杭州配电设计师
配电设计师是负责设计电气系统及配电系统的专业人士。他们的工作包括分析建筑物的电力需求、制定电力分布计划、选择适当的电气设备和材料、绘制电气布局图、计算电气负载并确保符合相关法规和标准。配电设计师需要与建筑师、工程师和客户合作，了解他们的需求，并为他们提出电力系统方案。他们还负责解决电网故障、设计备用电源系统以及优化能源利用。配电设计师需要具备扎实的电气工程知识、熟练掌握CAD软件和相关设计工具，并具备良好的沟通和协调能力。他们在建筑、工程、能源和制造行业等领域都扮演着重要角色。
薪酬概览
平均月薪
¥43500
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥38300 - ¥48700
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
83.3% 人群薪酬落在 8-15k
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
9月新增岗位
1
对比上月：岗位减少1
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 1 | 100% |
热招职位
1、负责贴片、打线、AOI设备的故障分析和优化改善。
2、参与评审新项目或者新产品贴片、打线机、AOI设备选型。
3、负责贴片、打线机、AOI设备设备的维护保养。
4、负责贴片、打线、AOI设备的维保SOP文件的制订，培训、考核新员工。
5、协助AME/ME对贴片、打线过程问题进行分析，协助提升打线工序良率、效率提升，降低生产成本。
6、完成上级交办的其他工作。
1、项目转产支持： 协助工艺工程师完成新项目转产工作，根据交付清单与AME工程师进行具体事务对接与信息传递，保障量产顺利落地。
2、现场工艺问题处理： 快速响应生产现场与工艺相关的制造问题，进行初步分析和排查，在工程师指导下或按规程执行解决方案，确保生产顺畅。
3、工艺执行与监控： 负责生产现场工艺参数的日常点检、记录与监控，确保工艺稳定执行。
4、工艺文件维护： 根据工程师要求或变更通知，及时、准确地更新和维护量产工艺文件，包括但不限于作业指导书（WI）、点检表、防错清单、简单工序的CP（控制计划）等。
1、根据项目产品需求，负责产品COB封装部分产线规划，包含芯片固晶，胶水固化，打线，AOI，上电测试等工艺，制定产品COB封装线体技术方案，编制线体预算和实施计划。
2、根据项目要求，管理线体规划和落地，在规定时间内完成设备选型，统筹和协调线体搭建，设备调试，小批量试产，量产导入，设备验收等；
3、根据线体规划，制定合适的COB封装工艺路线和参数，编制产品P-FMEA，控制计划，SOP，各工序开班点检，设备点检等线体工艺文件，并对生产员工进行操作培训指导；
4、负责COB封装线体爬坡和量产工艺持续提升，优化线体&工艺设计和验证，降低成本，提升生产效率和良率，达成线体规划良率和效率指标;
5、参与所负责线体的APQP和PPAP；
6、持续提升公司COB封装技术能力。
1、追溯方案设计与数据管理：结合IATF
16949、VDA等标准设计产品追溯方案；确保关键制造数据（SN、工序、参数、质检）完整可追溯，优化数据存储与查询效率
2、数据分析与可视化：参与异常追溯分析，提供数据支持；利用BI等工具实现MES数据可视化，提升质量管理水平
3、设备对接与联网实施：协调PLC、SCADA、Kepware等系统与MES的数据采集与通讯；参与设备联网方案制定，确保生产数据实时采集与上传，优化传输稳定性
4、需求受理与系统配置：与生产、IE、工艺、设备、质量等部门对接，收集分析MES业务需求；负责项目导入阶段MES系统功能配置，包括工艺流程、工序控制、物料追踪等
5、系统实现与测试培训：配合供应商和开发团队完成接口开发、调试及上线验证；协同开发团队推动业务需求系统实现，负责UAT测试及用户培训
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。
工作内容：
-负责咖啡机等设备的维护、故障诊断和排除；
-安装、调试、维护机器设备；
-按照公司维修、保养计划进行设备保养及校准；
