杭州Production Engineer
Production Engineer是负责监督生产流程和设备,确保产品的质量和效率的专业人员。他们负责优化生产系统,提高生产效率,降低成本,同时保证产品质量达标。此外,他们需要与其他部门合作,解决生产过程中出现的问题,并提出改进建议,以确保生产流程的顺利进行。总的来说,Production Engineer的工作是确保生产线的正常运转,生产出高质量的产品并提高生产效率。
薪酬概览
平均月薪
¥12300
中位数 ¥12500 | 区间 ¥9500 - ¥15200
数据来源:谈职全网12份招聘数据;更新时间:2026年7月13日
月薪分布
58.3% 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
8
对比上月:岗位减少7
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 | 5 | 50% |
| 不限经验 | 5 | 50% |
热招职位
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。
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。
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、工艺开发与DFM分析:跟进产品早期开发,提出DFM需求并闭环;制定输出SOR技术协议和核心PFMEA;
2、供应商管理与评审:评审供应商方案并组织评分;管理供应商开发过程,确保按节点完成线体设备采购、组装、调试和发运;
3、图纸审核与验收组织:审核供应商3D/2D电气图纸并组织会签;协调供应商端预验收,组织各相关部门参与;
4、线体调试与生产组织:跟进线体setup和调试物料准备;协助组织现场小批量生产,协调生产资源进行样件输出;
5、工艺文件与验收交付:协调输出线体PFMEA、CP、SOP等工艺文件;完成线体终验收,确保问题整改闭环并最终交付生产。
工作内容:
-负责咖啡机等设备的维护、故障诊断和排除;
-安装、调试、维护机器设备;
-按照公司维修、保养计划进行设备保养及校准;
-对设备、保养记录进行总结分析,发现问题,及时上报解决;
-协助技术部解决技术问题;
任职资格:
-大专及以上学历,要有低压电工证;
-具有良好的服务意识,工作认真负责;
-较强的事故判断和处理能力,动手能力强。
工作地址:桐庐及周边门店
工作内容:
-负责咖啡机等设备的维护、故障诊断和排除;
-安装、调试、维护机器设备;
-按照公司维修、保养计划进行设备保养及校准;
-对设备、保养记录进行总结分析,发现问题,及时上报解决;
-协助技术部解决技术问题;
任职资格:
-大专及以上学历,要有低压电工证;
-具有良好的服务意识,工作认真负责;
-较强的事故判断和处理能力,动手能力强。
工作地址:桐庐及周边门店
职位说明:
根据维保经理排定每家麦当劳餐厅指定设备的保养计划,有效地管理多家麦当劳餐厅设备的保养清洁工作;以月为单位,每天为每家麦当劳餐厅制定设备保养清洁排班。除需遵守麦当劳政策和程序之外,其主要职责包括但不限于下列各项:
负责区域内餐厅所有设备的维护和保养,确保机械设备正常运转对生产设备进行巡检,处理机器设备、设施的维修和异常情况,并记录快速处理生产中出现的机器故障,确保生产顺利进行
职能标准:
具备强烈的团队合作意识能够接受跨门店工作及夜班工作能够操作手机软件并按指引录入系统有保养设备及电工经验者优先考虑
福利待遇:
报酬多劳多得,享有五险一金(全职)、百万医疗险(全职)、雇主责任险、带薪年假(全职)、法定节假日三薪,周六免费餐饮、尊享餐饮折扣。
(福利待遇细则,详见公司相关规定)
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。
● 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、负责城市整体仓储和分拣业务运营和管理,共享冻库的管理,商品收货、存储、拣选和分拣等工作,保障履约的稳定;
2、负责推进仓储和分拣运营标准落地,提升仓储现场标准化水平;
3、负责仓储和分拣运营质量提升,改善过程品质防护,降低商品损失和品质客诉;
4、负责仓储和分拣效率优化,提升业务履约能力;
5、负责城市仓储组织能力建设。
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。