主分类：硬件测试与可靠性
辅助：项目与项目群管理（仅展示）
来源 JD 数据（旧分类保留，当前主分类见上方）
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"data_type": "ai_product_manager_jobs",
"job": {
"job_title": "无人车业务部-整车研发质量经理",
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"department": "软硬件服务-无人车业务部",
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"company_description": "美团通过科技推动服务零售和商品零售的数字化，连接消费者与商户。"
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"degree": "本科及以上学历",
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"responsibilities": "1）项目启动阶段牵头制定研发质量目标，将整车级目标拆解为系统级与零部件级。运用AI工具在项目推进中定期检核。\n2）建立项目质量阀点评审管理机制，明确阀点准入/准出标准。运用AI智能审核工具管控阀点交付物合规性，出具主导阀点评审会议，输出评审报告。\n3）建立历史问题数据库与FMEA管理机制，将验教训转化为设计规避。可运用AI技术学习历史设计规范与失效数据。\n4）创建TIR/BIR问题跟踪管控清单，主导问题点改善推进，通过专题周会review问题进展、协调跨部门资源、评估延期风险。\n5）管控测试、试验验证过程，针对测试中暴露的系统性失效，运用AI数据分析工具进行根因分析与失效模式识别，辅助8D问题解决，验证措施在后续样车上的有效性，直至问题彻底关闭。\n6）组织各开发阶段实车静态评审及动态主观评价活动，建立问题跟踪管控清单。",
"requirements_text": "1）本科及以上学历，车辆工程、机械、自动化、机电一体化、计算机、数据科学等相关专业。\n2）5年以上主机厂或Tier1供应商研发质量、整车研发及项目管理经验。商用车优先。\n3）精通APQP等质量五大工具，尤其擅长DFMEA的审核与深度应用。\n4）精通整车开发阀点流程，具备独立编写阀点审查清单的能力。\n5）熟悉ISO 26262功能安全及IATF16949体系，了解V模型开发模式下的质量验证闭环逻辑。\n6）了解AI在质量管理领域的应用场景，有AI质量工具实际使用经验者优先。",
"skills": [AI生成
"质量管理",
"项目管理"
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"preferred_qualifications": "商用车优先；6）了解AI在质量管理领域的应用场景，有AI质量工具实际使用经验者优先",
"job_highlights": "1.置身于前瞻技术领域下的创新性应用项目，拥有广阔的发展空间，有机会参与和见证无人物流车的规模化落地运营；\n2.团队内大咖云集，能够和无人驾驶、人工智能等多元化背景的团队技术大牛一起工作，共建项目，共同进步。\n3.预测性维护先行者：AI驱动的无人车预测性维护是行业蓝海，运营数据积累为AI售后提供稀缺数据基础"
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"fulltext": "无人车业务部-整车研发质量经理\n无人车业务部-整车研发质量经理\n\n基础信息\n工作地点：北京市 / 上海市 / 深圳市\n部门：软硬件服务-无人车业务部\n职位类别：技术类\n职位族群：硬件\n更新时间：2026-08-02\n\n岗位职责\n1）项目启动阶段牵头制定研发质量目标，将整车级目标拆解为系统级与零部件级。运用AI工具在项目推进中定期检核。\n2）建立项目质量阀点评审管理机制，明确阀点准入/准出标准。运用AI智能审核工具管控阀点交付物合规性，出具主导阀点评审会议，输出评审报告。\n3）建立历史问题数据库与FMEA管理机制，将验教训转化为设计规避。可运用AI技术学习历史设计规范与失效数据。\n4）创建TIR/BIR问题跟踪管控清单，主导问题点改善推进，通过专题周会review问题进展、协调跨部门资源、评估延期风险。\n5）管控测试、试验验证过程，针对测试中暴露的系统性失效，运用AI数据分析工具进行根因分析与失效模式识别，辅助8D问题解决，验证措施在后续样车上的有效性，直至问题彻底关闭。\n6）组织各开发阶段实车静态评审及动态主观评价活动，建立问题跟踪管控清单。\n\n岗位基本要求\n1）本科及以上学历，车辆工程、机械、自动化、机电一体化、计算机、数据科学等相关专业。\n2）5年以上主机厂或Tier1供应商研发质量、整车研发及项目管理经验。商用车优先。\n3）精通APQP等质量五大工具，尤其擅长DFMEA的审核与深度应用。\n4）精通整车开发阀点流程，具备独立编写阀点审查清单的能力。\n5）熟悉ISO 26262功能安全及IATF16949体系，了解V模型开发模式下的质量验证闭环逻辑。\n6）了解AI在质量管理领域的应用场景，有AI质量工具实际使用经验者优先。\n\n岗位亮点\n1.置身于前瞻技术领域下的创新性应用项目，拥有广阔的发展空间，有机会参与和见证无人物流车的规模化落地运营；\n2.团队内大咖云集，能够和无人驾驶、人工智能等多元化背景的团队技术大牛一起工作，共建项目，共同进步。\n3.预测性维护先行者：AI驱动的无人车预测性维护是行业蓝海，运营数据积累为AI售后提供稀缺数据基础\n1）项目启动阶段牵头制定研发质量目标，将整车级目标拆解为系统级与零部件级。运用AI工具在项目推进中定期检核。\n2）建立项目质量阀点评审管理机制，明确阀点准入/准出标准。运用AI智能审核工具管控阀点交付物合规性，出具主导阀点评审会议，输出评审报告。\n3）建立历史问题数据库与FMEA管理机制，将验教训转化为设计规避。可运用AI技术学习历史设计规范与失效数据。\n4）创建TIR/BIR问题跟踪管控清单，主导问题点改善推进，通过专题周会review问题进展、协调跨部门资源、评估延期风险。\n5）管控测试、试验验证过程，针对测试中暴露的系统性失效，运用AI数据分析工具进行根因分析与失效模式识别，辅助8D问题解决，验证措施在后续样车上的有效性，直至问题彻底关闭。\n6）组织各开发阶段实车静态评审及动态主观评价活动，建立问题跟踪管控清单。\n1）本科及以上学历，车辆工程、机械、自动化、机电一体化、计算机、数据科学等相关专业。\n2）5年以上主机厂或Tier1供应商研发质量、整车研发及项目管理经验。商用车优先。\n3）精通APQP等质量五大工具，尤其擅长DFMEA的审核与深度应用。\n4）精通整车开发阀点流程，具备独立编写阀点审查清单的能力。\n5）熟悉ISO 26262功能安全及IATF16949体系，了解V模型开发模式下的质量验证闭环逻辑。\n6）了解AI在质量管理领域的应用场景，有AI质量工具实际使用经验者优先。",
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