-对设备、保养记录进行总结分析，发现问题，及时上报解决；
-协助技术部解决技术问题；
任职资格：
-大专及以上学历，要有低压电工证；
-具有良好的服务意识，工作认真负责；
-较强的事故判断和处理能力，动手能力强。
工作地址：桐庐及周边门店
工作内容：
-负责咖啡机等设备的维护、故障诊断和排除；
-安装、调试、维护机器设备；
-按照公司维修、保养计划进行设备保养及校准；
-对设备、保养记录进行总结分析，发现问题，及时上报解决；
-协助技术部解决技术问题；
任职资格：
-大专及以上学历，要有低压电工证；
-具有良好的服务意识，工作认真负责；
-较强的事故判断和处理能力，动手能力强。
工作地址：桐庐及周边门店
职位说明：
根据维保经理排定每家麦当劳餐厅指定设备的保养计划，有效地管理多家麦当劳餐厅设备的保养清洁工作；以月为单位，每天为每家麦当劳餐厅制定设备保养清洁排班。除需遵守麦当劳政策和程序之外，其主要职责包括但不限于下列各项：
负责区域内餐厅所有设备的维护和保养，确保机械设备正常运转对生产设备进行巡检，处理机器设备、设施的维修和异常情况，并记录快速处理生产中出现的机器故障，确保生产顺利进行
职能标准：
具备强烈的团队合作意识能够接受跨门店工作及夜班工作能够操作手机软件并按指引录入系统有保养设备及电工经验者优先考虑
福利待遇：
报酬多劳多得，享有五险一金（全职）、百万医疗险（全职）、雇主责任险、带薪年假（全职）、法定节假日三薪，周六免费餐饮、尊享餐饮折扣。
（福利待遇细则,详见公司相关规定）
1.负责团队人员排班考勤管理，保障团队所有成员分工合理，团队目标一致；
2.针对维修技工的日常工作规范进行监督，并提出有效的改善措施；
3.根据培训计划，完成对维修技工维修操作及维护保养的培训；
4.针对组内各项服务指标进行管控，确保数据指标有效达成；
5.负责设备维护保养，规范使用，技工设备的管理及迭代；
6.在维修实施及工具设备使用过程中，发现潜在问题，提出改进方案；
7.维护服务机制，对工作中的协同机制进行对齐并不断完善；
8.探索和运用AI工具辅助维修问题诊断及工作处置。
1. 基于流量大数据结合终端采集，分析流量行为，挖掘机器攻击风险流量
2. 深入分析流量风险，挖掘风险背后的形态（如手法、团伙、意图等）并持续跟踪。
集团安全部-高级安全工程师/安全专家-AI安全工程与风险运营
安全工程与风险感知方向：
* 建设企业级风险感知体系，持续发现业务及 AI 系统安全风险。
* 建设攻击检测、异常行为分析、威胁狩猎及自动化响应能力，提升风险发现与处置效率。
* 打造 AI Native SDL 平台，推动安全检测、安全评审、安全测试及研发流程自动化。
* 利用 AI 构建智能告警分析、攻击研判、自动化响应及安全 Copilot 能力。
* 建设统一安全数据平台，持续提升检测能力、运营效率及安全工程能力。
漏洞治理与风险运营方向
* 熟悉常见漏洞原理及应用安全体系，具备扎实的漏洞分析能力。
* 有 SDL、漏洞运营、风险治理等相关经验。
* 熟悉 SAST、DAST、IAST、SCA、RASP 等安全技术或产品。
* 具备自动化开发能力，能够利用工程化方式提升治理效率。
* 对 AI 在漏洞治理、风险分析及自动化运营中的应用有实践或浓厚兴趣。
* 具备良好的数据分析能力和持续优化意识。
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. 设计大模型推理（reasoning trace / CoT blob）的加密与隐私保护方案，覆盖密钥管理（per-user / per-session 密钥体系）、加密协议选型、防重放机制设计。
2. 防御机制拆解： 跟踪国内外主流模型的安全策略，通过实验分析其在内容过滤、逻辑保护方面的实现路径。
3. 安全围栏建设： 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
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强化学习的训练样本，并实验验证效果。
6. 系统化：建设企业级安全风险感知体系，持续发现业务及 AI 系统安全风险。推动AI安全能力平台化、产品化，为AI开发提供统一、安全、易用的基础能力。