薪酬概览
平均月薪
¥6500
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥5300 - ¥7700
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
66.7% 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
7月新增岗位
2
对比上月：岗位新增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 | 2 | 100% |
热招职位
1.负责按理赔审核标准及作业标准开展查勘、定损、事故性质调查等工作，确定保险事故的性质、责任及损失。
2.负责部分人伤案件（含非车）的电话查勘、医院查勘、小额案件调解、农转非调查、工作调查等。
3.负责重大、疑难、争议案件的上报并提出处理建议，负责对有需要复勘的车物损案件进行复勘，对损余物资进行回收。
4.负责所处理案件的资料收集、未决跟踪及清理工作，接受各类培训等。
5.负责完成领导交办的其他工作。
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；
QA质量工程师面议
1、负责地址及地图相关数据及API服务质量测试流程的设计与持续优化，建立标准化测试体系
2、独立开发并维护自动化测试脚本与工具，覆盖数据一致性、完整性、时效性及API性能、稳定性、准确性等维度
3、构建可复用的数据质量监控与API效果评估框架，支持线上实时巡检与离线回归
4、深度参与需求评审与技术方案设计，提前识别可测试性问题并推动可测性改造
5、跟踪并定位数据及API层面的异常，与开发、算法、运维团队紧密协作，推动缺陷闭环
6、输出测试报告与质量洞察，为业务决策提供量化依据
1. 依据国家标准、国际标准或客户要求，负责电子材料、电工材料的电学性能测试，如：导电性、绝缘性、电容性、电阻性等性能；
2. 操作与维护电学性能测试相关设备；
3. 负责检测数据的记录、整理与分析，独立完成检测报告；
4. 参与新检测方法的开发与验证，协助完成实验室资质认定/认可相关工作；
5. 配合质量体系要求，确保检测过程符合CNAS/CMA等规范。
1. 制定项目质量计划和策略，识别项目关键质量风险点，并对风险事项跟踪闭环。
2. 推动相关方准备项目质量关键节点的评审，并对评审发现问题追踪闭环。
3. 监控并度量整个软件开发过程，覆盖需求分析，开发实现和测试的全链路。
4. 跟踪软件开发过程中的问题和量产爬坡的问题，并对问题跟踪闭环。
5. 持续总结项目交付和量产爬坡过程中的问题，形成经验教训并推广到其他项目。
6. 协调研发，测试等相关方，制定软件及功能的准出标准，并编维护相关标准。
7. 持续改进业务流程，组织质量体系文件的编写、发布和维护。
8. 支撑公司质量管理体系的维护，配合完成公司质量管理体系内审、管理评审、客户审核和外审认证的准备协调和联络工作，以及不符合项的纠正与关闭。
- Responsible for product experience operations, including establishing product experience mechanism standards, building an experience metrics system, and enhancing experience operation capabilities.
- Monitor data trends and anomalies to proactively identify product quality issues, user experience gaps, or system inefficiencies.
- Establish a data monitoring mechanism, perform daily data extraction, analysis, and visualization using tools such as SQL to identify operational bottlenecks and risk points.
- Build strong collaborative working mechanisms with business teams and establish an effective closed-loop process with internal service teams to jointly improve operational outcomes.
任职资格
- Educational Background: Full-time bachelor's degree or higher.
- Work Experience: Over 3 years of experience in data analysis, data product management, or data engineering. Experience in SQL is needed.
- Professional Skills: Strong understanding of data architecture and quality assurance processes; excellent data mining, analysis, and visualization skills; experience in defining and managing KPIs for AI service or digital products.
- Soft Skills: Excellent communication, execution, and cross-team collaboration skills; strong problem-solving and logical thinking abilities.
- Language Skills: Proficiency in written and spoken English.
- Preferred Qualifications: Project management experience is a plus.
- AI Quality Assessment Framework & Standards
- Establish and maintain quality evaluation criteria for LLMs, covering accuracy, safety, compliance, and instruction-following capabilities.
- Design evaluation workflows combining automation and human-in-the-loop assessment to quantify model performance regularly.
- End-to-End Quality Control & Risk Management
- Own regression testing and acceptance testing for model iterations, enforcing quality gates to prevent performance degradation before launch.
- Monitor online performance to mine for badcases, identifying model hallucinations, logic errors, or experience defects, and issue timely risk alerts.
