机械工程师     

白云电气集团有限公司 | 民营企业 | 1000人以上 | 制造业

¥6000~10000元

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白云电气集团有限公司 | 民营企业 | 1000人以上 | 制造业

该公司所有职位
职位类别:工程/机械
工作性质:全职
最低学历要求:本科
年龄要求: 不限
专业要求:
工作年限:不限
婚姻要求:不限
工作地区:不限
户籍要求:不限
目前住地:不限

¥6000~10000元

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职位信息
岗位职责:
1、负责电力设备(如绝缘子、避雷器、高压套管等)机械结构方案的执行,完成零部件的3D建模与2D工程图绘制;
2、参与产品机械强度计算、有限元分析(FEA)及结构优化工作;
跟进新产品试制过程,协助处理生产现场的机械技术问题,推动设计改进;
3、编制产品装配工艺文件、零部件检验规范等技术资料;
配合质量部门分析产品机械故障原因,提出整改方案;
4、完成上级交办的其他技术辅助工作。
任职要求:
1、本科及以上学历,机械设计制造及其自动化、机械电子工程、材料成型及控制工程等相关专业;
2、熟练使用SolidWorks/UG/Creo等至少一种三维设计软件,了解ANSYS等有限元分析工具者优先;
3、了解机械加工工艺(铸造、机加工、表面处理等)及常用工程材料特性;
4、具备良好的图纸识读能力,熟悉GD&T形位公差标注规范者优先;
工作严谨细致,有较强的动手能力和问题解决意识;
5、有机械设计竞赛经历、或电力/机械制造类企业实习经验者优先。
公司简介
白云电气集团作为广东改革开放的排头兵,从1979年打铁起步,历经三代人、六个阶段、四十多年的转型升级,探索出了一条传统电力装备制造企业充分利用“云、大、物、智、移”技术,转型为绿色智慧能源的践行和引领者的民营企业绿色发展之路,能为客户提供源、网、荷、储一体化绿色智慧能源和节能降碳解决方案。集团及旗下企业是中国机械工业百强、中国电气行业排头兵、国家技术创新示范企业,核心企业已在上交所主板上市。
白云电气集团于1988年开始专注于电力装备制造领域,以民族电力装备振兴为己任,逐步发展成为以广州为总部,在广州、南京、桂林、锦州、鞍山、杭州等14个城市建有17个产业基地,产品及服务涵盖清洁能源发电、柔性输电、智能变配电、智慧用电等环节,及智慧城轨、智慧水务、智慧医疗、智慧冶金、智慧能源、数字工业、港口岸电、智能低碳楼宇、智能低碳工厂、绿色低碳园区等领域,电压等级覆盖0.4kV-1100kV,是国内同行业产品链最全的企业之一,并成为国家电网、南方电网、城市轨道交通、核电、国防军工、数据中心等国家重大行业项目的核心电力装备及控制系统供应商。
白云电气集团作为国家创新型企业,集团及旗下企业设有国家认定企业技术中心、国家认定检测中心、博士后科研工作站等核心机构,研发多项关键技术解决电力能源、电力装备制造领域“卡脖子”难题,填补国内空白。先后获得了国家科技进步特等奖2项、一等奖1项、二等奖1项、中国专利奖4项,被国家电网授予“特高压特殊贡献单位”。
白云电气集团正以坚实的产业、完善的产品链为根基,以“绿色能源、美好生活”为使命,聚焦数字化、电力电子、新服务、新能源、材料及材料应用、成套设备六大业务板块,助力人类社会可持续发展。
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联系地址:广州市白云区北太路1633号广州民营科技园科园路9号白云电气科技大厦 

联 系 人:肖小姐

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白云区 | 硕士 | 不限
10000-14000元
工作职责:1、负责垂类大模型的训练和微调,及相关技术的探索,例如RAG、MCP、智能体构建等,推动垂直大模型的研发与迭代;2、负责数字信号的处理与分析,深入理解信号发生原理,能够准确判断信号是否存在异常,并撰写专业的分析报告;3、承担专利、论文、研发报告等各类技术文档的撰写任务;4、负责算法研发过程中的数据处理工作,包括数据收集、清洗、标注及特征工程等,保障数据质量以支撑算法模型的训练与优化;5、对算法模型的性能进行持续监控与评估,分析模型在实际应用中出现的问题并提出改进方案,不断提升模型的稳定性和效率;6、与平台组、设备组等跨部门团队保持密切沟通,理解业务场景和需求,将业务需求转化为具体的算法实现方案;7、关注行业内算法技术的发展趋势和最佳实践,积极引入先进技术和方法,提升团队的技术能力和研发效率;8、负责算法模型的部署与落地工作,协助解决部署过程中出现的技术问题,确保算法模型能够在实际生产环境中有效运行。任职要求:1、研究生及以上学历,数学、信号处理、计算机科学、人工智能或相关专业优先;2、有参与数学建模竞赛获得国奖优先或者有参与算法模块开发、系统构建或人工智能项目落地的实习经验者优先;3、精通至少一种编程语言(如 Python、C++、Java 等),熟练运用数据结构与算法知识,具备良好的编码能力;掌握机器学习、深度学习等核心算法原理,熟悉常见的算法模型(如决策树、神经网络、支持向量机、LightGBM、LSTM、Attention和Transformers等)及热门网络框架(如 TensorFlow、PyTorch、Keras 等);4、具备数字信号处理相关知识,熟悉信号分析方法和工具,能够准确识别信号异常并进行分析;掌握数据处理流程,包括数据收集、清洗、标注及特征工程等技能,能保障数据质量以支撑算法研发;5、具备较强的数学功底,在概率论、数理统计、线性代数等领域有扎实基础,能为算法设计和优化提供理论支持。6、良好的团队合作精神和沟通能力,能够承受一定的工作压力;有较强的学习能力,能够快速掌握新技能。  
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