杭州压铸技工
压铸技工是负责操作和监控压铸设备,将金属合金或其他材料加工成特定形状的专业人员。他们需要根据设计图纸和工艺流程设置和调整压铸设备,控制加热熔化金属,然后将其注入模具,最终冷却形成所需零件。压铸技工需要检查和调整设备参数,监控生产过程,并及时发现和解决可能出现的问题。此外,他们还负责对设备进行日常维护保养,确保设备运行稳定和生产质量达标。压铸技工需要具备相关机械、金属材料加工和设备维护方面的专业知识,以及细心、耐心和严谨的工作态度。他们通常在压铸工厂、金属制造企业或汽车零部件制造厂等地方工作。
薪酬概览
平均月薪
¥8900
中位数 ¥9000 | 区间 ¥7400 - ¥10400
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
60% 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
2月新增岗位
5
对比上月:岗位减少8
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 | 5 | 100% |
热招职位
1、包装设计与开发 :包括材料包装设计、自动线体包装设计验证、体系流程搭建、包装设计 / 成本延申至供应链整体优化视角等不同层级的能力
2、包装方案设计与开发 :能根据不同零部件的特点,设计相应的包装方案,如零部件的包装图纸绘制、精密 / 高危零部件的包装方案设计,ESD防护等
3、成本控制与优化 :从按既定 BOM 清单领用包装材料到从商业模式创新角度降低包装成本,具备不同层次的成本控制能力
4、技术文件与标准体系建设 :包括整理包装图纸、编制包装作业指导书、搭建包装设计标准体系、制定企业级包装战略规划等
5、供应链协同与供应商管理 :从对接仓库人员到建立全球包装供应商网络,具备不同阶段的供应链协同与供应商管理能力
1、每日巡检责任区域内楼栋,关注现场品质环境;
2、负责接待顾客来访,受理责任区域内客户意见、建议及时落实整改与回复;
3、处理客户投诉,记录并跟进处理结果,维护业主关系;
4、负责区域住户物业管理费的催缴;
5、定期按计划执行客户访谈及满意度调查;
6、跟进区域内客户装修进展,及时向物业服务中心反映需要解决的问题;
7、协助开展社区文化活动。
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. 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。
● 建设安全领域的信息监测与分析能力,覆盖舆情、行业动态、外部风险等多类信源,形成常态化运转机制;
● 建立风险分级评估与预警体系,提升对突发事件和潜在风险的感知灵敏度;
● 探索AI及大模型技术在信息采集、分析研判环节的应用,推动智能化能力演进;
● 定期输出风险态势分析与专题研究报告,为管理层决策提供信息支撑;
● 承接外部协作事务的流程化管理,确保高效闭环与合规落地;
● 关注行业合规趋势变化,提前研判潜在影响并储备应对策略;
● 推动外部协作成果向业务能力的转化,将合作经验沉淀为可复用的方法论与产品能力;
● 以数据驱动运营策略,建立量化评估体系持续衡量效果并迭代优化;
● 协同内部多团队资源,推动运营方案从设计到落地的全程执行;
1、负责城市整体仓储和分拣业务运营和管理,共享冻库的管理,商品收货、存储、拣选和分拣等工作,保障履约的稳定;
2、负责推进仓储和分拣运营标准落地,提升仓储现场标准化水平;
3、负责仓储和分拣运营质量提升,改善过程品质防护,降低商品损失和品质客诉;
4、负责仓储和分拣效率优化,提升业务履约能力;
5、负责城市仓储组织能力建设。
1、协助团队进行数据收集、清洗和整理,确保数据准确性和完整性。
2、运用基础统计方法,对业务数据进行初步分析,支持日常运营和决策。
3、协助制作数据报告和仪表盘,将数据分析结果可视化,便于理解。
4、参与数据分析项目的各个阶段,从需求理解到方案落地,学习并贡献自己的力量。
5、与业务团队沟通协作,理解业务需求,并将数据分析结果转化为可执行的建议。
6、完成上级交办的其他数据支持相关工作。
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、有 1-3 年 AI 产品经验,且持续跟踪 AI 技术进展和头部 AI 产品,对大模型能力的优势和边界有清醒认知;
2、有强业务洞察力,能快速抓住业务痛点并找到与 AI 的契合点,具备商业思考和创新意识;
3、沟通、问题拆解、跨团队推动能力强,能在快节奏和不确定性中稳定交付。
4、有电商 / ToB / SaaS 相关经验;
5、深度 AI 产品使用者优先。
1、确保公司营运标准高效在门店落地,提升销售与毛利;
2、理解商圈和用户,据此对门店品类和商品经营方向有清晰的认知,通过品类/商品经营、拉新、营销、门店布局、商品订货、陈列、服务,售后,库存管控等;
3、管控店内损耗、提升门店人效,优化可控费用(如物料,水电煤等营运费用),达成主要考核KPI;
4、对内各协同部门的日常高效交互,达成共识,高效执行总部和区域新项目落地;
5、对外关系的建立维护,如相关政府职能部门(市场管理、消协等)、物业关系,打造协作融洽的合作伙伴;

