深圳服装样衣工
服装样衣工是负责根据设计师的设计图纸和要求制作服装样衣的专业人员。他们使用面料和辅料，根据设计图纸进行裁剪、缝制和装配，制作出具有设计师意图的原始样衣。在制作过程中，他们需要具备丰富的缝纫和裁剪技能，熟悉各种不同的面料和辅料的使用特点，以确保样衣的品质和质感符合设计要求。同时，他们还需要和设计师、样衣部门等密切合作，及时调整样衣的尺寸、线条和细节，以使之符合设计要求并能够进行后期的量产。服装样衣工在整个服装设计与生产过程中扮演着非常重要的角色，是实现设计理念的重要实践者。
薪酬概览
平均月薪
¥7400
中位数 ¥7000 ｜ 区间 ¥6200 - ¥8600
数据来源：谈职全网26份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
73.1% 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
20
对比上月：岗位减少21
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 | 14 | 100% |
热招职位
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。
1、负责手机项目中新材料的设计与合成、开发，包括塑胶、板材等；
2、负责手机材料相关的失效问题分析，如化学腐蚀、电化学腐蚀（金属腐蚀）及疲劳、蠕变、断裂等失效；
3、解决生产过程中与材料相关的技术问题，提供技术支持；
4、跟踪行业前沿技术，并探索将新技术在手机产品中应用；
设计与开发：
1. 根据无人机机场自动化设备的功能需求，提出机电一体化系统解决方案，主导核心机构的技术攻坚；
2. 根据自动化设备应用场景需求，制定机电执行机构的关键性能指标（输出扭矩/力、定位精度、可靠寿命、噪声等级等），并完成系统级方案设计；
3. 主导机电系统整体设计及子模块分工，完成从原理样机到量产的全链路优化与生产验证；
4.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。
仿真与验证：
1. 运用有限元分析、多体动力学或机电联合仿真等工具，对机电系统进行性能、热力学及寿命分析；
2. 协同测试团队完成台架/整机测试，完成失效模式分析（FMEA）并驱动设计改进闭环。
跨学科协作：
1. 对接可靠性、工艺、制造等上下游团队，优化设计方案，保证设备的可靠性、可制造性、可维护性；
2. 与电控、算法团队协作，推动机电系统与控制算法的联合调试与参数优化；
3. 协调相关方解决项目开发过程中的技术问题（研发、制造、组装、测试）。
技术研究：
1. 持续跟踪机电系统前沿技术（新型电机、精密传动、轻量化材料等），推动技术选型迭代；
2. 参与专利撰写，构建技术壁垒。
文档管理：
1. 负责BOM、设计图纸等相关生产、加工文件的输出，保证研发质量；
2. 编制测试报告、问题分析报告及设计规范等技术文档，确保知识体系沉淀。
1、根据服务策略制定产品生命周期备件计划策略，研究计划方法论和算法模型；
2、按照计划策略和方法论组织开展计划业务，包含计划制定、计划获取、计划履行等；
3、制定网络规划，设计备件库存网络，提高备件供应及时性；
4、控制服务存货成本，平衡内部库存，改善库存周转，保障满足率水平；
5、管理计划运营，识别业务问题，制定解决方案，进行IT规划和IT落地；
1、负责手机及周边产品的整机组装工艺开发及量产，对产品的可制造性、可维修性、可靠性设计以及产品组装精度负责；
2、对胶水、背胶、设备、先进工艺方案等底层技术能力构建负责，持续提升产品的竞争力；
3、通过改进设计方案、改进工艺方案、改进材料、设备升级等，持续优化产品的质量与成本，提升用户体验。
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。