上海电学计量工程师
电学计量工程师是负责电力系统中计量装置的设计、安装、调试和维护的专业人员。他们通常参与电力系统的规划和设计，负责计量装置的选型、布置和安装。在现代化的电力系统中，电学计量工程师还可能负责开发和应用先进的计量设备和技术，如智能电能表、远程抄表系统等。此外，他们还负责确保电能计量的准确性和可靠性，以满足用户和监管部门的需求。电学计量工程师需要具备扎实的电力系统知识、计量学和电子技术，并具有丰富的工程实践经验。他们通常与电力系统规划师、维护工程师和监管部门等合作，共同确保电力系统的运行和供电质量。
薪酬概览
平均月薪
¥9300
中位数 ¥10000 ｜ 区间 ¥7100 - ¥11600
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
66.7% 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
14
对比上月：岗位新增9
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 | 11 | 84.6% |
| 不限经验 | 2 | 15.4% |
热招职位
作为客户项目的质量窗口，主导新产品开发阶段的客户质量策划与交付达标，确保项目从设计到量产符合 IATF 16949/VDA
6.3 及客户特定标准，实现零缺陷量产。
1. 主导客户项目APQP全流程工作，对客户质量要求进行深度解码，策划FMEA、SPC、MSA等质量工具在项目中的运用，制定跨部门执行方案并跟踪落地；协调资源编制并提交APQP/PPAP文件，确保PSW顺利签署；
2. 主导客户质量阀点评审、专项质量策划等活动的开展，确保质量工具在客户参与变更的质量风险影响评估，主持内外部会议和汇报；
3. 主导量产前的客户问题管理，拉动研发/生产/供应链资源运用8D方法根因分析，编制客户端报告，确保问题整改措施按期执行验证；
4. 负责新项目定点前和产品开发过程中各类客户审核的全流程筹备，包括审核要求的传递、跨部门审核准备和审核问题关闭，确保零重大不符合项；
5. 完成项目组和部门安排的其他任务。
1. 主导车规芯片全生命周期功能安全工作，制定功能安全计划和安全架构，完成芯片或IP的HARA、DFMEA、FMEDA、FTA、DFA等安全分析，输出安全分析报告
2. 牵头硬件/软件功能安全机制设计与落地，确保产品满足目标ASIL等级要求
3. 主导功能安全审核（Safety Audit）和功能安全评估（Safety Assessment），确保开发过程符合标准要求
4. 对接第三方认证机构（如TÜV、SGS等），主导芯片功能安全认证与审核，完成功能安全交付
5. 维护公司功能安全流程体系，开展内部培训与流程优化
1、跟踪国内养老金行业动态，牵头产品市场分析，负责养老金产品设计开发、监管报审；
2、负责养老金产品日常管理，与公司各部门协调养老金产品监管备案、运营管理及信息披露事宜；
3、及时了解市场需求，研究制作养老金产品系列行销辅助材料及培训材料，辅助养老金产品的营销推动。
1. 制定项目质量计划和策略，识别项目关键质量风险点，并对风险事项跟踪闭环。
2. 推动相关方准备项目质量关键节点的评审，并对评审发现问题追踪闭环。
3. 监控并度量整个软件开发过程，覆盖需求分析，开发实现和测试的全链路。
4. 跟踪软件开发过程中的问题和量产爬坡的问题，并对问题跟踪闭环。
5. 持续总结项目交付和量产爬坡过程中的问题，形成经验教训并推广到其他项目。
6. 协调研发，测试等相关方，制定软件及功能的准出标准，并编维护相关标准。
7. 持续改进业务流程，组织质量体系文件的编写、发布和维护。
8. 支撑公司质量管理体系的维护，配合完成公司质量管理体系内审、管理评审、客户审核和外审认证的准备协调和联络工作，以及不符合项的纠正与关闭。
带领团队高质量高效率完成以下使命：
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. 负责商品收货，存储，包装，配送过程中的操作管理规范和标准落地，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. 负责与服务站/物流/采购/客服/品质标准组等相关横向部门配合，解决潜在商品品质问题或食品安全风险。
5. 负责对前置品控团队进行管理，确保对商管理、品质验收等工作的完美交付。
岗位职责：
1. 负责受理首营产品申报，供应商资质审核录入。
2. 负责商品、供应商和生产企业的变更控制。
3. 配合处理质量投诉，收集和上报不良反应和不良事件的信息，建立内外部的质量监测，并采取纠正和预防措施进行优化。
4. 负责建立并完善质量档案。
5. 配合完成验证工作，协助市场抽检工作。
6. 完成上级交办的其他任务。
岗位要求：
1.学历要求：本科及以上学历。
2.专业要求：药学/生物医学工程/医疗产品管理/医疗器械监管等相关专业。
3.其他技能要求：
