深圳验布工
验布工是纺织行业中的关键岗位之一，负责对织物进行质量检验和验布工艺处理。验布工需要具备对织物质量的敏锐观察力和丰富的经验，能够识别和判别各种织物缺陷，并且熟悉各类织物工艺。其主要工作包括检查织物表面的瑕疵、颜色一致性、尺寸准确性等，以确保产品符合客户的要求。验布工需要熟悉使用各种检测仪器和设备，对不合格的织物进行深入分析，并提出改进建议。此外，验布工还需要与生产人员和质检人员紧密合作，确保生产过程中的质量普检与随机检验。整体而言，验布工是纺织行业中至关重要的岗位之一，对产品的质量起到决定性作用。
薪酬概览
平均月薪
¥6600
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥5900 - ¥7200
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
100% 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
4
对比上月：岗位减少1
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 | 8 | 100% |
热招职位
腾讯游戏品质管理部-AI测试平台产品负责人-高级技术产品经理
1.有AI产品经验（LLM / Agent / Copilot类）；
2.有测试/质量领域经验（QA / 自动化 / 游戏测试）；
3.有游戏行业经验（尤其是大型项目）；有数据产品/指标体系经验。
1. 负责 AI 安全研究方向规划与关键场景设计：面向安全运营、威胁检测、事件响应、漏洞分析、攻防验证等方向，规划 AI 在安全业务中的应用路径，明确能力边界、技术路线、评估方法和落地优先级。
2. 主导 AI+SOC 智能研判体系建设：设计预警研判、攻击链溯源、威胁情报关联、安全日志分析、处置能力建设等核心能力，推动 SOC 从人工经验驱动向 AI 辅助研判、证据化分析和自动化闭环演进。
3. 主导安全 Agent / Workflow 架构设计：负责安全场景下 Agent、RAG、工具调用、任务拆解、上下文管理、结果校验和人工确认机制的架构设计，构建面向安全分析师的智能研判助手和自动化分析流程。
4. 牵头 AI 赋能攻防研究与验证：探索大模型在代码审计、漏洞分析、Fuzzing Harness 生成、渗透测试路径辅助、攻击链推理、检测规则生成等方向的应用，形成可复用的方法、工具和研究成果。
5. 建立 AI 安全应用评测与风险控制机制：负责 AI 安全能力的效果评估和风险控制，包括准确性、可解释性、误报漏报、证据完整性、提示
1、负责运营中心EHS管理工作，宣贯公司EHS要求，监督运营中心线路的落实
2、负责组织质量标准，质量管理制度的拟定、修改、检查、指导、协调、监督、控制及执行
3、负责制定安全质量目标和计划并跟踪执行状况
4、负责科室员工绩效管理，指导编制工作计划和工作开展工作
5、负责完成中心质量、安全指标的落实
6、负责完成上级领导交付的其他工作
1.负责视觉 / 雷达 / 力传等感知部件潜在供应商的审核、评估、准入、淘汰等。与同共方一起同共建供应商资源池；
2.负责视觉 / 雷达 / 力传等感知部件方向的NPI导入，制定质量控制计划，保证供应商阶段性的质量交付，保障来料/交付质量；
3.负责对应供应商来料及产线异常的分析，判定和处理，推动供应商进行8D改善，确保质量问题处理的及时率和有效关闭率；
4.负责供应商提交物料的PPAP资料确认和批准，确保量产产品一致性；
5. 主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量。
1.客户投诉管理:负责RDK系列产品客诉失效的硬件测试、分析处理及客户沟通工作，组织内部人员通过 8D、5Why 等质量工具开展根本原因分析、纠防并闭环客诉
2.客户质量体系审核:主导内部对客户关于质量体系审核的内部自评、资料收集，并组织现场跨部门应审,跟踪客户审核不符合项完成整改闭环
