深圳质量体系主管
质量体系主管是负责制定、实施和维护组织内部质量管理体系的专业人员。他们负责确保产品和服务符合相关的质量标准和法规要求。质量体系主管通常会领导一个团队，负责制定和更新质量管理程序、流程和指南，监督质量审核和培训，并协助解决质量问题。他们也与其他部门合作，确保质量管理体系与组织目标和战略一致。质量体系主管需要具备扎实的质量管理知识和技能，包括质量标准、工具和技术，以及优秀的领导和沟通能力。他们的工作对于确保产品质量、客户满意度和组织声誉具有重要意义。
薪酬概览
平均月薪
¥10800
中位数 ¥7500 ｜ 区间 ¥8700 - ¥12800
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
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
14
对比上月：岗位新增9
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 | 8 | 61.5% |
| 1-3年 | 5 | 38.5% |
热招职位
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。
1.设计并实现高可用大模型 API 网关，兼容 OpenAI 协议，支持多模型接入与流量控制；
2.基于主流推理框架优化大模型推理链路，提升系统吞吐量，降低推理延迟与成本；
3.研发可扩展的 Agent 运行时内核，支持百万级实例并发与故障自动恢复；
4.构建统一工具调用执行引擎与全链路监控体系，保障系统安全稳定运行；
5.基于云原生技术实现服务容器化部署与弹性伸缩，建设自动化 CI/CD 流水线。
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. 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。
