"项目背景： 专注于商用车特有的功能场景——如前向碰撞预警（FCW）、自动紧急制动（AEB）、自适应巡航（ACC）以及挂车辅助控制。通过深度解析全球 OEM 客户需求并结合行业前瞻技术趋势，我们将复杂的车辆动力学模型与传感器感知数据相结合，设计出满足高安全性、高舒适度要求的量产级应用层控制逻辑。 核心内容： 多维度需求解构与规格定义： 负责对接全球及本土客户的原始需求（Customer Spec），利用专业工具（如 DOORS）将其转化为可执行的软件功能规格说明书；确保功能设计在满足法规标准（如 GB/T, ECE/UN）的同时，兼顾商用车多变的载荷与轴距特性。 新功能逻辑设计与算法建模： 基于 MATLAB/Simulink 或 C++ 进行 ADAS 应用层功能的策略开发与模型构建；负责控制算法的参数设计与仿真验证（MIL/SIL），确保功能在复杂交通流及极端天气下的鲁棒性。 全生命周期质量闭环与技术攻关： 严格遵循 ASPICE 软件开发流程，支持功能安全（ISO 26262）相关文档的编制；在面临技术难点或紧急项目交付时，与感知、底盘、测试团队协同作战，快速定位并解决系统级的功能逻辑缺陷。

一、岗位职责 深度参与自动化测试框架（基于Python或Robot Framework）的搭建与维护，设计并实现可扩展的测试套件，支撑ADAS核心功能（如AEB、ACC、LKA）的多工况、高并发自动化回归测试。 使用CANoe、vTESTstudio或仿真平台（IPG Carmaker/CarSim）编写自动化测试脚本，覆盖云端仿真、硬件在环（HiL）及实车数据全场景测试，保障脚本兼容性与稳定性。 负责仿真及实车测试数据的清洗、校验与自动分析，开发自动化评估工具，输出标准化测试报告及核心KPI指标，支撑测试结果复盘与优化。 将自动化测试脚本集成至Jenkins/GitLab CI流水线，实现代码提交后的触发式自动校验；搭建测试监控与告警机制，实时追踪Bug生命周期，持续优化测试覆盖率与执行效率。 迭代优化自动化测试流程，推动测试体系标准化，助力缩短ADAS软件从开发到部署的周期，保障产品功能安全。

项目背景： 在当前的制造运营过程中，车间现场仍有大量文件与运营记录以纸质形式进行管理，涵盖生产追踪、质量文件以及过程控制等内容。以纸质为主的工作流程在数据透明度、实时可追溯性及跨部门协同方面存在明显限制，同时也增加了行政管理负担和人为错误风险。 为提升运营效率，并契合精益制造与数字化转型战略方向，Shopfloor Paperless 项目旨在系统性地推动车间由传统纸质流程向标准化、精益化、全面数字化的管理体系转型，通过流程优化与数字工具赋能，实现高效、透明、可追溯的现场管理模式。 核心职责： 梳理并分析现有纸质流程及文件结构，推动流程标准化 在数字化实施前，基于精益原则对流程进行优化与精简 支持纸质表单向数字化系统与工具的迁移与转化 协助系统在车间现场的上线部署、测试验证及持续优化

背景：设备突发故障导致停机损失，需建立预测性维护能力以降低非计划停机时间。 核心内容：参与设备历史故障数据清洗与特征工程，协助搭建故障预警模型；参与现场验证与模型迭代，优化维护策略，提升设备综合效率。

项目背景: 在人工装配与手工作业场景中，引入AI视觉技术，对作业行为进行数字化、标准化与可视化管理，支撑标准作业落地、人员能力提升及持续改善。 核心内容： 数据梳理与整合：梳理供应链端到端流程中各环节的多维度数据，覆盖采购、生产、仓储、运输、交付等关键节点；建立统一的数据索引与数据资产管理体系，确保数据的可追溯性与可调用性 数据分析与建模：分析基础数据（如物料信息、节点时效）与运营数据（如流转效率、异常事件），挖掘数据价值；参与数据模型的构建与优化，为供应链升级提供量化依据与决策支持 平台建设与应用：协助打造端到端物流大数据库，推动数据平台在供应链优化、成本控制、效率提升等场景的落地应用 专业背景： 1. 优先选择供应链管理、物流管理、大数据管理与应用、统计学、信息管理与信息系统、计算机相关专业； 2. 了解供应链、物流行业基本流程，对物流大数据、数据管理有基础认知，有相关课程学习、课题研究或实习经历者优先； 技能要求： 1. 数据处理能力：熟练使用Excel（透视表、数据筛选、函数公式等）； 2. 基础工具技能：优先掌握Python、SQL等数据处理工具； 3. 掌握Tableau、Power BI等数据可视化工具； 4. 了解数据索引建立、数据库基础架构；