3.退货管理:主导客户退换货问题处理,包括查实、分析、明确方案、客户沟通
4.)客户质量协议:对客户合同涉及的质量条款进行内部评审, 精确解读客户质量要求（如 AQL 标准、可靠性测试指标），并将客户质量要求传递落实到内部;
5.客户需求支持:为销售团队提供质量技术支持，协助解答客户售前售后质量疑问，组织填写质量相关调查资料，调研客户应用场景下对RDK产品的质量需求，并转化为内部测试验证规范，推动质量要求融入产品设计方案，确保供货质量保障。
6.客户满意度:建立客户满意度收集体系, 定期拜访核心客户进行客户满意度管理，定期统计质量数据，识别产品和流程改进机会、并推动改善。
1. 负责推动安全体系与责任制的落实，借助AI工具高效编制、修订安全制度及档案，确保其持续有效性。
2. 统筹年度安全目标管理与规划工作，借助AI工具搭建数据看板、自动化追踪目标执行情况，输出报告。
3. 负责安全事件调查和管理，组织事件复盘与分析，探索利用AI辅助建立事故预防模型。
4. 负责安全文化建设与教育培训，根据法规要求及业务需求，应用AI工具策划实施安全教育活动及专项活动。
1、制定IC类技术发展路标，识别有价值的新材料、新技术、新工艺并能够应用于产品；
2、分析研发需求，并针对IC类器件给出合理、专业的选型意见；
3、负责IC类新选型器件的认证全流程管理，识别认证风险并负责跟踪至有效闭环；
4、负责供应商质量管理策略及规划的制定，监控供应商质量管理措施执行，以及供应商质量绩效的定期考核评价；
5、负责供应商质量体系和制程管控现场审核（QSA、QPA、CSR、环保等）；
6、负责质量问题的解决，协同供应商持续改善质量。
1、制定本品类技术发展路标，识别有价值的新材料、新技术、新工艺并能够应用于产品；
2、分析研发需求，并针对本品类器件给出合理、专业的选型意见；
3、负责本品类新选型器件的认证全流程管理，识别认证风险并负责跟踪至有效闭环；
4、负责本品类供应商质量管理策略及规划的制定，监控供应商质量管理措施执行，以及供应商质量绩效的定期考核评价；
5、负责供应商质量体系和制程管控现场审核（QSA、QPA、CSR、环保等）；
6、负责本品类质量问题的解决，协同供应商持续改善质量。
1.有AI产品/智能助手/对话式交互/RPA/自动化工具相关产品经验；
2.对大语言模型（LLM）有基本理解，了解Prompt Engineering、Agent、Function Calling等概念；
3.有工具类产品经验（效率工具、文件管理、远程协作等），理解工具产品的留存逻辑；
4.有开源社区运营或开发者生态建设经验；
5.自己是AI工具的深度用户，日常使用各类AI Agent/Copilot产品。
1.有桌面端（Windows/macOS）产品经验，了解客户端产品的特殊性；
6.有商业化产品策划经验（订阅制/增值服务/定价策略）。
1.有大型互联网、游戏、金融、科技企业供应商安全或合研安全建设经验；
2.有高风险外包、外部研发、驻场团队、供应商安全事件处置经验；
3.有 AI 工具治理、AI 数据安全、企业 SaaS 安全或供应商安全专项经验；
4.有安全团队管理或专项负责人经验。
1.安全策略研发与优化：参与大模型内容安全风控策略的研发落地，负责风险识别规则的配置与调优，持续跟踪策略效果并推动迭代优化；
2.安全技术研究与应用：研究大模型及智能体的安全风险，针对提示词注入、数据投毒等攻击手法开展分析与防御方案设计，推动研究成果在实际场景中落地；
3.红队评测与安全评估：参与自动化红队评测体系的建设，开发安全评估工具与测试用例，对模型安全能力进行持续评估与回归测试；
4.安全策略全链路运营：通过数据分析驱动安全策略优化，监控线上策略表现，完成策略从实验验证到灰度、全量上线的运营闭环；
5.安全方案落地支持：参与大模型安全方案的落地实施，包括Agent调用链路安全检测、模型水印与溯源技术验证等；
6.前沿跟踪与知识沉淀：持续关注大模型安全领域的技术动态与合规政策变化，参与技术调研与方案评估。