深圳安全品质经理
安全品质经理是一个负责监督和管理组织内安全和质量标准的关键职位。他们负责确保公司产品和服务符合相关法规和标准,以及满足客户的期望。安全品质经理通常负责制定、执行和监控质量管理系统,并确保员工遵守相关政策和流程。他们还会参与产品研发和生产过程,以确保产品设计和制造符合安全和质量标准。此外,安全品质经理也可能负责协调和指导内部培训以增强员工对安全和质量的意识,并对风险管理和持续改进提出建议。总之,安全品质经理在保证公司产品和服务安全、符合法规的同时,也不断优化和改善质量标准。
薪酬概览
平均月薪
¥10900
中位数 ¥0 | 区间 ¥9400 - ¥12400
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
60% 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
11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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 4 | 100% |
热招职位
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。
自动驾驶智能车队运营中心大区安全工程师 (J251205006)
1、负责大区内智能驾驶车队相关的合规、降发生和应急等安全管理工作,对相关指标负责
2、组织或参与优化相关安全生产规章制度、操作规程
3、负责大区内相关城市相关安全生产教育和培训,按照培训计划落实培训工作,如实记录
4、负责组织大区内相关城市危险源辨识,风险识别和评估,督促落实各类风险控制控制措施
5、负责推动安全检查,检查相关的安全状况,总结关键问题,提出改进建议,并追踪改善落实
6、组织或开展大区相关城市合规流程的辨识、落实、监督检查等工作,开展法律法规及政策收集、评估、整改等工作,满足政府合规要求,做好政府检查迎检相关工作
7、组织大区内相关城市事故复盘调查,督促落实事故改进预防措施,事故妥善处置
8、负责大区安全事故专项应急能力建设、组织演练
9、负责大区内安全文化与沟通机制建设
10、履行其他法律法规要求的相关安全生产职责
1. 参与 AI 安全场景落地建设:围绕安全日志分析、钓鱼邮件识别、事件溯源、检测规则辅助生成等场景,参与 AI 能力的开发、验证和持续优化。
2. 开发安全 Agent / Workflow 模块:根据既定方案,完成工具调用、知识检索、上下文组织、任务编排、结构化输出和结果校验等模块开发,支撑安全分析流程的智能化改造。
3. 参与安全知识库与评测数据建设:整理和结构化攻击技战术、检测规则、历史案例、威胁情报、安全日志样本等内容,支持 RAG、智能问答、规则生成和效果评测等能力建设。
4. 参与 AI 赋能攻防工具探索:在代码审计、漏洞辅助分析、Fuzzing Harness 生成、渗透测试工具封装、攻击路径分析等方向进行实验验证,输出脚本、PoC、调研报告或工具原型。
5. 协助 AI 输出质量评估与风险发现:对 AI 输出结果进行验证,发现并反馈幻觉、误判、证据不足、提示词注入、工具调用异常等问题,协助完善评测集、规则和安全校验机制。
1、负责质量部部门规划、团队管理及跨部门质量改善推进;
2、承接业务目标完成质量相关指标及任务;
3、结合公司研发主导、外购整机/OEM/ODM业务模式,建立并优化质量管理体系;
4、负责公司储能逆变器、电池Pack、储能一体机等产品的质量管理工作;
5、负责供应商质量管理,包括准入审核、质量协议、异常处理及整改提升;
6、负责整机验收、出货质量、客户投诉、售后问题分析及闭环改善;
1、信息科技治理与落地监督:对照银行业保险行业信息科技监管要求,统筹集团信息科技领域的安全管理、数据合规、风险管理、研发架构、运行维护等体系完善,包括制度、流程的持续更新等工作
2、监管审计统筹与合规管控:牵头承接信息科技类的监管检查、内外部审计工作,统筹组织集团信息科技合规自查、问题整改跟踪与数据报送,保障集团信息科技合规性,并持续跟踪监管政策及行业动态
