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测试经理(新能源)

30000-40000
广东-佛山 | 1年以上经验 | 本科学历
2026-06-11 更新 被浏览:
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职位描述
到岗时间:不限 婚况要求:不限 一、主要工作职责: 1、制定全面的测试规范,涵盖整机类的功能测试、性能测试、环境测试、可靠性测试等,器件类的各种元器件测试标准; 2、组建并管理测试团队,合理分配任务,培训并提升团队人员技能,制定合理的测试流程; 3、组织产品测试工作,制定全面测试计划,并监督测试进展及完成情况; 4、及时发现并沟通测试过程中出现的问题,并跟踪问题的解决,实现闭环; 5、编写测试报告,对测试结果提出改进建议,优化设计及制造流程; 6、保证产品质量和可靠性,熟悉各认证安规法规要求,确保产品符合市场准入要求; 7、确保测试设备的准确性和可靠性,定期校准测试设备,确保测试结果的准确性; 8、持续创新测试方法,不断优化测试流程,提高测试效率和测试质量。 做好跨部门沟通与协调,联动采购、工程、售后等部门紧密合作,做好产品与器件测试流程的无缝衔接。 二、任职要求: 1、具备电子电子、电气工程或相关领域的专业知识; 2、有良好的开关电源拓扑基础,熟悉各种拓扑的运用,有一定的器件基础; 3、有光伏逆变器、UPS、变频器等电源相关产品丰富的测试经验; 4、熟悉各类测试标准及认证法规; 具备良好的管理能力,有相关行业的管理经验,工作严谨认真,有极强的抗压能力、良好的沟通协调能力和问题分析解决能力。 三、福利待遇: 1、提供良好的晋升机制,具有竞争力的薪酬,广阔的发展空间。 2、着力为每一位员工提供属于自己的平台,着力挖掘每一位员工的价值。 3、根据员工表现实行转正调薪、年度调薪,激发员工工作热情。 4、食宿:包吃包住 四、保险:购买社保。 五、休假: 1、5.5天工作制; 包食宿(宿舍有空调) 2、享有元旦、春节、清明、五一、中秋、十一等法定假日; 3、工作满一年享有五天带薪年休假; 4、享有婚假、产假等特殊假期; 六、其他福利: 1、休闲:每年公司补贴活动费用,定期组织集体娱乐活动及年度全员旅游; 2、生日:员工生日当天举办生日庆祝会; 人文关怀:传统节日(春节、端午、中秋)、员工婚嫁、生育、子女上大学等重大喜事派送贺礼; 3、1-3个月的年终奖,每年有调薪机会 4、本科技园为政府管理园区,科技园交通便利,周边生活设施非常完善;拥有高级电影院、丽枫酒店、图书馆、喜茶、粤茶馆、湘菜馆、川菜馆、西餐厅,以及拥有大众消费的自选餐厅。 5、地址:佛山市禅城区张槎一路华南创谷工业园115号8座三楼前台 七、乘车路线 1、乘坐158路;165路;178b路;G11路→大布路口公交车站→华南创谷总部大楼东区-西门→大门直入前行200米左右找到8号楼→三楼→美世乐.前台; 2、乘坐102路;124路;128路;157路;158路;164b路;165路;173路;178b路;G11路;G7路→生村公交站→华南电源创新科技园总部大楼→大门直入前行200米左右找到8号楼→三楼→美世乐.前台; 3、地铁站各出口找到上述相关公车路线,乘坐到相关站点下车。
求职提醒:求职过程请勿缴纳费用,谨防诈骗!若信息不实请举报。
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会员等级
  • 民营企业
  • 200-500人
  • 500万
工作职责: 1. 需求分析与方案设计:对接产品、业务与算法团队,分析业务痛点,评估AI解决方案可行性;明确问题类型、目标指标与约束条件,输出技术方案与可行性评估。 2. 数据处理与特征工程:负责数据采集、清洗、标注与标准化处理,划分训练/验证/测试集,建立数据版本管理;进行特征选择、提取与构造,为模型训练提供高质量输入。 3. 模型构建、训练与调优:设计或选型模型结构(CNN/RNN/Transformer等),配置损失函数与优化器,搭建可复现训练流水线;执行模型训练、超参数搜索与对比实验,分析bad case并持续优化。 4. 模型部署与服务化:将模型转换为推理格式(ONNX/TensorRT等),开发HTTP/gRPC服务接口,完成容器化(Docker)与服务编排(K8s),对接业务系统实现集成。 5. 模型评估、监控与运维:组织离线评估、AB测试与灰度发布,验证模型效果与鲁棒性;建立线上监控体系(QPS、延迟、AUC等),检测数据/概念漂移,处理线上故障并输出运行报告。 任职资格: 1. 专业背景:计算机、数学、统计、人工智能等相关专业本科及以上学历,具备扎实的机器学习与深度学习理论基础。 2. 算法与工程能力:熟悉常见模型结构(CNN/RNN/Transformer等),熟练掌握Python及至少一种深度学习框架(PyTorch/TensorFlow等),具备良好的工程实现能力。 3. 数据处理与模型调优经验:具备实际项目中的数据清洗、标注、特征工程、模型训练与超参数调优经验,能够独立分析bad case并优化模型。 4. 部署与服务化能力:熟悉模型推理格式转换(ONNX/TensorRT等),掌握Docker、K8s及服务接口开发(HTTP/gRPC),有线上模型部署经验。 5. 监控与团队协作能力:了解模型监控、数据漂移检测与AB测试流程;具备良好的文档编写、技术沟通与团队协作能力,有大规模线上AI系统落地经验者优先。
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