AI开发运维工程师 – IT 制造支持

特斯拉为信息技术部开放 IT MFG DevOps AI 全职岗位（工作地点：特斯拉上海超级工厂）。若你是融合 AI 开发、DevOps 实践与制造业技术的全能专家，能在智能制造场景下高效应对挑战、解决复杂技术问题，拒绝重复低效的工作模式，那么该岗位正适合你。 IT MFG DevOps AI 是连接公司 IT 系统与生产制造环节的核心角色，身处智能制造落地的一线。你将每日对接 AI 技术研发、容器化部署与生产运维等多领域工作，通过技术实践支持公司优化生产流程、提升制造效率，助力实现智能制造转型的核心目标。 岗位职责 • 负责 AI 算法研发、模型优化与训练，聚焦生产线数据分析、质量控制、故障检测、自动化生产等场景，确保 AI 技术适配制造业务需求。

• 基于 Kubernetes（K8s）与 Docker 容器技术，完成 AI 解决方案的部署、监控与扩展，保障生产环境中系统的高可用性与稳定性。

• 参与 DevOps 流程建设，优化 AI 模型与系统的开发、测试、部署全链路，实现自动化部署、持续集成（CI）与持续交付（CD）。

• 与生产、质量控制、研发等制造相关部门对接，深入理解业务痛点，提供数据驱动的 AI 技术解决方案。

• 快速响应生产线上的技术需求与故障，排查 AI 系统、容器集群、网络环境等问题，减少对生产进度的影响，提升生产效率与质量。

• 跟踪 AI 与 DevOps 领域前沿技术（如工业大模型、云原生运维）及行业动态，推动新技术在制造场景的预研与应用，持续优化系统性能

必备条件 • 计算机科学、人工智能、软件工程、电子工程等相关专业。

• 工作经验：至少 2 年 AI 开发、DevOps 或自动化部署相关工作经验，有制造业（尤其汽车制造、工业制造）相关经验者优先。

• 技术能力： o 熟练掌握 Python 语言，可独立编写高效的 AI 算法代码、数据处理脚本与 DevOps 自动化脚本，同时能运用 Dify 等低代码 AI flow 工具，在低代码环境中快速调用大模型o 以满足制造场景下的业务需求。 o 精通 Kubernetes（K8s）与 Docker 技术，具备生产环境下容器化部署、集群管理与运维的实战经验。 o 熟悉机器学习框架，能独立完成制造场景下 AI 模型的设计、训练与优化。 o 了解 Hadoop、Spark 等大数据处理技术，可处理制造过程中产生的海量生产数据（如传感器数据、日志数据）。 o 熟悉 CI/CD 流程与工具链（如 Jenkins、GitLab CI），能使用 Terraform、Ansible 等工具实现自动化构建、测试与部署。 o 掌握 SQL 与 NoSQL 数据库（如 MySQL、MongoDB、PostgreSQL），可实现制造数据的高效存储与查询。

• 软技能： o 具备强烈的自我驱动力，能在较少监督下独立规划并完成工作任务。 o 拥有出色的沟通能力，可顺畅对接技术与非技术团队，清晰传递需求与解决方案。 o 具备优秀的问题分析与解决能力，能快速定位生产线中的 AI 系统、DevOps 链路故障并解决。 优先考虑 • 有汽车制造或工业制造行业工作经验，熟悉冲压、焊接、总装等生产流程者优先。

• 具备机器人技术、物联网（IoT）（如工业传感器数据采集、边缘计算）应用经验者优先。

• 熟悉敏捷开发流程，有参与或主导敏捷项目经验者优先。

• 持有 Kubernetes 认证（如 CKA、CKAD）、云厂商认证（如 AWS Certified DevOps Engineer）者优先