薪酬概览
平均月薪
¥46500
中位数 ¥45000 ｜ 区间 ¥35000 - ¥58100
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
71.4% 人群薪酬落在 >30k
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
12月新增岗位
49
对比上月：岗位新增44
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 |
|---|---|---|
| 5-10年 | 49 | 100% |
热招职位
● 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. 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.负责跟踪业界前沿的安全攻防技术能够评估大模型、智能体安全风险；建设关键基础设施安全防护方案设计与落地。
2.主导SDL安全开发流程优化，建立AI场景下的威胁建模与风险评估体系。
3.负责淘宝闪购数据安全技术前瞻性研究，沉淀数据安全技术和孵化数据安全智能体能力。
4.主导或参与智能体安全工具链的开发与集成，提升智能体安全风险检测、防御与响应能力；
• 参与SoC安全架构方案制定，包括安全启动，安全隔离，安全调试等。
• 负责安全子系统架构定义，设计实现以及交付。
• 负责对称/非对称加解密算法及哈希算法的硬件优化与集成，并完成性能，安全性，功耗等关键指标的评估。
• 负责安全相关IP的RTL设计，完成LINT/CDC/预综合等前端设计检查与交付。
• 安全子系统的验证、时序收敛及硅后测试支持。
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. 全面负责CPU IP/芯片端到端质量管理工作，以客户需求为导向，制定E2E质量要求和质量计划，并确保实施符合要求；
2. 负责产品生命周期阶段的质量管控，并持续优化及完善流程或方法；
3. 负责建设与本领域相匹配的E2E流程和管理体系，并持续识别改进点，负责闭环改进；
4. 推动CPU IP/芯片各领域开发流程标准化，制定CPU IP/芯片研发质量管理方案，并有计划的推进、实施；
5. 组织并熟练使用各种质量工具和方法对质量问题进行根因分析、处理、改进、预防措施的制定和执行落地；
6. 提升全员质量意识和质量文化，持续提升组织的质量改进能力。
1. 构建和持续优化公司IPD流程体系和质量管理体系(含流程架构、流程文件、质量管理系统等)
2. 持续跟踪和分析IPD流程实施情况(包括IPD流程导入及落地评估、体系成熟度评估、符合性及有效性评估、项目执行改进等)，识别流程体系的瓶颈和改进点，提出有效的流程优化方案，并推动实施，提高流程适用性、效率和质量
3. 持续改进公司的质量管理体系，设计各类E2E过程及结果质量的数据度量统计模型，建立度量分析体系，根据分析结果进行持续改进
4. 负责组织和协调完成公司内外审等多种审核认证，推进纠正和预防措施的落地
5. 负责开展流程体系、质量活动、质量工具及方法等培训，持续提升组织的质量文化、质量意识、运作效率及质量运营能力
6. 负责规划和建设数字化运营体系，打造数字化运营平台，提供数字化运营能力，并使用数字化运营平台、工具、方法，开展问题识别、分析，提高发现问题、分析问题、解决问题的能力和效率
1. AI资源站点BI建设：负责站点的BI体系搭建与持续迭代，承接业务方与决策层的数据消费诉求，输出可视化看板与专题分析，支撑资源全景可观测、可决策。
2. 跨模块数据核对与一致性保障：建立站点内各模块（如资源池、分配、消耗、成本、效能等）的数据交叉核对机制，识别口径不一致、数据漂移、链路断点等问题，推动上下游修复并沉淀核对规则。
3. 模块内容设计与指标体系搭建：负责站点各模块的内容规划与指标设计，使每个模块"有信息密度、有决策抓手"，避免堆砌指标。
4. 底层数据保障与质量治理：把控站点底层数据链路，建立数据质量评估标准与监控告警，治理上游数据源的口径、时效、完整性问题，输出数据资产文档与血缘关系，保障站点数据"可信、可追溯、可解释"。
5. 跨团队协作与需求衔接：与业务方、数据开发、算法团队协同，承接业务方的分析诉求，将模糊需求转化为清晰的指标定义与数据产品方案，推动需求落地闭环。
1. 学历背景
● 本科及以上学历，食品科学、生物工程、化学、质量管理等相关专业优先。
2. 行业经验
● 3年以上食品/生鲜/OEM/自有品牌质量管理相关工作经验，有大型零售企业或互联网生鲜自有品牌平台背景者优先。
● 熟悉OEM合作模式，具备商品开发、供应商审核、质量协议制定等实战经验者优先考虑。
● 有冷链商品质量管理、仓储物流品控经验者优先。
3. 专业能力
● 熟悉食品质量管理体系（如HACCP、ISO22000等），具备较强的问题分析与解决能力。
● 具备良好的数据敏感度，能通过数据分析发现潜在质量问题并提出改进建议。
● 熟悉国家食品安全法规及平台商品质量标准，能有效对接内外部质量合规要求。
4. 沟通协作能力
● 沟通表达能力强，能够跨部门高效协作，推动OEM厂商、内部业务团队共同达成质量目标。
● 性格开朗，团队意识强，具备包容性和分享精神，能够在多变环境中快速适应并推进工作。
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.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、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。