济南QA测试工程师
QA测试工程师（Quality Assurance Testing Engineer）是负责保证软件产品质量的专业人员。他们主要负责设计、编写和执行软件测试计划、测试用例和测试脚本，以验证软件的功能、性能、稳定性和安全性。QA测试工程师负责发现并报告软件中的缺陷，并与开发团队合作解决这些问题。他们还参与制定质量标准和流程，确保团队遵循最佳的软件质量实践。此外，QA测试工程师还需不断关注软件行业的最新趋势和技术，以确保测试工作与时俱进。这个职位需要具备扎实的软件测试知识和经验，以及良好的沟通能力、问题解决能力和团队合作能力。QA测试工程师通常在软件开发团队中起到至关重要的作用，确保最终产品的质量达到客户的期望。
薪酬概览
平均月薪
¥10500
中位数 ¥9000 ｜ 区间 ¥8000 - ¥13000
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
42.9% 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
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 2 | 50% |
| 不限经验 | 2 | 50% |
热招职位
1.质量监督与检查：对车间生产全过程进行实时质量监督，依据质量标准和操作规程，定期进行现场检查，确保生产活动严格符合药品生产质量管理规范（GMP）及相关法规要求。
2.质量文件管理：参与制定、修订和完善车间质量管理相关文件，确保文件的准确性、完整性和现行有效性。
3.质量数据收集与分析：收集、整理和分析车间生产过程中的质量数据，如产品合格率、不合格品率、质量偏差等，分析挖掘数据背后的质量问题，为质量改进提供数据支持和决策依据。
4.质量问题处理与改进：协同车间生产团队，及时处理生产过程中出现的质量问题，如不合格品处置、质量偏差调查等。
5.质量培训与沟通：协助车间开展质量培训工作，提高员工的质量意识和操作技能，确保员工熟悉质量管理要求和操作规范。与其他部门（如研发、采购、销售等）保持良好的沟通协作，共同解决涉及质量的问题，保障产品质量的稳定性和一致性。
负责小区内人行车行出入口管控，人员盘查及小区内秩序巡逻。
入职资格：
年龄18-40周岁，身体健康，五官端正。
无违法犯罪记录，无纹身，退伍军人优先考虑。
工作时间：12小时工作制，半个月倒一次班 两班倒。
福利待遇：
每月到手佣金5200~6000
缴纳商业保险，提供住宿。
节日员工关怀，员工活动。
1.负责车间质量体系建设与维护，确保生产全过程符合GMP/CGMP法规要求，保障产品质量100%合格。
2.监督生产线操作符合工艺规程与SOP，识别质量隐患，主导质量异常调查与处理。
3.负责GMP文件审核、变更控制、偏差调查、CAPA跟踪及验证报告审核。
4.组织应对国内外官方审计及客户质量审计，协调处理市场质量投诉与不良事件。
5.开展质量培训，培养车间质量人才；支持新产品转移、工艺变更等专项质量工作。
1.质量监督与合规：监督ADC生产全过程的质量控制执行情况，确保生产活动符合GMP、工艺规程、质量标准及公司质量体系要求。
2.记录与数据审核：审核生产批记录、辅助记录、检验记录等质量文件，确保数据完整性、准确性及可追溯性，推动记录规范化管理。
3.偏差与CAPA管理：主导车间内部偏差处理流程，组织偏差调查与风险评估，制定并跟踪纠正和预防措施，确保问题有效闭环。
4.内部自查与外部审计：策划并执行车间质量自查，识别质量风险并推动整改；迎接客户、监管机构等外部审计，准备质量文档，跟进审计缺陷项的整改落实。
5.跨部门质量协同：与生产、QA、QC、技术等部门密切协作，参与变更控制、超标结果（OOS）调查、产品质量回顾及持续确认工作。
6.验证活动支持：审核工艺验证、清洁验证、分析方法验证等方案与报告，监督验证实施过程，确保验证符合法规及内控要求。
7.技术转移质量评估：参与新产品、新工艺的技术转移，从质量风险控制角度评估工艺可行性，确保转移过程质量体系的有效衔接。
8.质量体系持续改进：运用质量工具（如FMEA、CAPA、趋势分析）推动车间质量体系优化，提升过程控制能力与产品质量稳定性。
9.质量培训与文化建设：组织开展质量法规、SOP及案例培训，提升员工质量意识与合规操作水平，推动全员质量文化落地。
1、负责协助药物研发阶段质量管理体系的建立、实施、维护与持续改进，确保研发活动符合国家药品监管法规要求；
2、负责药物研发药学研究（CMC）阶段的质量管理，包括项目研究各阶段的合规性监督审核、技术转移、研究现场规范性检查、委托研究、注册申报自查等；
3、负责研发过程中质量事件如偏差、变更、异常的管理，包括管理文件的撰写、流程的审核、调查与跟踪；
