任职要求 5. 本科及以上，实习期2026-2027， 工业工程、自动化、机械、测控、统计、数据科学、计算机等相关专业 6. 逻辑严谨 7. 熟练使用 SQL 进行多维度数据提取、聚合、异常筛选 8. 熟练使用 Python 进行数据处理（Pandas/Numpy）与可视化 9. 具备制造业数据思维，能看懂检测指标、工艺参数、SPC 基本概念 10. 了解并能使用AI 增强分析能力： • 能利用 LLM（如大模型对话工具等）快速解读数据、提炼洞察、生成分析报告 • 能用 AI 辅助特征挖掘、相关性分析、根因定位 每周实习 4 天以上，稳定 3 个月以上

融合传统深度学习、视觉算法、视觉大模型（如 SAM 2.x）及工业级 AI Agent 等技术，深度参与公司级智能 Agent 生态系统的搭建与落地，主导技术场景化应用。 拥有丰富的 AI 全场景落地机会，覆盖汽车产品工业化、生产运营、设备工艺、仓储物流等端到端业务场景，参与从规划设计、实操落地到平台化产品集成的全流程，以技术创新驱动业务效能提升，实现卓越发展愿景。 加入顶尖研发团队，拥有开放协作的工作氛围，由资深专家带队指导，支持跨国协同工作，技术深耕与业务价值并重；个人在算法深度、工程能力、系统思维上可实现全方位提升，职业发展空间广阔。 职位核心工作内容 深度梳理智能制造实际业务需求，负责垂直细分领域深度学习、大语言模型的落地场景设计、算法开发、性能优化及工程化部署。 基于 Python + 深度学习框架开展计算机视觉与深度学习算法研发工作，针对实际业务痛点完成算法设计、工程实现与性能调优，具体方向包括：图像分类、语义 / 实例分割、OCR 文本检测与识别、目标检测与追踪、异常检测等。 协同数据工程、软件开发团队，设计并落地智能制造 Agent 生态系统，覆盖从上层框架搭建到底层应用落地的全链路，引领技术落地与创新；可基于成熟的 Agent/LLM 应用框架，完成智能代理系统的初步构建。

1.协助团队进行数据的预处理，包含：数据清洗，数据检查，包括离线和实时数据处理，海量数据处理。建立一套自动化的，标准的企业数据预处理流程。 2.数据治理，与业务部门一起，梳理企业的数据资产，和企业数据闭环。实施数据资产及数据闭环的建设，如协助公司的数据平台的设计，开发等。 3.和各业务部门进行沟通、梳理业务痛点，将业务痛点转换为数据理解.设计、开发和优化ETL流程，确保数据的高效、可靠流入数据仓库,利用SQL、Python等工具，处理不同格式和结构的数据（如JSON、CSV、数据库等） 4.负责基于Power BI的报告和仪表板开发，满足不同业务部门的需求,设计并实施交互式报告和仪表板，帮助业务团队进行数据分析和决策支持 5.在数据工程和B端App业务中应用大模型技术，自动化地提取数据洞察、生成定制化的分析报告或进行自然语言生成

1.设计和开发深度学习模型，包括但不限于NLP、语音识别和图像处理领域； 2.根据实际业务需求，针对细分业务场景进行计数选型、模型微调、prompt engineering等研发工作； 3.与数据工程和软件开发团队合作，开展AI模型的部署和应用工作； 4.编写和审查相关技术文档，确保模型的可维护性和可扩展性； 5.保持对最新深度学习技术的关注，并将合适的算法和技术引入项目中。

任职要求： - 硕士及以上学历，计算机、软件工程、人工智能或相关专业。 - 动手和编程能力强，精通Python编程语言，熟练使用Pytorch/Tensorflow/Huggingface等深度学习框架，了解特征工程。 - 熟练掌握文本类信息，日志信息等非结构化数据的清洗、标定、结构化等相关技术。 - 熟悉预训练模型相关的知识，例如ChatGPT/Llama/StableDiffusion等等。 - 具有AUTOSAR背景相关项目的实践经验者优先。 - 对数据结构和算法有较为深刻的理解。 - 有Hadoop/Spark等大数据计算平台应用经验者优先；有博客及开源项目者优先。 - 在数据挖掘、特征建模，特征匹配领域中，具备将算法应用于实际生产系统的成功经验和能力。 - 具备文本分析、主题提取、分类聚类、文本挖掘等相关领域知识和推荐系统开发的相关经验者优先。 - 在领域内的国际权威期刊/顶会发表过论文者优先，有Kaggle竞赛Top排名优先。 - 有汽车行业相关经验者优先。 - 良好的英语沟通能力，责任心强，具有团队协作精神。 - 具备较强的学习能力，工作积极主动，有一定的抗压能力。

我们希望你： 1.本科或以上学历，专业为车辆工程，自动化，或其他相关专业 2.了解车辆动力学原理和自动控制原理，或有相关实习经验 3.持有C1或以上公共驾照，熟练驾驶机动车。对高动态驾驶有一定经验或理解。卡丁车、房车或方程式赛车经验加分(FSC,FSAE) 4.具备一定抗压能力，适应高频次出差 5.有良好的内外部沟通和团队协作能力 6.流利的英语说写，通过CET6

核心内容： 1.用数字化工具方法支持业务的大数据分析，包括数据收集、分析、查验、报告生成。 2.作为财务信息系统的关键用户，分析评估财务成本相关数据。 3.从数据中洞见诠释事业部相关业务信息。

