機電面試自我介紹範文

面試時一個雙向選擇的過程，在這個過程中少不了的就是自我介紹。那麼關於機電一體化自我介紹的範文有哪些呢?下面本站小編為大家整理了機電面試自我介紹範文，希望大家喜歡。

經過大學四年機電一體化專業課程的學習，謙虛自律的我，樂觀向上、為人真誠、坦率，能吃苦耐勞具有團隊合作精神，有較強的適應能力和自學能力，不易受外界環境的干擾，在學習上，我成績良好，多次獲得獎學金，通過課餘時間學習參加自學考試(建築工程)，參加浙江省的計算機等級考試現已通過一級windows、二級(vb)、三級(網絡技術)。在深透課本知識的同時，注重理論與實踐的結合工作，利用課餘時間進行多種計算機軟件的學習和運用。在面對學校的每一次實習時都認真對待，爭取做到最好，能夠學到更多的專業知識，在得到了各位老師好評的同時候，也為以後的工作打下基礎。

作為一個大學生，我想最重要的不是説他的書讀的有多好，而是他應該具備怎麼的素質才能在這個社會的殘酷競爭中生存下來!我覺得每個人都有適合自己的路，也有自己的謀生手段。能通過社會的競爭生存會比其他方式生存更加讓人興奮，試問哪個企業不是在競爭中成長起來的，所以競爭是企業存活的生命線。説到我自己，是個很平凡的人!但是我也有自己的品質，我熱愛生活，喜歡拼搏，為人真誠還能吃苦耐勞，擁有團隊精神。希望用自己的努力打拼將來。找到一份能更多的和別人接觸，充滿競爭的職業!真正的鐵飯碗不是在一個地方吃一輩子，而是不管在哪裏都有飯吃!

大家好，我叫張雷，1997年畢業於江蘇理工大學，學的是機械製造專業。

97年7月到02年7月期間，我在江蘇常州xx製造廠工作。

在這家公司裏，我是從工人做起的，一開始所擔任的崗位是車工，半年後調任品質技術員

從98年到99年7月，擔任品質技術員的這一年半期間內，一方面繼續繼承公司的品質傳統進行產品質量控制，另外一方面在擔任品質技術員的99年期間段，對公司的品質檢驗方式做了一定的調整。按照ISO流程進行了有效的更加合理的劃分……(詳細的描述)這期間我學到了關於品質方面的知識和操作，並完全應用於車間品質管理。

99年8月開始，公司調我擔任品質工程師。在此後的一年裏，我將原先在車間推廣的品質管理，繼續深化，推廣到整個品質管理部門，並建立健全了部門整個品質管理體系。迄今為止，公司依然是按照當初所設定的管理體系進行品質管理的。公司方面一致反映比較良好。

00年底開始，公司調任我擔任品檢科科長，到現在已經有3個年頭。在擔任科長期間，我能夠更好的'以公司的角度看待品質問題，並對品質管理有了更好更透徹的理解。品質工作是一個企業的生存的根本，單單是一個部門是無法把整個公司的品質工作做好的，還要讓其他部門人蔘與進來才可以。在擔任科長期間，我一方面培訓本部門職員的品質管理知識，另一方面也抽出時間，跟其他部門協商，進行品質理念培訓，把品質培訓工作做到公司的每個環節。讓公司的品質管理從根本上得到完善提高。

現在本人應聘貴公司的品質經理職務，相信我有足夠的能力勝任該份工作。從管理方面看，我已經具備了三年的部門管理經驗，一年的班組管理經驗。從實踐上看，我本身就是從工人做起的，並在一線擔任品質技術員有一年半時間。

非常感謝貴公司這次所給予的面試機會，相信我在這個崗位上，通過學習貴公司的品質理念後，結合原公司的知識，肯定會擔任好這個品質經理的職務。

早上好/下午好/晚上好,我的名字isXXX。真的很榮幸有這個機會進行自我介紹的機會。我想回答任何你可能會提高,我希望我能成為一個好今天的表現。

我是一個第三年碩士主修機電一體化在上海交通大學,中國公關。Withtremendous對工業工程的興趣,我寫這封信是為了申請接受到你的博士研究生項目。

1995年,我進入了南京科技大學(社交)——被廣泛認為是中國最好的工程學校之一。在接下來的本科學習,我的學習成績保持傑出的在整個部門。我每學期獲得了頭等獎,1999年,我有幸進入了研究生入學考試的放棄。

在我研究生學習期間,我的總平均成績排名(3.77/4.0)前5%。在第二學期,我成為老師的助理,只給有才華的和成熟的學生。今年,我贏得了宏碁獎學金在我部門唯一的候選人,這是著名的終極榮譽學生賦予我的大學。目前,我準備我的畢業論文和優秀畢業論文的榮譽。

研究經驗和學術活動

大二的時候,我加入了AI愛好者協會,開始為我的未來研究縮小我的興趣。OpenGL的工具Matlab,我設計了一個simulationprogram運輸調度系統。由不同的研究小組現在廣泛使用的雄厚。我認為,實現污水分析&處理項目為南京sewagetreatment工廠。這是我第一次實踐實驗室的想法轉換為一個商業產品。

回想起來,我發現自己站在一個堅實的基礎的理論和經驗,已準備好了我拿不到博士學位。我的未來的研究興趣包括:網絡調度問題,啟發式算法研究(特別是遺傳算法和神經網絡),供應鏈網絡研究,混合動力系統性能分析與佩特里網和數據挖掘。