熟悉医疗器械质量管理法规及医疗器械经营质量管理流程；熟练操作电脑，熟悉WORD/EXCEL/PPT等办公软件；有一定的文档管理能力，较强的质量把控能力及沟通能力；诚实守信，踏实上进，工作细致，有责任心，具备良好的沟通能力和团队合作精神；有质量管理实习经历优先；身体健康，无传染性疾病。
岗位职责：
1. 负责受理首营产品申报，供应商资质审核录入。
2. 负责商品、供应商和生产企业的变更控制。
3. 配合处理质量投诉，收集和上报不良反应和不良事件的信息，建立内外部的质量监测，并采取纠正和预防措施进行优化。
4. 负责建立并完善质量档案。
5. 配合完成验证工作，协助市场抽检工作。
6. 完成上级交办的其他任务。
岗位要求：
1.学历要求：本科及以上学历。
2.专业要求：药学/生物医学工程/医疗产品管理/医疗器械监管等相关专业。
3.其他技能要求：
熟悉医疗器械质量管理法规及医疗器械经营质量管理流程；熟练操作电脑，熟悉WORD/EXCEL/PPT等办公软件；有一定的文档管理能力，较强的质量把控能力及沟通能力；诚实守信，踏实上进，工作细致，有责任心，具备良好的沟通能力和团队合作精神；有质量管理实习经历优先；身体健康，无传染性疾病。
岗位职责：
1. 掌握药物分析的基本方法、原理和手段，能进行药品检验的操作。
2. 熟练使用分析仪器；能排除简单故障，做好仪器的清洁、维护、保养和使用情况登记。
3. 按检验操作规程规定的检验方法和检验项目对样品检验。
4. 及时、准确地做好检验记录和出具报告，并按规定复核。
岗位要求：
1、学历要求：大学本科及以上
2、专业要求：药物分析、化学分析及其相关专业
岗位职责：
1. 掌握药物分析的基本方法、原理和手段，能进行药品检验的操作。
2. 熟练使用分析仪器；能排除简单故障，做好仪器的清洁、维护、保养和使用情况登记。
3. 按检验操作规程规定的检验方法和检验项目对样品检验。
4. 及时、准确地做好检验记录和出具报告，并按规定复核。
岗位要求：
1、学历要求：大学本科及以上
2、专业要求：药物分析、化学分析及其相关专业
1.负责健全公司数据安全策略；
2.组织落实、执行集团及公司数据安全管理要求；
3.参与数据处理活动安全评估、数据安全事件应急响应和处理，组织开展应急演练；
4.组织开展公司数据安全工作评估与监督检查；
5.组织开展数据安全培训教育，参与数据标准、数据质量检查等数据治理工作；
6.完成领导交办的其他任务。
1、负责座舱软硬件体系流程建设：深入座舱业务需求，分析、策划并建立覆盖座舱产设研测全生命周期的体系流程，形成相应的文档，并推动相应工具建设；在体系流程执行过程中，持续系统性的优化；面向数字座舱部门的流程及工具培训
2、负责座舱软硬件质量策划：定义质量目标、开发各阶段质量要求，制定质量保证计划
3、负责座舱软硬件质量保证：实施和推动质量保证活动，对过程质量度量与分析
4、负责座舱软硬件质量改进：推动问题管理，组织问题复盘，推进质量管理体系改进
1.负责对接客户的质量，处理客户质量需求。包括客户投诉，客户审核，质量问题解答
2.作为客户的沟通窗口，主导客户投诉问题的解决，推动内部问题调查，跟进失效分析进程，主导根因调查，向客户及时提供8D报告
3.协调主导客户审核，与内部团队沟通审核需求，保证审核过程顺畅，按时跟踪关闭审核结果并反馈客户
4.制定新产品质量计划，跟踪监督APQP研发过程实施，按时提交客户PPAP
5.与质量团队中其他成员合作及时发现内部质量系统问题，推动系统性持续改善
6.建立和执行公司新产品研发完整的质量管控标准，包括从设计，验证到生产的整个流程
7.制定长期质量提升计划，驱动产品研发和生产管控以达到“零缺陷”的目标
8.作为客户质量代表，监督生产过程质量，处理量产变更，异常批次等
9.作为客户质量代表，监督新品导入过程验证，包括CP，AFT以及解决导入过程中的质量问题
负责产品研发阶段质量管理工作，参与需求评审、设计评审和测试评审。
1、组织或参与设计风险分析（如DFMEA、FTA、ASPICE等），识别设计风险。
2、负责研发阶段质量问题管理，推动问题分析与闭环。
3、管理和跟踪产品验证计划，确保验证覆盖设计风险。
4、参与研发变更管理，评估变更对产品质量的影响。
5、推动研发质量流程落地和持续改进，并具备对客能力
1、多维失效诊断： 负责电子组件、电路板（PCBA）及精密机械/机电系统的失效分析（FA），通过物理拆解、电性能测试及微观表征，对故障进行精准定位与深度原因挖掘。
2、AI 赋能分析： 积极利用 AI 工具（如图像识别、数据建模、大语言模型等）优化失效分析流程。 探索如何通过 AI 提高显微图像识别精度，或利用历史数据进行失效模式的智能预测。
3、失效机理研究： 深入研究材料疲劳、环境应力、电磁干扰等失效诱因，与研发和工艺团队并 balance 协作，提供从设计端到工艺端的实质性改进建议。
4、护航产品可靠性： 在新产品诞生的早期阶段，从失效分析的视角提供专业预判，参与可靠性评审，帮助团队规避设计及工艺中的潜伏风险。
5、实验室知识资产化： 撰写逻辑清晰、证据详实的分析报告，将每一次“避坑经验”转化为实验室的知识财富，推动技术标准的建立。
6、分析方法创新： 探索并导入前沿的检测手段（如非破坏性分析、传感器融合监测等），提升分析精度与效率，让真相更快“收敛”。