3、信息科技风险管理和处置:统筹集团信息科技风险识别、评估、监测与全生命周期管理(第一道防线),覆盖网络安全、数据安全、数据治理、研发架构、运维管理、外包管理等各场景,跟踪推动集团信息科技风险事件处置,推动风险隐患闭环清零
1、负责手机制程全生命周期的质量管理,推动研发、试产、量产、售后等质量问题的解决;
2、负责制定产品质量策划、试制跟进、PR过点验收标准,全过程监控执行;
3、负责各阶段PR评审,对关键质量问题进行总结,持续改进;
4、参与制定和优化质量管理流程及规范;
1.熟悉小家电,白电(冰箱、空调、洗衣机)、个护(剃须刀、理发器)等相关消费性电子产品质量流程标准,定期优化更新输出(商务配件**质量标准);
2.有较丰富的消费性电子产品新产品设计评审经验(如图纸评审、技术方案评审、DFMEA评审等),从质量、可靠性、可制造性、可测试性、合规性等角度提出专业意见,
确保潜在风险被充分识别到;
3.主导设计失效模式与影响分析(DFMEA),评审过程失效模式与影响分析(PFMEA);
4.基于DFMEA和PFMEA的输出,主导制定新产品质量控制计划划(QCP);
5.参与制定产品可靠性测试方案与标准(ORT);
6.跟进试产各阶段生产验证(EVT,DVT,PVT,PP),通过试制过程的问题,推动研发设计,制造工艺等部门进行分析与改善;
7.定期收集售后讯息统计分析并预警质量风险协助推动改善(售后月度分析&关键项目售后统计&远程分析报告);
8.历史经验训总结与知识库建立,将项目开发过程中的质量问题与解决方案进行总 结,将典型问题反馈到未来的DFMEA和设计规范中,防止问题重复发生。
岗位职责
1. 参与云平台安全产品研发,包括但不限于:身份认证与访问控制(IAM)、云原生安全(Kubernetes、容器安全)、零信任访问控制、API安全与网关安全、数据安全与密钥管理、WAF、DDoS、安全运营平台等
2. 参与云环境安全能力建设,包括:云资源访问控制设计与实现、安全审计与日志分析平台开发、风险检测与威胁感知引擎开发、漏洞扫描与自动化修复系统建设
3. 参与云服务安全架构设计:身份认证(OIDC/OAuth2/SAML)、权限管理(RBAC/ABAC)、密钥与证书管理、服务间认证与授权
4. 参与安全研发流程建设:安全软件开发生命周期、安全编码规范落地、自动化安全检测平台开发
任职要求
1. 本科及以上学历:网络安全、计算机科学与技术、软件工程、信息安全、网络工程等相关专业
2. 扎实的计算机基础:熟悉数据结构与算法、操作系统、计算机网络、数据库等,熟悉 TCP/IP、HTTP/HTTPS 等网络协议,具备良好的问题分析与解决能力
3. 熟悉至少一种开发语言:Go, Java, Python, C/C++
4. 熟悉 Linux 环境开发与调试
5. 了解常见软件开发流程,Git, CI/CD, 单元测试等
1.有AI产品/智能助手/对话式交互/RPA/自动化工具相关运营经验;
2.对大语言模型(LLM)有基本理解,了解Prompt Engineering、Agent、Function Calling等概念;
3.有工具类产品运营经验(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.自己是AI工具的深度用户,日常使用各类AI Agent/Copilot产品。
1.负责 PC 端(Windows 平台)客户端产品的核心模块研发,包括需求对接、技术方案设计、架构迭代及落地实现,保障产品功能完整性与技术先进性;
2.基于 C/C++、QT 框架进行高性能代码开发,主导或参与模块设计、接口定义、代码编写与单元测试,确保代码质量、可维护性及扩展性;
3.负责客户端产品的性能优化与稳定性保障,针对内存泄漏、卡顿、崩溃等问题进行深度排查与修复,持续提升产品运行效率;
4.深入理解 Windows 系统底层机制,解决客户端与系统交互、进程通信、资源调度等复杂技术问题;
5.参与需求评审、技术方案讨论,配合产品、测试团队推进项目迭代,及时响应并解决研发及测试阶段的技术卡点;
6.沉淀研发经验,编写技术文档、接口手册及故障排查指南,参与团队技术分享,推动研发流程规范化与技术能力提升。


