深圳检测工程师
检测工程师是负责开发、测试和验证产品或系统以确保其符合特定要求和标准的专业人员。他们在各种行业领域工作，如软件开发、汽车制造、电子设备、医疗设备等。检测工程师的主要职责包括设计和执行测试方案，分析测试数据，发现和解决产品或系统中的缺陷，确保产品能够满足客户的需求和标准要求。他们使用各种测试工具和设备，如传感器、测试仪器、自动化测试系统等。此外，检测工程师还需要与其他团队成员密切合作，包括产品开发人员、设计师和质量控制人员，以确保产品质量和性能。成功的检测工程师需要具备扎实的工程知识、良好的问题解决能力、沟通技巧和团队合作精神。
薪酬概览
平均月薪
¥10600
中位数 ¥8000 ｜ 区间 ¥8500 - ¥12700
数据来源：谈职全网130份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
50% 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
160
对比上月：岗位新增71
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 | 115 | 79.3% |
| 1-3年 | 17 | 11.7% |
| 3-5年 | 2 | 1.4% |
| 不限经验 | 11 | 7.6% |
热招职位
1.新品开发质量风险管控
- 负责烘焙糕点相关产品开发过程的质量评审，联合供应商和研发，完成产品规格书的制定；
- 供应商访厂和资质考核，输出审核报告，并识别供应商的质量安全风险，并推动其有效改善；
- 参与零售或风险原料的中试，实施首产跟产，监控工厂的质量管理水平；
2. 供应商日常质量表现评估
- 对供应商实施年度监督审核，并推动不符合项的整改；
- 门店反馈质量异常问题的调查、分析处理及纠正预防，主导或参与生产偏差、不合格品及客户投诉的调查与分析，跟踪隔离品处理及纠正预防措施的有效落实；
- 制定和实施质量检测计划，对产品进行监控，确保产品质量与安全；
- 不定期驻厂跟产，对风险产品的生产全流程进行实时质量监督与巡检，并确保工厂出现异常情况时能实施有效的纠偏；
3.供应商质量能力帮扶和提升
- 跟踪供应商质量改善效果，持续推动供应商质量提升计划的有效落地；
- 定期对中小型供应商实施质量辅导和相关质量培训，协助其达到对应的质量水平；
1. 新品开发质量风险管控
-水果制品源头质量控制，深入水果种植基地及代工厂，监督原料采收、加工全流程，了解产季半成品的理化等信息，确保符合食品安全标准（如HACCP、ISO22000）及企业内控要求；
-参与新品中试或首产跟产，协同研发部门完成新品类工艺验证，确保量产可行性。
2. 供应商生产现场过程监管与协作
-在受托加工厂（OEM）现场，依据良好生产规范（GMP）、HACCP等标准，对果汁、果酱等原料的生产全流程（从投料到灌装、包装）进行实时质量监督与巡检。对原辅材料、半成品及成品进行定期抽样与验证，确保产品质量符合标准；
-主导或参与生产偏差、不合格品及客户投诉的调查与分析，跟踪隔离品处理及纠正预防措施的有效落实；
3. 供应商质量能力帮扶和提升
- 跟踪供应商质量改善效果，持续推动供应商质量提升计划的有效落地；
- 定期协助工厂质量培训，提升一线操作规范性；
工作地点：长期驻代工厂（需适应产地差旅）
1.聚焦办公 PC、手机消费级终端大模型推理优化，负责端侧推理引擎性能调优，保障本地离线大模型平稳高效运行；
2.运用模型蒸馏、量化压缩、KV 缓存优化等轻量化技术，在保证效果前提下，降低端侧推理延迟、内存占用与硬件功耗；
3.负责端侧模型格式转换、算子适配与PC / 手机异构算力调度，充分调用 CPU、独显、端侧 NPU 算力，最大化设备推理性能；
4.对接 Intel、AMD 桌面端 AI 生态，适配本地推理服务框架，完成与上层业务框架快速集成落地；
5.梳理 PC 与手机端推理性能瓶颈，输出标准化优化方案，协同团队完成本地大模型方案规模化落地；
6.持续跟进桌面端、移动端轻量化推理前沿技术，优化本地离线推理体验。
1、负责新版块/子版块研发产品的上市产品端全流程推进，制定并维护产品上市排期表，确研发端保各节点按时交付；
2、协调研发、供应链、品牌、市场、门店运营等多部门配合，拉通产品各环节，及时识别并推动解决卡点问题；
3、负责产品内容管理，包括但不限于产品信息归档、产品卖点宣称、产品信息表等。
4、针对业务特点，梳理并优化产品推进流程，建立可复用的标准化工作流，提升落地效率；
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 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。