深圳面料品控
面料品控是一个在纺织和服装行业中非常重要的职位。面料品控专业人员负责确保生产的面料符合公司的质量标准和客户的要求。他们负责对进料的面料进行检验和评估，确保其符合规定的标准。在生产过程中，面料品控还负责监督和检查面料的加工过程，以确保产品的质量和一致性。他们需要与供应商和生产团队合作，及时解决面料质量问题并提供改进建议。面料品控还需要记录和汇报相关数据以便追溯和分析，为提高产品质量提出建议。这个职位需要具备对面料质量有深入的了解、细致耐心的工作态度以及良好的沟通能力。
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
1、负责感知质量性能开发工作，包括但不限于竞品调研，PQ性能目标设定/开发/管理、设计/实车评价、问题跟踪推动等
2、负责部门感知质量工作体系建设、运维、监督评价、改进与完善，提升部门感知质量工作开展的专业化和系统化发展
3、负责感知质量平台化问题的识别、推动与管理，提升公司感知质量的水平和技术能力部门
4、感知质量方案的数据建模和渲染业务的规划与建设，提高部门感知质量工作开展的专业化发展
5、员工在职期间需严格遵守公司信息安全管理规程，保守公司知识产权，服从公司调查。
1. 制定并发布全行研发质量标准、质量红线与质量军规，搭建全流程质量管控体系;
2. 建立研发质量指标体系，定期进行研发质量分析，输出分析报告，数据驱动持续改进;
3. 独立开展研发全流程质量监督与核查，严格守护质量底线，制止违规行为;
4. 参与生产故障复盘，研发质量问题调查;
5. 依据质量军规执行问责，推动问题闭环，持续提升研发质量治理能力。
1、 负责紧跟监管政策、行业标准、技术发展，制定、审核与更新人工智能安全规范，结合业务实际持续优化。
2、 参与公司AI安全建设项目，围绕模型安全、智能体安全等，协同项目组开展AI全生命周期安全管控流程、工具配套机制建设。
3、围绕人工智能业务场景开展安全风险评估，协同相关团队制定安全治理解决方案，并面向全集团成员公司推广应用。
1.负责新开发项目的研发质量管理及流程规划监督，确保研发产品质量。
2.制造工厂及器件生产质量管理，确保出货产品无批次质量事故。
3.根据不同产品定位，制定质量控制计划与质量标准；参与设计阶段图纸评审及前期的质量风险评估；主导研发关键节点质量评审、质量异常处理等工作内容。
4.市场及售后问题组织分析，推动问题改善，使用闭环。
5.系统性流程建设与专项质量建设事宜。
1. 梳理水产养殖的各流程环节，建立标准操作流程和技术手册，梳理形成操作技术规范赋能到服务站团队进行使用，持续降低损耗率和死亡率；
2. 跟踪活鲜养殖领域的核心技术，包括水产收货、养殖、制冷、供氧、过滤、海水配置、宰杀、配送等，并通过专业赋能公司，提升商品品质，改善品质客诉；
3. 通过日常巡站，不断完善操作流程和技术手册，定期对服务站培训输出，提升服务站团队运营能力。
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.英语可作为工作语言，熟悉海外 AI SaaS 市场；
2.擅长 AI 工具、有计算机编程相关背景；
3.兼具甲乙双方工作经验，有完整经营分析项目落地经验。
1. 硬核背景：985/211院校本科及以上学历，拥有3-5年自动驾驶或汽车功能安全开发经验，对人形机器人/具身智能充满热情。
2. 体系认知：精通并主导过基于 ISO 26262 或 IEC 61508 标准的完整功能安全开发流程，具备从概念到量产的闭环经验。
3. 技术深度：
- 精通功能安全系统级安全架构设计，具备将安全需求成功落地到软硬件的实战经验。
- 熟练掌握至少一种主流安全分析方法（如FMEA、FTA、STPA等），并能灵活应用于复杂机电系统。
- 具备自动驾驶感知、规控或动力控制相关功能安全开发背景，理解高动态系统的安全设计要点。
4. 卓越软实力：具备出色的沟通协作、逻辑分析和问题解决能力，拥有强大的自驱力和抗压性，乐于分享，善于跨团队（算法/机械/电子/软件）合作。
1、全球质量体系搭建及优化
依据集团质量战略，制定制造端全链路质量体系，涵盖 KPI 与考核机制，建立国内国外统一质量标准、作业规范与管控体系，确保合规、有效、全场景落地。
2、质量预防与风险管控
前置识别全流程质量风险，统筹 APQP、防错防呆等先期策划，从源头降低不良与批量事故风险。
3、重大问题闭环管理
牵头重大质量异常、客户端投诉与批量事故的快速响应、根因分析、整改落地，组织复盘沉淀，杜绝问题重复发生。
4、数字化与能力建设
引入行业标杆质量工具与数字化系统，推进六西格玛、QCC、FMEA、SPC 等体系化培训，提升制造质量团队专业能力与全员质量素养。
5、跨基地 / 跨部门协同
统筹跨基地、跨部门质量专项与项目推进，打通全流程质量堵点，推动系统性改善。