麦格纳汽车技术(上海)有限公司

1、负责MES/WMS等工厂运营系统的开发工作；
2、负责协调第三方系统接口、自动化设备接口集成等开发工作；
3、负责系统优化与二次开发及系统异常处理；
4、沟通用户需求，撰写与修订系统开发档、需求文档等；
5、实现系统模块单元测试及上线测试，确保新系统顺利上线实施。

1.智能驾驶辅助系统系统架构设计
-功能层和底层系统架构的设计
2.系统需求设计与管理
-智能驾驶系统功能和性能的需求设计
-底层软件以及接口需求设计
3.跨部门合作
-具备良好的沟通，团队协作能力与问题解决能力；

1、协助主管制定和执行过程质量控制，包括内部客户PPAP资料准备并系统上传；
2、控制开发内部客户质量保证，包括检查收集PPAP数据等；
3、取得相关的资源及支持，以保证客户满意；
4、监控产品的质量性能，并协助质量问题的解决/纠正/预防；
5、制定检查工作指导书和培训QC；
6、现场不良的持续改善。

1、负责制定与更新控制计划、过程检验文件及PFMEA，完善过程质量策划。
2、主导过程质量控制与持续改进，推动制程问题的分析与解决，降低质量风险。
3、编制检验规范，管理样品及检验图纸，确保文件与标准的有效执行。
4、协调产品变更与材料试装，支持新产品项目及PPAP文件包的提交。
5、处理内外部质量事务，包括客户抱怨与供应商质量问题，参与二方/三方审核。
6、负责检测量具维护、周期校验及产品审核，确保测量系统可靠。
7、落实质量相关环境与安全风险防范，保障检验现场符合EHS要求。

1、研究并实现机器学习、深度学习（如CNN、RNN、Transformer）、强化学习等前沿算法。-优化模型性能（精度、速度、资源消耗），提升算法在实际场景中的鲁棒性；
2、数据处理与建模-清洗、标注和预处理结构化/非结构化数据（文本、图像、语音等）；
3、构建高效的数据管道（Data  Pipeline），支持模型训练与迭代；
4、将训练好的模型部署到生产环境（如云平台、边缘设备），实现高可用性、低延迟的服务；
5、使用TensorFlow/PyTorch/TensorRT等工具进行模型压缩、量化和加速；
6、技术研究与创新-跟踪AI领域最新进展（如大模型、多模态、联邦学习），探索技术落地场景；
7、撰写技术文档、专利或论文，推动团队技术积累；
8、跨团队协作-与产品经理、数据工程师、前端/后端工程师协作，设计端到端AI产品；

1、支持确保产品研发验证测试、设计验证测试和产品验证测试能够达到技术要求；
2、确保测试工作严格按照国际标准、国家标准和客户标准对产品测试的技术要求进行。

1、作为公司与集团的桥梁，准确理解并传达集团的HR战略、政策与流程；
2、负责在本地推动和执行集团发起的各项人力资源项目，确保项目按时、高质量完成；
3、协助上级实施年度人才盘点工作，参与高潜人才识别与发展计划的跟踪；
4、协同业务部门，组织实施员工及管理层的培训活动，包括需求调研、课程协调、讲师联络、效果评估等。重点关注一线班组长的能力提升，设计与执行针对性的培养项目；
5、为业务部门提供全方位的HR运营支持，涉及员工关系、绩效管理、人事政策等；
6、逐步深入业务，了解业务运作模式、团队状况和核心挑战。尝试参与业务部门的会议，提供初步的人力资源解决方案，积累BP经验；

1、协助新项目的制程规划，包括报价、产线及相关设备导入及验收、样品制作等；
2、协助新项目&变更设备投入分析；
3、产线设备产能以及设备品质问题处理和OEE提升；
4、制作相关文件，如PFMEA、Flow  chart、WI等。

1、多岗位轮岗学习：  在公司安排下，轮岗到生产、质量、工程、维修、计划物流等不同岗位，全面了解公司运营流程；
2、流程学习与优化：  学习生产工艺、管理制度与流程，参与流程优化与改善项目，提升效率与品质；
3、数据分析与报告：  负责数据收集、分析和整理，提供支持决策的报告，为改善方案提供数据依据；
4、项目支持：  参与公司战略项目、成本控制项目、品质提升项目等，为项目组提供行政和技术支持；
5、技能学习与培训：  积极参加公司组织的专业技能培训与管理能力培训，提升综合素质；
6、团队合作：  与团队成员保持良好沟通与合作，学习团队管理与协作技巧；
7、问题解决：  参与日常生产与管理中的问题分析与解决，锻炼应变能力。

1、在指导下根据公司设计部门的图纸标注完成尺寸链公差叠加计算并生成报告；
2、在指导下按照公司的计算规范完成耐惯性计算并生成报告；
3、在指导下完成实验样件及测试结果整理等；
4、根据培训计划学习二维及三维公差叠加计算软件的使用；
5、根据培训计划学习耐惯性计算方法原理、法规及软件操作。