职位独特卖点（USP）： 面向全球客户，亲手参与国际一线客户的需求管理与供应链协同，在毕业伊始就能直面真实商业场景。 快速成长的平台，加入即参与客户需求预测、库存管理、订单交付等完整流程，在实战中建立全局视角与问题解决力。 在全球化协作中锻炼你的跨文化沟通力、逻辑分析力与专业表达能力。 职位内容： 参与客户需求预测全流程：从接收客户forecast到交付达成分析，学习国际头部客户供应链协同模式 协助建立智能预测模型：基于历史数据与市场洞察，在SAP系统中维护21个月动态滚动预测 数字化库存管理实践：学习运用LT/SS公式管理客户侧及第三方仓库库存水位 参与供应链专项优化：包括工程变更物料处理、EOP项目呆滞预防等实战项目 全球化工作场景：处理英文邮件往来、会议、系统账单核对等基础国际业务

职位独特卖点（USP）： 面向全球客户，亲手参与国际一线客户的需求管理与供应链协同 作为包装工程师，您将直接参与到为各汽车品牌设计定制化包装解决方案的过程中。从项目初期的包装标准确认到最终的成本监控和优化，每一个步骤都紧密关联着客户需求与全球供应链的高效运作。这不仅让您在毕业之初就能接触到真实的商业挑战，还能在全球化的舞台上展示您的专业能力。 快速成长的平台，加入即参与客户需求预测、库存管理、订单交付等完整流程 在这个角色中，您将有机会全面了解并参与到客户需求预测、智能预测模型的建立、数字化库存管理实践以及供应链专项优化等多个关键环节。通过实际项目的锻炼，您不仅能建立起对整个供应链体系的全局视角，还能提升解决复杂问题的能力。 在全球化协作中锻炼跨文化沟通力、逻辑分析力与专业表达能力 面对多样化的客户需求和复杂的国际项目，您需要与不同国家和地区的工作团队进行紧密合作。无论是处理英文邮件往来、参与跨国会议还是系统账单核对，这些经历都将极大地增强您的跨文化沟通技巧、逻辑思维能力和专业英语水平。 职位内容： 1、结合总部包装和物流要求，参与定义和修改本地包装标准：确保所有产品符合公司及客户高标准要求。 2、支持采购完成包装标准、投入方式、成本对比和物流模式定义：从项目初期开始就为成本控制和效率提升打下坚实基础。 3、按照项目计划，完成包装设计，批准，文件释放以及后期的采购跟踪：确保项目按时高质量完成。 4、主导包装改善项目，致力于提高包装效率，降低成本，优化设计和流程。 5、有关包装议题，与海外工厂合作，比如进口新产品相关：促进知识共享和技术交流。

本科及以上在校生，有知识图谱构建或图算法项目经验。

我们希望你： 1.熟悉C/C++，Java, Shell 或者Python语言 2.熟悉操作系统原理 3.熟悉计算机常见接口技术 4.流利的英语说写，通过CET6 5.硕士学历，专业为计算机，软件工程，或其他相关专业

任职要求： 1. 具备云计算平台（如 AWS）使用经验，掌握基础设施配置流程； 2. 熟悉 Docker 等容器化部署技术，具备服务化封装和运维能力； 3. 了解主流开源大语言模型和多模态模型（如 Qwen、DeepSeek、Llama 系列）的基本架构与部署流程； 4. 掌握推理加速相关技术，包括 vLLM、KV Cache 管理及模型量化方法； 5. 了解 Agent 框架基本原理，具备 OpenClaw 等框架使用或集成经验者优先； 6. 具备 API 接口开发与集成能力，能够实现车云链路通信及外部生态服务对接。

任职要求： 1. 具备定位算法相关基础知识，了解主流定位技术及应用场景； 2. 熟悉常用算法优化方法，具备一定的数学建模与分析能力； 3. 具备良好的文档编写能力，能够清晰表达技术思路与实现过程。

任职要求： 1. 具备C/C++、Python、Shell等编程语言基础，熟悉嵌入式软件开发流程； 2. 了解AD/ADAS系统架构或自动驾驶相关技术者优先； 3. 具备良好的系统思维能力和问题分析能力，能快速理解并集成算法模块； 4. 具备较强的团队协作意识和沟通能力，能够配合完成系统级集成与测试工作。

任职要求： 1. 具备人工智能、工程设计或相关领域的学习或实践背景； 2. 熟悉产品开发流程及工程文档编制者优先； 3. 具备数据整理与结构化思维能力，能高效处理技术信息。

任职要求： 1. 具备虚拟仿真、硬件在环（HiL）及实车数据自动化测试闭环构建的相关背景知识。 2. 熟悉持续集成与持续测试（CI/CT）流程，能够协助确保功能安全并缩短软件从开发到部署的周期。 3. 掌握至少一种主流测试工具（如 ECU.Test、IPG Carmaker、CarSim）及编程语言（Python、Matlab）。

1. 熟悉AI技术及工厂业务流程，具备AI战略落地相关经验；2. 具备跨部门协同能力，能高效推进AI智能体与工作流落地；3. 逻辑清晰，具备问题拆解与落地执行能力。

熟悉工厂质量管控、工艺参数监控与供应链数字化流程 精通智能运营系统功能开发、故障修复及性能优化 具备质量偏差根因分析与改善方案落地能力

本科及以上，自动化、电子、车辆工程相关专业，了解 4D 毫米波雷达与智能驾驶基础； 协助 4D 毫米波雷达自动化产线搭建、调试及量产放行跟进工作； 细心踏实，能配合新品样件试制、量产落地相关流程与基础事务推进。

本科及以上学历，光学、电子、车辆工程、自动化相关专业，熟悉 ADAS 前视 / 环视 / DMS 车载摄像头基础原理； 了解光学测试环境搭建与仪器使用，能协助编写测试用例，会 Python 基础脚本优先； 细心严谨，具备数据分析与问题排查意识，可配合参与器件选型对标及量产相关测试工作。