4、组织并执行研发相关的质量审计（内部审计及官方检查），牵头准备迎检材料，组织整改回复并跟踪审计发现项的整改与闭环管理；
5、审核研发相关的技术文件，包括方案、报告、记录、SOP等，确保其合规性、完整性和可追溯性；
6、跟踪国内外药品研发质量管理的最新法规动态，及时更新内部质量管理流程，组织研发人员进行质量管理体系、数据完整性等方面的培训。
1.负责检验能力的建立，包括原料、半成品、成品理化及营养指标检测、分析方法学验证；
2.负责原料、成品、环境微生物的检测；
3.负责生产设备安装调试、验证及生产工艺验证；
1.将安全策略转化为技术规范（如《模型安全编码指南》《数据隐私保护技术要求》），指导业务团队（如模型工程师、数据分析师）采用技术手段落实安全要求。
2.主导AI安全风险评估，使用工具（如检测模型偏见、Microsoft 扫描模型漏洞、评估模型鲁棒性）定期扫描训练数据、模型文件及推理服务，识别潜在风险（如数据泄露、模型被篡改、恶意 prompt 注入），生成技术评估报告并提出整改方案。
3.开发自研安全工具（如模型水印嵌入工具、数据脱敏自动化脚本、智能体安全沙箱），提供标准化接口（如RESTful API）供业务团队调用；维护现有安全工具（如漏洞扫描系统、日志分析平台），确保工具有效性。
4.建立24小时安全事件响应机制，使用技术手段（如分析系统日志、检测网络攻击、模型回滚工具恢复受感染模型）快速定位事件根源（如模型被恶意篡改、训练数据泄露），协调技术团队（如安全运维、模型团队）采取隔离、修复等措施，降低损失。
5.为业务团队提供技术支持（如解答模型安全编码问题、指导数据隐私保护技术实现）；开展技术培训（如“模型安全攻防实战”“数据隐私保护技术实践”），提升团队技术安全能力，减少人为技术失误导致的安全问题。
负责落实公司安全事务工作部署，管辖区域内公司全业务线安全事故事件处置、安全事故事件预防以及安全资源构建和维护等，主要工作包括：
1.事故事件处置：负责辖区内全业务重特大橙色等级和红色等级安全事故事件处理。
2.区域安全风险防范：负责了解辖区内各城市的交通、消防等政策信息，对业务开展提出指导建议和安全风险建议，负责协调区域内业务同学做好各类安全事件的预防工作。
3.支持业务开展：负责部署地方资源，提前沟通属地交通、治安、刑侦、消防、安监等部门，协助业务一线团队落地业务动作，保障业务在区域内的安全。
4.安全文化宣导：负责辖区内各业务的安全文化宣导，协同推进落地并检核。
5.资源建立与维护：配合属地公安、消防、交警等政府部门开展警企活动，保持良好关系，弘扬社会正能量。
6.复盘分析：汇总辖区内的事故事件数据，复盘和分析事件发生的原因，并制定预防方案，推行并反馈效果。
7.安全巡查：负责辖区内定期和不定期的安全巡查，如配送员的违规违法骑行、配送员的日常行为规范、零售仓站安全巡查等。
8.大型会议、活动安保管理：负责辖区内重大会议、活动、节日的安保方案制定、落地、检核和复盘。
9.培训宣导：负责辖区内对业务一线团队、职场等进行安全知识、安全管理方案等的培训和宣导。
1.协助质量副总经理/总经理制定并实施公司质量发展战略，建立和完善质量治理体系，推动质量管理体系持续符合中国GMP、FDA、EU GMP、ICH及其他适用法规要求，确保公司质量目标与经营战略有效衔接。
2.统筹药品全生命周期质量管理，监督质量体系各要素有效运行，组织开展质量风险管理、质量趋势分析及持续改进工作，保障产品质量、安全性和合规性。
3.负责国内外法规及监管要求的研究与转化，统筹国内外药政监管机构检查、客户审计及认证审核工作，建立常态化迎检机制，持续提升企业国际合规能力和市场准入能力。
4.推动质量文化建设和数据可靠性管理，建立风险预警和质量改进机制，强化全员质量意识和合规意识，提升企业质量管理水平和质量竞争力。
5.负责质量团队建设和人才梯队培养，打造专业化、国际化质量管理团队，为公司高质量发展提供组织保障和人才支撑。
6.完成公司及上级领导交办的其他工作。
1.进行多肽的制备液相分离纯化；
2.对多肽分离纯化方法和条件进行开发、筛选和优化；
3.多肽中控检测，合理安排实验，高效率的完成日常工作；
4.负责进行多肽或小分子药物研发及申报工作；
5.按公司要求规范书写试验记录及报告；
6.对仪器设备进行日常维护。
1.负责小象超市生鲜供应链环节商品及供应商质量管理，从源头到餐桌，预防和优化商品质量问题，提升用户满意度；
2.负责商品验收，存储，包装，配送过程中的质量检测和标准落地，减少各环节的商品质量问题发生；
3.负责跟踪解决出现的商品（特别是生鲜产品）质量问题，避免商品质量问题重复出现，影响用户体验；
4.负责与采购/客服/品质标准组等相关横向部门配合，解决商品品质异常及潜在食品安全风险。