南京木模工
木模工是负责制作木模具的专业工人。他们根据建筑图纸和设计要求，使用各种木材和工具，制作用于浇筑混凝土或其他材料的模板。木模工需要精确地测量、切割和装配木材，确保模板完全符合设计要求。他们也要考虑到模板的结构稳固性和承重能力，以及对模板进行防水处理，确保模板使用寿命长。在施工现场，木模工还需要安装和拆除模板，以确保混凝土能准确浇筑成设计要求的形状和尺寸。木模工需要具备良好的手工技能、技术理解和团队合作能力，以确保模板制作和安装的质量和效率。这是一个需要细致和耐心的职业，对建筑行业至关重要。
薪酬概览
平均月薪
¥6000
中位数 ¥6000 ｜ 区间 ¥4700 - ¥7300
数据来源：谈职全网10份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
90% 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 | 2 | 50% |
| 不限经验 | 2 | 50% |
热招职位
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、负责市场电力方面的维修工作
2、负责各区域安全巡查、维修
3、负责上门抄表电表，并进行汇总核算
4、确保各种弱电设备系统正常进行及外墙弱电线路安装规范进行安装
5、负责市场公共区域设施设备维修及运行，保养维护工作
1、负责设计工艺性评审，工艺方案制定，工艺方案评审；
2、负责设计、引进及改善生产工装、刀具，编制各种规范文件、操作指导书；
3、负责新工艺、新方法的现场试验和评审，现场问题处理，工艺培训；
4、不合格品单的处理，制定返修方案，分析并改善；
5、制定标准工时及产能测算，动态调整，不断提高生产作业管理水平。
1、现场管理与培训：现场目视化、标准化的制定及数据维护。
2、生产进度控制：样品生产现场的进度跟踪，跨部门之间资源协调，生产问题的拉动解决。
3、质量控制：协助分析不合格品产生的原因，改进措施的跟踪推动。
4、数据统计与报告：负责每天统计员工产量，录入企业系统，完成各类生产报表。
5、跨部门协调：与采购、仓储等相关部门沟通协调，确保生产所需物料的及时供应。
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。
1.负责定期汇总分析客户端的质量问题，并制定质量提升计划。
2.负责客户端不合格产品的评估和处置，组织召开质量分析会、参与质量事故的调查工作，收集质量信息。
3.保证所有质量问题得到正确地分析，监控问题的整改过程和实施结果。
4.负责定期客户端拜访收集客户需求，数据统计、分析、改进工作提升客户满意度。
5.协调资源和公司各个部门对接，客诉的问题得到有效协调解决。
1、承接销售需求，评审销售订单交货期，灵活执行产销反馈机制；
2、依据需求优先级、物料情况、车间产能制定生产计划，分解及监控计划的执行，确保计划达成率；
3、组织定期的生产会议，监控产线计划执行情况，及时协调处理异常；
4、参与生产产能评估，制定并跟踪落实瓶颈工序的解决方案；
5、管控原材料、在制、半成品库存，制定库存控制策略，确保DOH处于合理水平。
1.负责仓内日常工作计划、人员安排、进度控制及现场把控，对生产效能负责；
2.负责生鲜收货、拣货、投线、领料等现场进度的管控；
3.负责处理收货、拣货、投线、领料过程中异常问题；
4.负责业务流程提出改善措施和方案，并组织实施；
5.负责仓库6S工作，可视化管理实施情况；
6.制定夜间生产工作制度及流程，定期进行培训和考核，提高员工素质及工作效率；
1、负责所对接的人力资源模块如培训发展、绩效评估、薪酬福利、员工招聘、企业文化、员工关系的工作开展；
2、深入了解核心业务，有效地支持业务工作，助力业务发展；
3、其他部门工作。
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