 8.新技术研究、设计优化、降本增效。
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。
【业务介绍】 作为公司统一的机器学习平台团队，负责调度公司所有模型训练与推理资源；基于自建的训推引擎，构建公司统一的机器学习平台，为公司所有算法同学（稀疏 & 稠密，含 LLM） 模型迭代提供端到端的一站式服务；包括 数据生产，模型训练，模型上线，特征管理，模型测试，资源管控等一系列能力。 【岗位职责】 1、负责机器学习链路，离在线数据相关的开发工作，包括样本数据、特征数据等的数据链路搭建、任务运维和调优、性能优化等 2、负责小红书大规模机器学习平台的后台系统设计和开发工作；包括样本平台，特征平台，训练平台，推理平台等AI应用后台建设等； 3、研究分析业内AI平台产品，优化技术方案，改进产品功能，完善产品体验。