深圳品质体系工程师
品质体系工程师负责制定和执行产品质量管理体系，以确保产品符合公司的质量要求和行业标准。他们通过制定质量管理计划、审计流程和持续改进策略来确保生产过程中的质量控制，并负责跟踪和分析质量指标和趋势。品质体系工程师还参与制定产品质量标准、测试规程和质量验证流程，同时协调与不同部门的沟通，以确保产品生命周期内的质量和符合性。此外，他们还负责指导和培训其他员工，确保其遵守相关标准和流程。有效的品质体系工程师需要具备扎实的质量管理知识、分析能力以及沟通和团队合作能力。
薪酬概览
平均月薪
¥14700
中位数 ¥14000 ｜ 区间 ¥11200 - ¥18200
数据来源：谈职全网13份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
53.8% 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
29
对比上月：岗位新增24
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 | 17 | 65.4% |
| 1-3年 | 2 | 7.7% |
| 3-5年 | 5 | 19.2% |
| 不限经验 | 2 | 7.7% |
热招职位
1）负责非食品类产品开发（纸质\可降解包材、门店耗材（如保温袋、小票纸）、周边物料等）的风险评估和测试验证以及技术规格文件的制定，保证新品的顺利上市和老品的正常切换；
2）协助负责非食品类产品的准入资质合规性评估，资质定期维护，跟进门店、顾客、客服端口物料质量异常反馈的处理，完成闭环整改，保证负责分类物料的质量稳定；
3）完成负责品类供应商的现场审核（食品接触包材），及相关包材、周边物料、门店耗材等的跟产、现场生产的监督或货样现场标准沟通，同时跟进物料的门店应用情况协同需求部门进行产品优化和改善；
1、主导组织质量风险评估、完成质量策划,建立全面有效的预防机制
2、指导建立产品/人员质量预防机制，指导实施过程准备工作,建立稳健的、可持续输出满足顾客期望产品的生产过程
3、统筹维护与研发等相关部门的接口流程及内部相应的质量管理流程,促进产品质量策划与过程管理工作的有效实施
4、参与跟进方案阶段的高风险系统技术方案评审,把关技术可行性和品质风险
5、-
6、-
1. 建立并运营无人机工厂EHS体系、消防安全体系，通过AI完成安全管理系统建设，支持完成外部安全生产、消防检查；
2. 统筹国内各飞行测试场安全管理工作，排查飞行、消防、工伤安全隐患，预防事故发生；
3. 负责全业务安全监督检查工作，通过线上、线下、AI等手段发现安全隐患，并闭环整改；
4. 负责消防安全事故调查，完成事故调查报告和闭环跟进；
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、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。