背景：随着制造业数字化转型，质量管理需从传统模式向数字化、智能化转变，以提升产品质量和客户满意度。 核心内容：参与过程质量管理与客户质量管理，建立并优化数字化质量管理方法与工具，实现质量数据的实时监控与分析，提升质量管理效率。

背景：制造过程质量波动需实时监控与快速响应，需构建过程质量控制数字化能力。 核心内容：参与关键工序质量数据采集与分析，协助搭建SPC监控模型；参与质量问题自动预警与追溯机制设计，优化防错系统逻辑，降低不良率。

项目背景： 随着销售场景日益复杂化、客户需求愈发个性化，传统销售管理模式在数据洞察与流程效率方面面临瓶颈。为提升销售团队的市场响应速度与执行效能，公司正探索将人工智能与低代码技术应用于销售运营管理，通过智能化手段重构销售流程，赋能一线销售团队实现更高效、更精准的客户触达与业务转化。 核心内容： 运营智能系统支持 (Operation Intelligent System Support) 背景：生产与供应链管理数字化升级，需要智能化运营工具。 核心内容：开发数据驱动模型，优化生产计划、库存与物流流程，实现运营效率提升。

项目背景: 随着无刷电机在智能产品中的广泛应用，基础软件的快速开发与落地成为产品抢占市场的关键。我们正在推进无刷电机预研产品的基础软件平台建设，以模块化、可复用的开发模式支撑新产品的快速迭代与量产导入。 核心内容： 参与无刷电机基础软件的核心模块开发，涵盖驱动、控制算法等； 完成软件功能的验证测试，确保软件性能与可靠性； 参与软件与硬件的系统集成调试，支持产品从设计到量产的全流程

关于我们 博世集团（Bosch Group）成立于1886年，全称是罗伯特·博世有限公司（BOSCH），是工业技术、消费品和能源及建筑技术的产业。博世公司以其创新尖端的产品及系统解决方案闻名于世。 博世集团是全球第一大汽车技术供应商，员工人数超过 42万，遍布 50 多个国家。2022年销售额达到884亿欧元，其中在中国销售额达到1323亿人民币。 2018年7月19日，《世界500强排行榜发布，博世集团位列75位。2022年12月，位列《2022胡润世界500强》第58位。 项目名称： 智能物流网络规划及实施 职责描述: 背景：复杂多变的国际物流市场，对供应链韧性及成本提出了进一步的要求 核心内容： 通过算法优化， 大数据融合，通过智能物流网络规划，提升运输物流的效率及韧性。 福利: 500强外企，跨文化交流，大平台新视野。 公司有食堂，工作氛围轻松愉快，可优先接触内部转正机会！ 与行业专家一对一指导，快速提升专业技能和职场竞争力。 在世界百强外企中积累宝贵的实习经验，为你的简历增色。 投递岗位即默认同意博世集团网上招聘相关隐私协议 协议地址：请通过访问博世中国官方主页，博世在中国＆gt;加入博世＆gt;工作机会，在网上招聘数据隐私声明；

项目背景： 为实现制造体系向更高自动化与智能化阶段跃迁，推进“具身智能制造落地项目”，通过融合工业机器人、自主感知、智能决策与先进控制技术，打造具备高度柔性与自优化能力的下一代智能制造方案。 核心内容： 1..推动具备感知与自适应能力的工业机器人在关键工艺中的规模化应用。 2.深度集成机器视觉、传感系统与机器人控制平台，实现设备级智能决策与闭环控制。 3.从“预设逻辑自动化”升级至“数据驱动优化”，推动设备互联、实时数据采集与性能分析。 岗位要求： 1.自动化、电气工程相关专业 2.熟悉机器人智能算法开发，具备工业场景中机器人系统开发与落地经验。 3.掌握深度学习在制造场景中的应用，有AI视觉或数据建模项目经验者优先。 4.理解工业数据架构及设备数据采集逻辑，有MES集成经验优先。 5.良好的英语沟通能力。

