小米约束系统产品（方向盘）开发工程师
任职要求
1. 整车汽车公司或方向盘供应商6年以上工作经验
2. 独立主导完成5个以上车型的方向盘开发项目
3. 豪华车方向盘开发经验为加分项，HOD开发经验为加分项，主机厂方向盘设计开发经验为加分项
4. 熟练使用CATIA、3DE软件
5. 熟悉整车试验、方向盘系统DVP试验
6. 熟悉整车开发流程，方向盘系统产品开发流程，国内外约束系统相关法规
7. 思路清晰，有较强的沟通协作能力以及团队合作精神，有较强的抗压能力、执行力及交付意识
8. 熟练使用办公软件
9. 本科及以上学历
10. 汽车工程、机械工程及相关专业工作职责
1. 负责方向盘系统产品开发。根据整车目标和计划，完成方向盘系统的开发计划编制、SOR编制、设计选型和方案确定、成本分析、制定DVP方案和计划并跟踪验证、工程认可，按项目要求完成相应交付物 2. 负责方向盘系统数据设计及发布，断面绘制和分析，匹配边界，设计优化和减重降本 3. 负责同造型&PQ部门打合方向盘外观设计，完善方向盘断面数据库，协助完成方向盘造型评审 4. 负责完成方向盘供应商技术交流，方向盘系统供应商现场管理，确保方向盘系统样件交付，开发过程问题解决和产品优化 5. 负责方向盘系统零件的前瞻技术研究，技术路线制定，创新技术落地 6. 参与方向盘系统关的生产、售后问题，并负责相关的问题解决 7. 参与部门能力建设，负责DFMEA、零件开发标准、设计规范的编制等
1. 负责约束系统产品开发，包括气囊、安全带、方向盘零件等 2. 负责根据整车项目目标，完成约束系统产品的设计选型、成本分析、设计方案确定、制定试验方案并跟踪验证，并按项目要求完成相应交付物 3. 负责约束系统数据设计及发布，断面绘制，匹配边界设计定义，设计优化和减重降本 4. 负责约束系统零件的前瞻技术研究，技术路线制定，创新技术落地 5. 作为设计发布工程师，编写SOR/SOW，牵头制定产品开发计划，管理零部件供应商，确保产品开发计划满足整车项目进度，实现开发过程中问题解决和产品优化 6. 参与分析约束系统产品相关的生产、售后问题，并负责相关的问题解决 7. 参与部门能力建设，负责DFMEA、零件开发标准、设计规范的编制等
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。
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。
我们正在寻找具备深厚算法背景、对AI前沿技术充满热情，负责对话系统（如智能客服、多轮交互机器人）及AIGC（AI生成内容，如文本、图像、视频）领域的技术驱动型产品设计与策略规划，将作为技术与业务落地的桥梁，推动AI技术在真实场景中的创新应用与规模化落地。 核心职责： 1、技术驱动的产品规划：深入理解LLM（如GPT系列）、扩散模型（如Stable Diffusion）等生成式AI技术原理，结合业务场景设计创新产品形态与策略，主导从0到1的AI产品孵化。 2、算法策略落地：协同算法团队拆解技术方案，主导模型效果调优方向（如Prompt Engineering、多模态生成对齐），制定数据闭环策略，平衡技术可行性与用户体验。 设计A/B实验框架，通过指标分析（如生成内容质量、用户留存）驱动算法迭代与产品优化。 3、行业洞察与创新：跟踪AI领域技术动态（如Agent技术、多模态大模型），预判行业趋势并提出高潜产品方向，主导技术预研与原型验证。