薪酬数据生产制造杭州有机检测工程师
有机合成需求量小

杭州有机检测工程师

职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 江苏省
  • 山东省
  • 湖北省

平均月薪

¥6700

中位数 ¥6500 | 区间 ¥5200 - ¥8200

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

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时,再完整的经历,也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达,让整份简历真正成立。

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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

应届
1-3年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

专科
本科

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
9¥6400¥1800
65
6¥7000¥3900
63
5¥8200¥5700
30
5¥10600¥6800
30
5¥7000¥2000
25
6¥6800¥2600
10
5¥8000¥2200
8
5¥4500¥1700
8
5¥6700¥3800
2

市场需求

  • 上海
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  • 浙江省
  • 江苏省
  • 山东省
  • 湖北省

4月新增岗位

19

对比上月:岗位新增12

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14
100%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

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不同城市的需求分析

有机检测工程师岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地有机检测工程师的招聘、薪资和就业数据。

#1 东莞
17.6%9 个岗位
#2 广州
11.8%6 个岗位
#3 武汉
11.8%6 个岗位
#4 苏州
9.8%5 个岗位
#5 杭州
9.8%5 个岗位
#6 上海
9.8%5 个岗位
#7 青岛
9.8%5 个岗位
#8 深圳
9.8%5 个岗位
#9 佛山
9.8%5 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
TANZHI AI

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生产制造类高薪榜单

热招职位

贴片打线设备工程师(杭州)

杭州学历不限1年以下

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。

ME助理工程师(杭州)

杭州学历不限1年以下

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。

包装工程师(杭州)

杭州学历不限1年以下

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. 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。

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。

淘宝闪购-线下安全专家-杭州

杭州大专及以上1年以下

● 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;

PMC工程师(杭州)

杭州学历不限1年以下

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。

电子失效分析工程师

杭州学历不限1年以下

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。

达摩院-质量管理专家-RISC V及生态

杭州本科及以上1年以下

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。