关于我们 博世集团（Bosch Group）成立于1886年，全称是罗伯特·博世有限公司（BOSCH），是工业技术、消费品和能源及建筑技术的产业。博世公司以其创新尖端的产品及系统解决方案闻名于世。 博世集团是全球第一大汽车技术供应商，员工人数超过 42万，遍布 50 多个国家。2022年销售额达到884亿欧元，其中在中国销售额达到1323亿人民币。 2018年7月19日，《世界500强排行榜发布，博世集团位列75位。2022年12月，位列《2022胡润世界500强》第58位。 项目名称： 供应链数字化与流程自动化优化项目 岗位要求: 背景： 供应链运营对数据透明度与流程效率的要求不断提升，当前仍存在部分人工处理与分散的数据管理方式，需要通过数字化工具与自动化方案提升效率与决策支持能力。 核心内容： 基于 Power Platform 开发数字化工具与 Power BI 可视化看板，支持供应链数据分析与运营监控；设计并实施自动化工作流程以减少人工操作；探索 Python 或相关技术在流程自动化中的应用，推动供应链流程数字化与效率优化。 福利: 500强外企，跨文化交流，大平台新视野。 公司有食堂，工作氛围轻松愉快，可优先接触内部转正机会！ 与行业专家一对一指导，快速提升专业技能和职场竞争力。 在世界百强外企中积累宝贵的实习经验，为你的简历增色。 投递岗位即默认同意博世集团网上招聘相关隐私协议 协议地址：请通过访问博世中国官方主页，博世在中国＆gt;加入博世＆gt;工作机会，在网上招聘数据隐私声明；

关于我们 博世集团（Bosch Group）成立于1886年，全称是罗伯特·博世有限公司（BOSCH），是工业技术、消费品和能源及建筑技术的产业。博世公司以其创新尖端的产品及系统解决方案闻名于世。 博世集团是全球第一大汽车技术供应商，员工人数超过 42万，遍布 50 多个国家。2022年销售额达到884亿欧元，其中在中国销售额达到1323亿人民币。 2018年7月19日，《世界500强排行榜发布，博世集团位列75位。2022年12月，位列《2022胡润世界500强》第58位。 项目名称： 拓展大宗商品AI预测和策略分析 岗位要求: • 工厂原材料使用情况概述 • 各个部件中，哪些与指数挂钩，哪些不挂钩 • 应使用哪些指数，并与博世数据库进行对比 • 指数变更对商业的影响及整合方案： • 是否需要向供应商购买更多数据点？ • 如果已有替代方案，如何在不影响配方的前提下进行整合优化？ 福利: 500强外企，跨文化交流，大平台新视野。 公司有食堂，工作氛围轻松愉快，可优先接触内部转正机会！ 与行业专家一对一指导，快速提升专业技能和职场竞争力。 在世界百强外企中积累宝贵的实习经验，为你的简历增色。 投递岗位即默认同意博世集团网上招聘相关隐私协议 协议地址：请通过访问博世中国官方主页，博世在中国＆gt;加入博世＆gt;工作机会，在网上招聘数据隐私声明；

