杭州样衣工
样衣工是指在服装、纺织等行业中负责制作样衣的专业人员。他们通常根据设计师提供的图纸和样板，使用裁剪、缝纫等技术制作样衣。样衣工需要精通裁剪、缝纫、拼版以及布料特性等技术，能够将设计师的创意转化成实物样品。在制作过程中，样衣工需要对细节和工艺要求非常严谨，确保样衣质量符合设计要求。此外，他们还需要与设计师、纺织厂商等人员密切合作，确保样衣的生产顺利完成。样衣工通常在服装制造厂、设计工作室、品牌公司等场所工作，是服装生产流程中不可或缺的重要角色。他们的工作直接关系到服装产品最终的质量和外观。
薪酬概览
平均月薪
¥7700
中位数 ¥8000 ｜ 区间 ¥6300 - ¥9200
数据来源：谈职全网28份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
57.1% 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
6月新增岗位
5
对比上月：岗位减少5
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 | 50% |
| >10年 | 2 | 50% |
热招职位
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. 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、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、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. 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.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；
1、制订并执行所辖区域的业务计划，合理分配区域推广指标，组织推广活动，带领团队成员达成和超越销售业绩指标；
2、收集分析竞争对手信息，掌握竞争产品动态，及时向上级和市场部反馈，并提出竞争策略建议；
3、开拓潜在的医院渠道客户，并对既有的客户进行定期拜访和维护；
4、管理销售团队，对团队成员进行补充、培训、指标考核，实施奖惩或激励措施；
5、负责区域内面向各医院的学术研讨会等活动的组织、策划、协调及跟进反馈工作；
6、积极参与和推进合规项目，为下属提供相关的合规指导，规范其工作行为，确保各项活动的真实性和合规性；
7、完成上级交代的其他任务。
专业要求工程管理、建筑工程、通信工程、电子信息工程工作职责1、负责区域内工程项目的业务拓展，与客户沟通，了解客户需求，推广公司工程服务。
2、熟悉通信工程业务等，为客户提供专业的工程解决方案，包括地埋管道的设计、施工和维护等。
3、跟踪项目进度，协调公司内部资源，确保项目按时完成。
4、维护客户关系，及时处理客户反馈，提高客户满意度。
5、收集市场信息，分析竞争对手情况，为公司业务发展提供参考。
6、及时回笼资金，确保项目款项按时收回，保障公司资金流的稳定。
任职要求1、遵守中国宪法和法律，符合岗位所需 的学历、专业技能、身体条件人员；
2、本科及以上学历，工程管理、建筑工程、通信工程、电子信息工程等相关专业优先，一般不超过40周岁；
3、熟悉通信网络、管道设计、工程项目等，有2年以上相关工作经验者优先；
4、具备良好的沟通能力和客户服务意识，能够与客户建立良好的合作关系。
5、具有较强的市场开拓能力和业务谈判能力，能够独立完成项目拓展任务。
6、能熟练使用CAD等工程软件进行图纸绘制、预算编制、文本编写及项目立项。
7、能够吃苦耐劳，有较强的团队协作能力及抗压能力，适应经常外勤的工作安排。