南京化妆品工程师
化妆品工程师是负责研发、设计和改进化妆品产品的专业人士。他们负责开发新产品、配方和工艺流程，并确保产品符合法规要求和市场需求。化妆品工程师需要具备化学、生物学和工程学等相关领域的知识，以便设计出安全、有效的产品配方并保证产品的质量和稳定性。他们通常与实验室技术人员合作，进行实验和测试，以确保产品的安全性和有效性。此外，化妆品工程师还需与营销团队合作，制定产品方向并满足市场需求。对于化妆品工程师来说，创新、品质、安全和可持续发展是非常重要的核心价值观。在这个岗位上，他们需要对化妆品行业的发展趋势有一定的了解，并不断更新知识，以应对市场的挑战和变化。
薪酬概览
平均月薪
¥12100
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥9300 - ¥14800
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
50% 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
8月新增岗位
1
对比上月：岗位减少0
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 1 | 100% |
热招职位
理化实验员面议
1、根据公司相关质量的程序文件，严格按照技术文件要求对原材料进行调配检测，完成检测结果报告；
2、认真做好实验室各类物品标识和质量检验记录；
3、对配料和生产涂装线的过程做好统计技术分析；
4、对错检、漏检、工作失误所造成的质量问题负责；
5、在检验过程中发现重大质量问题和批质量问题及时向领导报告，做好隔离标识、等待处理等；
6、妥善保管所属工作范围的受控图纸、技术文件、操作规程等；
7、及时完成领导布置的其它任务。
岗位要求：
1、两年以上工作经验，熟悉各种常规化学品性质，能够按照标准要求调配化学试剂；
2、了解质量管理基础知识和统计基础知识；
3、掌握所用检具、量具、检测仪器、设备工作性能和实用方法；
4、熟练掌握产品涂层手工作业和机器人作业操作规程，能够指导产品涂层操作；
5、化工及相关专业、从事过实验室工作者优先考虑。
1.负责设备预防维修计划的制定、跟踪复核工作；
2.负责制药设备的调研、采购、技术改造工作；
3.负责设备管理制定的建设工作，熟悉设备TnPM管理；
4.积极完成上级领导布置的各项任务。
招聘电梯工
招聘岗位：电梯维保技工
岗位职责：
1、认真按时保质保量完成电梯维保任务和临时指派的维修工作；
2、认真学习和掌握电梯规范国家标准、行业标准，熟悉掌握电梯的技术性能及原理；
3、处理电梯运行过程中出现的紧急情况，进行放人操作；
4、严格按照保养作业指导书进行操作，每次保养急修应认真填写保养急修记录，并有客户签字；
5、认真参加公司安排各项安全和技术培训；
岗位要求：
1、踏实肯干，对工作认真负责；
2、高中/中专及以上学历，机电类专业优先；
3、具有电梯操作证
薪资：5000-7500，可浮动，以实际招聘面试结果为准
早九晚六，月休6天
缴纳五险一金，商业保险
工作地点：南京、合肥、徐州、扬州
1. 制定和优化生产现场的工艺操作规范和标准化作业指导书，设计、引进及改善生产工装、刀具、工具，保证、提高加工质量与效率；
2. 负责新产品的试制与验证工作，编制PFEMA、工艺文件，负责新品首件及制造过程首件的认证、新品试验跟踪及总结报告编制，负责新工
艺、新方法的现场试验和评审；
3. 推进新技术、新设备、新工装、新刀具等的调研、引进，实现高效率高质量低成本的制造能力；
4. 负责不合格品单的处理意见，并制定返修方案，对制造工艺分析并改善，解决技术难题和质量问题。
1. 负责网络安全产品的运营和运维，落地网络安全产品的防护和体系运作，包括安全产品运维、安全运营规范制定、资产风险运营、漏洞补丁运营、事件监测响应，防止出现重大网络安全事故；
2. 利用AI技术和安全分析工具，进行安全日志的采集、分析和挖掘，提升安全事件的检测和响应效率，支撑运营目标达成；
3. 设计和优化安全检测规则，结合机器学习模型提升异常行为识别能力；
4. 跟踪业界最新的安全威胁情报和AI安全技术，持续优化安全防护策略。
1、根据前台和车间主管的分配，认真、仔细完成维修工作；
2、负责在维修过程中对客户车辆采取有效的防护措施；
3、负责按委托书项目进行操作，在维修过程所出现的问题及时向管理层汇报；
4、对每个维修项目必须自检，合格后转到下个工序，不断提高了专业技术，保证维修质量。
1.协助产品经理完成面向海外智慧农业、智能工业ToB端产品全流程落地，重点对接葡语/俄语地区场景需求；
2.协助输出产品原型、需求文档、功能说明，整理产品会议纪要、需求清单、迭代排期等各类产品资料；
3.协助梳理业务流程、使用痛点，整理产品运营数据，输出简易分析汇总。
作为终端设备智能化升级的核心技术决策者，您需深度融合终端硬件能力与端侧AI技术，主导从芯片选型、系统架构到AI应用落地的全链路技术体系构建，推动终端设备在智能交互、实时决策等场景的竞争力突破。
1. 终端技术架构设计
定义终端设备（手机/机器人/车载系统等）的异构计算架构，统筹CPU/GPU/NPU算力分配，优化端侧AI推理性能（如延迟<50ms、功耗<1W）。
主导轻量化AI框架研发，支持TensorFlow Lite/MNN等引擎的定制化适配，解决模型压缩（如知识蒸馏、量化）与硬件兼容性问题。
2、 AI能力终端化落地
设计端云协同方案，划分云端训练与端侧推理边界，实现隐私保护下的实时AI功能（如语音唤醒、行为预测）。
攻关节能算法：开发动态电压频率调整（DVFS）、模型稀疏化等技术，平衡AI算力需求与终端续航。
3. 终端产品技术闭环
从硬件层（传感器选型、功耗优化）到应用层（AI Agent、多模态交互）全栈把控，确保技术方案与产品体验一致。
建立终端AI基准测试体系，量化模型精度（如mAP）、推理速度（FPS）等核心指标，驱动技术迭代。
4. 生态构建与商业化
联合芯片厂商（如高通/联发科）定制AI-ISP芯片，推动NPU算力密度提升与能效优化。
打造终端AI开发者平台，提供模型转换工具链、仿真测试环境，构建行业技术标准