杭州打样工程师
打样工程师是负责将设计师的创意想法转化为实际产品样品的专业人士。他们通常在制衣、纺织品、家具、鞋类等行业中工作，利用CAD软件和其它工具制作产品的样品，并且应用多种材料，以确保最终产品的质量和可行性。打样工程师需要深入了解材料特性、制造工艺以及产品设计原则，以便能够在制作样品时保持产品的设计性和功能性。此外，他们还需要与设计师、制造商和供应商合作，确保样品的制作符合客户的要求和预算。打样工程师需要具备创意、技术和沟通能力，以便在快节奏和多变的行业环境中成功完成工作。
薪酬概览
平均月薪
¥7700
中位数 ¥8000 ｜ 区间 ¥6300 - ¥9200
数据来源：谈职全网28份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
57.1% 人群薪酬落在 0-8k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
5
对比上月：岗位减少5
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 2 | 50% |
| >10年 | 2 | 50% |
热招职位
1、工艺开发与DFM分析：跟进产品早期开发，提出DFM需求并闭环；制定输出SOR技术协议和核心PFMEA；
2、供应商管理与评审：评审供应商方案并组织评分；管理供应商开发过程，确保按节点完成线体设备采购、组装、调试和发运；
3、图纸审核与验收组织：审核供应商3D/2D电气图纸并组织会签；协调供应商端预验收，组织各相关部门参与；
4、线体调试与生产组织：跟进线体setup和调试物料准备；协助组织现场小批量生产，协调生产资源进行样件输出；
5、工艺文件与验收交付：协调输出线体PFMEA、CP、SOP等工艺文件；完成线体终验收，确保问题整改闭环并最终交付生产。
1、根据生产计划，招聘/培养/组织产线人员，完成产能爬坡及生产计划的达成。
2、做好车间的质量管理，带领全员质量管理，改善生产流程/效率管理，提高精益水平，降低制造成本。
3、培训员工通用技能/岗位技能，做好团队的能力建设和梯队建设，提高团队凝聚力同时，保证团队安全和纪律，带领团队达成目标。
4、做好车间基本的5S/可视化/拉动生产等基本管理，保证记录一致，降低客户审核中对于生产执行类问题。
5、完成领导交办的其他工作任务。
1、负责产品量产阶段的制造质量管理工作，建立并持续优化生产过程质量控制体系，运用过程方法识别、监控及改善关键质量风险，推动相关部门落实标准化作业及质量要求。
2、运用SPC、MSA、FMEA、APQP、PPAP等质量工具开展质量管理活动，对生产过程能力、关键质量指标及异常问题进行分析与改善，确保产品和过程满足质量要求。
3、主导生产过程中的质量异常分析与闭环改善，推动跨部门团队开展根因分析（8D、5Why、鱼骨图等），跟踪纠正预防措施的实施效果，持续提升产品质量及制造过程稳定性。
4、监督品质检验标准、控制计划（Control Plan）及作业指导书的执行情况，推动质量意识提升及质量文化建设，确保出货产品满足客户要求及公司质量目标。
5、参与新产品开发、试制及NPI导入过程，制定产品质量计划、检验规范及质量控制方案，推动产品顺利导入量产并实现质量目标达成。
6、收集并分析生产过程质量数据，建立质量看板及关键质量指标监控机制，推动良率提升、制程优化及质量成本持续改善。
7、配合研发、工艺、生产、供应链及客户质量团队开展质量改进项目，支持客户投诉分析、产品可靠性提升及质量体系持续优化。
1. 检验管理
a. 制定班组检验计划，完成检验任务保交付 b. 监督检验过程，保证各项检验要求被有效执行检验，检查各项检验变更文件及时下发，并培训按照变更文件有效执行 c. 审核检验记录与报告的及时性与完整性，确保数据准确性 d. 监督现场合格品、异常品、NG品的处理 e. 配合量具计量管理人员对所有QC使用相关量具的计量检验工作，保证检验量具的有效性
2. 质量问题管理
a. 出现批量异常及时叫停，并协助相关工程师现场质量异常分析 b. 严格执行异常叫停原则 c. 配合生产部门处理返工/返修，跟踪不良品隔离与处置 d. 参与客户投诉的原因调查、取证以及纠正措施落地被有效执行
3. 体系执行
a. 确保ISO9001/TS16949等质量管理体系在班组落地 b. 配合内部质量审核与客户审核所需相关检验材料 c. 维护质量文件（SOP、检验规范、质量记录）
4. 人员培训与团队管理
a. 培训新员工掌握检验标准与工具使用（如卡尺、显微镜、推拉力测试仪） b. 评估班组成员绩效，实施技能矩阵管理 c. 组织质量意识培训，提升全员质量责任感
