杭州塑模钳工
塑模钳工是制造业中的一个重要职位，他们负责使用塑模钳和其他工具来制作混凝土、金属或塑料制品的模具。他们根据设计图纸或样品制作模具，并在制作过程中确保模具的精度和质量。塑模钳工通常需要熟练掌握测量、切割、钻孔、研磨和组装等技能，使用手工和机械工具来完成模具制作工作。此外，他们还需要对使用的材料有深入的了解，并能够根据产品要求选择合适的材料。这项工作需要良好的耐心和细致的精神，以及对工艺精益求精的态度。在制造产品的过程中，塑模钳工必须严格遵守安全规定和操作程序。这项职业对工匠精神和精密加工技能有很高的要求。
薪酬概览
平均月薪
¥10800
中位数 ¥11000 ｜ 区间 ¥8900 - ¥12700
数据来源：谈职全网17份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
88.2% 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
6月新增岗位
11
对比上月：岗位新增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 |
|---|---|---|
| 应届 | 2 | 33.3% |
| >10年 | 2 | 33.3% |
| 不限经验 | 2 | 33.3% |
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. 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。
1. 负责 EDR 等终端安全产品在 Windows 和 macOS 平台的有效性对抗和验证，评估并发现防御体系盲区。
2. 参与授权下的内部红紫对抗攻防演练，基于自研 AI Agent 开展社会工程学防御验证、边界突破、终端落地及持久化等，推动检测和防御能力改进。
3. 基于大模型智能体框架建设自动化攻防能力，实现攻击面分析、任务规划、工具调用、终端对抗和攻击链编排。
4. 对常见智能体进行安全攻防对抗，包括但不限于智能体驱动的新型社会工程学攻击手法、智能体终端持久化及防御检测绕过等。
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、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. 对于一线主管团队的人力资源问题进行诊断，提出针对性的HR策略及解决方案；
2. 协助一线主管制定团队人才发展计划、 搭建一线人才梯队，保障业务部门的可持续性人力资源供给；
3. 参与业务部门的人才盘点，分析人才盘点结果，并提出人力资源解决方案；
4. 根据业务营运的需求，为一线部门的人员配置提供建议，并负责统筹员工招聘需求、进行人员甄选和面试、
5. 负责企业文化的传递和团队文化建设，统筹组织员工及文化关怀活动，有效提升员工士气和团队凝聚力。
6. 负责公司制度、流程、要求在部门的宣导落实及监督实施；
7. 协助一线主管建立和谐的员工关系，实时掌握员工动态， 通过各种形式实现公司与员工间的双向沟通，有效传达公司的信息，同时令员工的问题及意见得到及时反馈；
8. 提出所在业务部门的员工的入、离、调、转方面的建议，协助 HROC团队完成员工的人事变动手续；
9. 试用期新员工的绩效跟进；
10. 统筹上海营运区的人才发展、人员编制、预算、人力成本、晋升等各项工作；
11. 协助区域HRM统筹营运区人员编制、预算的分解和分配，确保成本控制在预算范围内；对人力成本进行定期分析和监控，包括薪酬、招聘、晋升等各项成本，及时发现潜在风险并提出优化建议；
12. 作为HR和一线业务之间的桥梁，确保公司人力资源举措在一线的落地及实施，收集、归纳、总结、并反馈一线业务部门的建议，为HRLT团队的决策提供支持。
1、本科及以上，5年以上C端产品经验，至少2年AI产品或用户增长实战，电商/内容社区背景优先；
2、精通数据分析及SQL，能独立拆解业务问题、定位增长瓶颈，有从0到1取得显著增长效果的完整案例；
3、熟练PRD撰写与原型设计（Figma/Axure），具备项目全周期管理经验，能高效协同跨团队资源；
4、深入理解大语言模型应用场景，熟悉推荐算法、A/B测试原理，有Prompt工程或AI Agent设计经验优先；
5、结果导向，用户思维强，学习能力强，适应快节奏环境；
6、加分项：AI原生产品从0到1搭建经验、Growth Hacking方法论与实战、技术背景或算法策略经验。