- Issue-Driven Improvement & Closed-Loop Management
- Lead Root Cause Analysis for quality issues, precisely diagnosing whether failures stem from data, prompts, or model architecture.
- Drive algorithm, product, and operations teams to resolve quality defects, track the fix rate and conduct re-validation to ensure a closed-loop process.
- Cross-functional Collaboration
- Bridge the gap between business needs and technical implementation, ensuring the AI delivers real value to users.
任职资格
- Educational Background: Full-time bachelor's degree or higher.
- Work Experience: 3+ years of experience in internet product operations. Hands-on experience in LLM/AIGC product operations is highly preferred.
- Professional Skills:
- Mastery of AI evaluation methodologies (e.g., Golden Dataset construction, Human Evaluation SOPs).
- Sharp eye for detail ("bug hunting" mindset) with the ability to mine potential risks from massive data.
- Familiarity with Prompt Engineering to reproduce or verify issues (focus on validation rather than daily maintenance).
- Soft Skills: Strong cross-functional communication skills; ability to use data to influence and drive cross-functional partners to solve complex problems.
- Language Skills: Proficiency in written and spoken English.
- Preferred Qualifications: Project management experience is a plus.
1、负责产品全生命周期质量管理工作，确保产品高质高效交付；
2、基于IPD流程及产品特点，能够根据产品特点完成产品维度及专项维度质量策划、组织项目TR节点评审、质量复盘等工作；
3、深入产品开发过程，通过质量度量、分析、评估等，识别产品质量问题和风险，提供解决方案并驱动持续改进；
4、对问题敏感，能够及时发现问题并推动解决；
5、负责领域质量工程建设：进行质量专项能力、专业方法的研究和落地；
6、负责领域的流程建设：完成产品开发流程在项目的适配、试点和推行，并通过研发活动中发现的问题、优秀实践，驱动流程优化；
7、配合公司/业务需求，支持内外部审核。
Qatar-运输主管 Transport Supervisor
Core Objective: Oversee daily transport operations, ensuring on-time delivery and alignment with warehouse fulfillment needs. Manage drivers and vendors to optimize costs and support business growth.On-Time Performance: Monitor daily driver performance and arrival punctuality to ensure fulfillment schedules are met.Damage & Competency Management: Minimize transport-related cargo damage and enhance driver skills through effective supervision and training.Cost & Adaptability: Demonstrate strong adaptability in handling operational contingencies while maintaining strict control over transportation costs.Vendor & Resource Management: Effectively manage drivers and third-party vendors; leverage local resources to facilitate business development.
部门介绍美团自动配送以自研L4级自动驾驶软硬件技术为核心，与美团即时零售业务结合，形成满足公开道路、校园、社区、工业园区等室外全场景下的自动配送整体解决方案。美团无人车团队成立于2016年，团队成员来自于Waymo、Cruise、Pony.ai、泛亚等自动驾驶行业头部公司，自动驾驶技术团队博士占比高达30%，依靠视觉、激光等传感器，实时感知预测周围环境，通过高精地图定位和智能决策规划，保证自动配送车全场景即时配送能力。自2020年起，自动配送车已在北京、深圳等多地进入常态化试运营阶段，运营车辆超500台，日均运营超16小时，截止2022年6月，已经累计配送近220万单。欢迎加入美团无人车团队，与我们一起用科技推动即时零售再升级！
1、负责对整车相关零件供应商的质量管理；
2、负责供应商日常质量管理工作，对供应商进行质量业绩评价和奖罚工作;
3、负责供应商质量提升，对风险供应商制定审核及质量提升方案，并跟踪其改进完成;
4、负责供应商零部件在产线和市场端的质量问题处理。
1.质量信息处理
熟练运用数据归集、统计分析工具，精准识别过程风险与质量异常点。
2. 品质活动策划与组织
按公司品质标准组织质量会议、改善类活动，牵头推动质量问题整改；定期复盘工作不足，落地持续改善举措，支撑品质目标完成。
3. 品质监察
日常监控品质运行数据，定位重大质量问题并划分责任主体；开展专项调查，深挖问题背后的流程、管理短板。
4. 品质指标管理
分解公司整体品质目标至细分考核指标，搭建配套管控规则与激励机制，保障指标落地达标。
5. 质量问题闭环管理
按标准化流程快速处置各类质量异常，同步迭代优化问题处置流程，提升异常处理效率。