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2026-02-14 更新

天马微电子股份有限公司

官方
A股上市 · 显示器件制造 · 央企
简章详情

天马微电子2026届T-MAN校园招聘

视界由你定

一、公司简介

天马微电子股份有限公司是世界500强央企旗下的上市公司,成立于1983年,1995年在深圳证券交易所上市(证券简称:深天马A,证券代码:000050);2024年底,公司员工(含联营企业)超4万人营收335亿元,是一家在全球范围内提供全方位的客制化显示解决方案和快速服务支持的创新型科技企业

n  中国500强企业

n  中国电子信息百强企业

n  全球创新百强企业

n  LTPS智能手机面板市场份额连续7年保持全球第一

n  车规显示市场份额连续5年保持全球第一

n  车载仪表市场份额连续5年保持全球第一

n  车载抬头显示(HUD)市场份额全球第一

n  专业显示模组市场份额全球第一

n  柔性AMOLED智能手机市场份额全球第三

数据来源:Omdia、 DSCC、群智咨询等(截至2024年12月底)

公司持续深耕中小尺寸显示领域,不断完善多元显示技术布局,坚持“2+1+N”发展战略,将手机显示、车载显示作为核心业务,将IT显示作为快速增长的关键业务,将专业显示、横向细分市场、非显业务、生态拓展等作为增值业务,不断提升技术、产品和服务能力,推动显示业务持续做强、做优、做大。公司力争通过技术创新实现产品领先,现已自主掌握TN/STN、TFT-LCD、AMOLED、柔性显示、折叠抽拉显示、Micro/Mini LED、触控一体化技术、HTD、CFOT、智能传感等诸多国际先进、国内领先的行业前沿及量产技术,并多次获得创新产品与应用奖项。

经过数十年的耕耘,天马运营管理的产线组合完善并不断加大对全球先进技术和高端产线的投入,已形成包含无源、a-Si TFT-LCD、LTPS TFT-LCD、IGZO TFT-LCD、AMOLED、Micro-LED的中小尺寸全领域主流显示技术的布局,产业基地分布在深圳、上海、成都、武汉、厦门、芜湖、日本等七地,并在德国、美国、日本、韩国、印度等国家设有全球营销网络和技术服务支持平台,支持了众多国内外品牌客户的多元化定制化解决方案和整体市场布局的快速切换,高效满足客户需求。

二、招聘岗位

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三、福利&关怀

l  提供住宿,无时间限制,在职期间想住多久,就住多久!

l  宿舍、餐厅、班车

l  体育场、健身房、图书馆

l  社会保险、商业保险、住房公积金、年节福利、多种带薪假期

l  生日会、工会活动、社团活动

l  定期体检、健康讲座、医务室

优秀的文化理念,温馨舒适的环境,丰富多彩的活动,快乐工作、幸福生活就是这么简单!    

四、加入我们

(一)简历投递

PC端网申:https://app.mokahr.com/campus-recruitment/tianma

(二)招聘流程

投递简历&AI测评 → 初试 → 复试 → Offer → 签约




在招职位如下:

品质工艺检测岗

工作城市:深圳
薪资:5k-7k
学历要求:本科,硕士,博士
岗位性质:实习
岗位描述:
产品来料检测、生产过程,加工检测、产品出货检,测、产线 6S 管理等



财务岗(税务方向)

工作城市:武汉
薪资:7k-10k
学历要求:本科,硕士,博士
岗位性质:全职
岗位描述:
岗位职责:​1、协助完成日常税务申报、发票管理、涉税资料归档等基础工作;​2、配合开展税务政策研究,助力公司税务合规与筹划;​3、对接税务机关,处理简单涉税沟通与咨询事宜;​4、协助整理税务相关数据,支持税务报表编制。​任职要求:​1、***统招本科及以上学历,税务、财会、审计等相关专业;​2、具备极强学习能力,能快速掌握税务政策、财务法规及公司业务流程;​3、拥有良好抗压能力,可适应多任务并行与阶段性工作强度;​4、熟练使用 Office 办公软件,逻辑清晰、细心严谨,具备基本沟通协调能力。



云平台岗(校招)

工作城市:上海
薪资:8k-13k
学历要求:本科,硕士,博士
岗位性质:全职
岗位描述:
1.负责私有云平台的规划、建设、配置、维护和优化,确保云平台的稳定运行,处理各种故障,并进行性能调优。 2.负责云平台的安全策略制定、安全风险评估、安全事件监控和响应等工作,确保云环境的数据安全、应用安全和网络安全等。 3.具备基础的云计算知识,虚拟化、存储、网络技术、操作系统等。



损耗管理岗

工作城市:上海
薪资:7k-13k
学历要求:本科,硕士,博士
岗位性质:全职
岗位描述:
1、负责制造费用成本相关的数据开发及分析工作
2、构建资源利用率模型,分析资源闲置与瓶颈,提出优化建议。
3、将费用投入与产能产出相结合,建立分析模型,定期提供数据分析报告,辅助进行业务决策。
4、引入先进的分析工具和模型,提升团队整体的数据分析能力。
5、探索并应用机器学习算法解决分析过程中异常识别与归因、指标预测、决策效果评估等场景的实际问题。

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