薪酬概览
平均月薪
¥4600
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥3600 - ¥5600
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
100% 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
8月新增岗位
1
对比上月：岗位减少2
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 1 | 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. 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。
石材加工车间主任面议
1、工作认真负责，熟翻石材加工的整个流程。
2、能把控加工厂加工进度与工地施工进度的衔接。
3、能严格控制石材加工工程中材料成本和色差。
1、负责内部红蓝对抗演练中攻击方相关工作，以攻促防，持续检验和提升公司安全防御能力；
2、负责参与实战攻防演练项目，承担攻击方核心角色，完成从边界突破到内网横向渗透的全链路攻击任务；
3、负责各端（重点 Android 端）的逆向分析工作，包括还原业务流程、核心算法和反混淆等，并开发提效工具与难点攻坚；
4、负责从攻击视角分析黑灰产的攻击方式和工作原理，协助业务与风控团队打击黑灰产；
5、负责从攻击视角为重大安全事件提供安全建议与技术支持，输出可落地的防御加固方案；
6、负责攻击实战技战法的研究与总结，沉淀方法论与知识库；
7、有机会参与 AI 安全前沿研究，探索大模型及 AI 系统的安全攻防对抗，参与 AI 安全相关的攻防演练与技术预研。
1.根据标准完成生鲜、标品的验收工作，对问题商品及时与采购沟通，推进后续处理。
2.农药残留检测、瘦肉精检测、粮食水分检测。
3.仓内存储环境检查、投线作业检查、车辆装载检查，并对不标准操作予以纠偏。
4.客诉分析及跟进协同解决、退货数据分析及质量改善提升。
5.品控团队成员的专业指导，BD、采购、仓配的业务培训。
6.专业战队的实验及案例分享。
1. AI数据资产体系建设：负责核心AI数据资产体系，结合业务需求与数据算法能力，主导大数据的处理、解析、分析、挖掘、研发及优化工作。
2. 合成数据与数据多样性：主导结合场景的合成数据多样性生产： 探索基于 AI 模型的合成数据技术，主动解决特定领域（如逻辑推理、长尾语种）的数据稀缺问题。
3. 基于大模型做特征筛选、小模型蒸馏、小模型效果评估，主导欺诈评分等能力建设上。
4. 数据驱动的生产闭环：基于评测/资产结论，将其转化为工程层面的“数据增强策略”。通过反馈快速构建数据生产流程形成数据供给的闭环。
5. 持续跟踪及探索Data + AI方向的行业进展（如Data Agent、AIOps、湖仓一体智能优化等），主动开展技术预研与原型验证，推动先进技术在公司中的适配与规模化应用。
1、负责阿里巴巴集团创新业务相关业务风控风险治理，如账号安全、活动反作弊、拉新促活反作弊、恶意行为相关风险治理
2、通过对接业务，深入对平台上用户数据、行为数据的分析洞察，输出相关风险行为手法和特征，建立风险能力及策略，并持续进行能力提升，对业务治结果负责
3、协同业务，完善风险感知渠道，及时风险新手法的发现，建设线上治理水位评价指标，实现业务核心风险可感知，可预警，可处置、可评价
4、高效协同相关产品、算法团队，提升业务核心风险治理能力，完善治理产品，支撑日常策略高效运营