1、管理培养PMC团队，完成公司交付OTD目标。参与公司发展战略与年度经营计划，负责公司所有产品线生产计划调度。
2、对接客户需求部门及内部销售窗口，实时掌握客户需求变动，调配生产满足交付。梳理符合TS16949体系的内部业务流程，应对客户审核和体系审核。
3、负责供应链物料采购计划，优化采购策略，控制合理库存水平（DOH），协同采购部门根据内外部环境，统筹负责风险战略备料，评估风险及时预警。
4、项目导入、SOP、EOP各环节工作协调处理（包含但不限于SOP物料采购、试生产及量产计划制定；EOP物料规避呆滞，必要的替代、售卖或报废等流程处理）。
5、负责ERP，WMS，APS等相关系统功能的优化与完善，以及SRM,CRM等相关业务系统的深度开发与持续改进。与数字化团队协同完成方案评估、开发及落地。
6、生产数据及物料数据的统计分析，发掘问题识别风险并改善。有BI应用能力，AI agent场景应用，赋能团队提效。
1、根据生产计划制定物料需求计划,并下单请购,跟踪物料进度,确保满足生产需要;
2、预测跟进供应商产能与交付,对判断无法满足的交付提出预警;
3、跟进到货计划与实际达成情况并追踪检验结果;
4、负责MRP以及库存管理的设计与开发；
5、对呆滞物料进行统一分析并全程把控处理，包括不限于产品选型、兼容替代、售卖、报废等处理方式。
6、对供应链IT系统进行业务需求深化开发，不断完善整套供应链系统的数据化。
1. 负责激光雷达电子相关的失效分析工作，包括问题定位、根因分析、风险评估和改进方案制定。
2. 建立并优化硬件失效分析流程和方法，提高分析效率和准确性。
3. 协同研发、生产和客户质量团队，解决产品在研发、制造和售后阶段遇到的硬件相关问题。
4. 进行失效模式与影响分析（FMEA），并基于分析结果提出产品设计和制程改进建议。
5. 编写详细的失效分析报告，并向管理层和客户（整车厂）清晰传达分析结果和改进措施。
1. 根据业务领域特点开展项目质量策划；
2. 项目过程质量控制，质量监控，质量改进，引导项目流程过点；
3. 质量管理体系建设、优化和维护；
4. 持续研究质量工程方法，在项目推荐合适的质量工具解决业务问题；
5. 制定质量氛围建设方案并实施落地；
1. 防御机制测试： 对公司内大模型的安全围栏进行黑盒测试，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径和问题，并输出分析报告。
2. 安全围栏建设： 参与公司模型的内容审计系统开发，编写并维护核心的防御 Prompt 和过滤规则库。
3. 风险路径探测： 对公司模型系统（含插件、沙箱）进行常规的安全评估，识别提示词泄露和接口滥用的潜在风险，并提出加固建议。
4. 反蒸馏技术落地： 协助落地基础的防爬取、模型输出干扰等风控方案，保护公司模型资产。
5. 跨团队协作： 与算法团队配合，将发现的安全漏洞转化为模型微调或对齐的训练样本。
我们正在打造一支 AI Native SDL团队，重新定义 AI 时代的软件安全开发生命周期。AI 不仅是我们保护的对象，更是我们工作的核心方式。我们相信安全流程正在从依赖规则、人工经验，演进为由 AI 驱动的智能工程。
* 设计并建设 AI Native SDL 体系，保障 AI 应用、Agent、MCP 等新型业务形态从设计、开发到运行阶段的安全。
* 负责 AI 应用安全架构设计，建立覆盖研发全生命周期的安全能力。
* 构建 Agent 身份认证、权限控制、工具调用、数据访问及运行时安全防护体系。
* 构建覆盖 Prompt Injection、Tool Abuse、模型滥用、越权访问、数据泄露等 AI 风险的纵深防御能力。
* 推动 AI 安全能力平台化、产品化，为研发提供统一、安全、易用的基础能力。
1、有3年以上互联网产品经历，具备商业思考能力；
2、有生鲜行业产品经验，有市面主流SaaS系统产品经验（如牵牛花/海博等）优先；
3、快速学习能力和抗压力，熟悉AI及有业务场景落地经验者优先；
4、优秀的沟通能力和跨团队协作能力，强烈的责任心和团队合作精神。
1、本科及以上学历，市场营销、电子商务、个护美妆等相关专业优先。
2、至少3年以上电商平台运营或招商经验，熟悉商家生态及平台规则。
3、有快消、食品、美妆等垂直行业运营经验者优先，具备成功招商或商品运营项目经历。
4、熟练基础AI分析工具，具备数据驱动决策意识，能独立输出分析报告并提出策略建议。
5、沟通协调能力强，具备跨部门协作经验，具备一定抗压能力，推动业务结果达成。