智能驾驶和智能座舱的测试开发 背景：智能座舱和智能驾驶技术快速发展，需借助AI提升产品测试效率降低人力成本。 核心内容：用AI 赋能工厂测试平台，AI生成测试程序，AI数据分析，AI监控异常 1. Follow up new testing machine project schedule and setup/release new testing machine 追踪新测试设备的项目进度和安装,放行测试设备 2. Familiar with CANoe，oscilloscope, spectrum analyzer, RF signal generator. 熟悉CAN诊断工具，示波器，频谱仪，射频信号发生器的使用 3. Change management of test procedures；ECR implementation, New Project, SW Running Changes, HW Running Changes. 负责测试流程的变更管理；工程变更的执行, 新项目, 软件更新, 硬件更新 4. Test equipment management：troubleshoot, continuous improvement, TPM Prepare work instruction, maintenance plan, FMEA, PQP. 测试设备问题的管理，问题解决, 持续改善, 维护；准备作业指导书, 保养计划, FMEA, 控制计划 5. Responsible for test FPY improvement; Utilization improvement; test program optimization 负责测试不良率的改善; 测试生产效率的改善以及测试程序的优化 6. Responsible for test data analytic and continuous improvement project by I4.0 Tool 负责测试数据的分析并且通过工业4.0工具负责持续改善项目 7. Regular meeting with R&D; global plant to review defined topics and tasks status 定期和研发以及国外工厂一起讨论任务和工作的进展 8. Responsible for test program develop, familiar at least one coding language, LabVIEW, C#, etc. 负责测试程序的开发，熟悉使用至少一种上位机测试程序开发语言，例如LabVIEW, C#, etc. 9. Test machine specification define, pre-acceptance and OPL follow up 测试设备规范制定，预验收及OPL的跟踪 10. Test machine final acceptance (include new test machine, test machine modification, software upgrade, machine relocation) 测试设备的最终验收（包括新测试设备，测试设备改造，软件升级以及设备移动） 11. Responsible for supporting failure analysis for the products 负责支持产品不良的失效分析 12. Training and coach technicians; Assignments of special tasks. 培训指导测试技术员，以及其他可能分配的特殊任务

背景：液压系统作为装备核心传动部件，其设计质量直接影响整机性能与可靠性，需建立高效的设计流程与标准化的图纸体系，以实现液压产品的功能。 核心内容：参与液压系统方案设计，完成关键零部件的三维结构设计与优化，输出二维工程图纸及完整物料清单（BOM）；协助制定图纸标准化规范，跟踪液压产品设计问题并推动整改，确保设计可制造性与可追溯性。

项目背景： 70%“研”Apply & Practice 20%“磨”Technical coach & Brainstorming 10%“学”Community & Training & Career coach 核心内容： 1.数据驱动预测/决策规划算法研发及前沿工作探索 2. 离在线数据处理与问题分析 3. 算法功能评测以及实车验证

岗位职责： 1. 开发并实现结构化场景感知与理解的算法，包括车道检测、交通信号灯与标志识别、道路拓扑构建，以及在线地图生成与更新； 2. 构建图像处理链，包括SoC上的ISP配置和基于规则的计算机视觉处理； 3. 设计算法相关的软件组件与接口，并在嵌入式系统中实现和测试。

岗位职责： 1. 探究AI架构、数据构成及验证方式相关的安全措施、方法底层原理与效用，分析其在ADAS领域工程化应用的必要性与可行性； 2. 基于ISO标准及行业实践，参与AI安全需求向工程化开发要求与可落地指标的转化，推动安全验证与确认的加速实现； 3. 实现并改进开源方法以检验模型特性，参与相关工具的开发与优化； 4. 从标准解读出发，逆向分析安全需求，结合论文研究进行技术设计优化，完善AI安全工程化方案； 5. 完成与数据库的简单交互处理，高效运用AI语言大模型提升研发效率。

岗位职责： 1. 参与新能源商用车车载机械系统（如打气泵等）的方案设计与技术论证 2. 负责核心机械模块的 3D 建模、工程制图、仿真分析及样机开发 3. 开展系统功能验证、性能测试与问题分析，推动设计优化 4. 协同电子、控制、测试等跨部门团队，完成系统集成与整车适配 5. 支持产品从研发到量产的工程化落地，解决生产与应用中的机械技术问题

项目背景: 面向新能源商用车驱动电机的快速迭代需求，传统设计方式在效率与创新性方面面临瓶颈。公司正推进电机数据库建设与AI辅助设计能力，旨在通过数据驱动与智能化手段提升电机开发效率，增强产品市场竞争力。 核心内容： 1，收集国内外市场商用车电机开发技术走向、专利情况… 并建立数据库。 2，以数据库为基础通过AI优化电机设计效率，提高产品竞争力