主分类：生产、商品与供应商质量管理
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-车身结构SQE",
"job_level": "未披露",AI生成
"work_category": "全职",AI生成
"department": "软硬件服务-无人车业务部",
"location": "上海市",
"work_mode": "未披露",AI生成
"job_category": "技术类"AI生成
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"company": {
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"company_size": "10000人以上",
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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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"compensation": {
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"currency": "未披露",
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"benefits": "未披露"
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"requirements": {
"working_years": 5,
"degree": "本科及以上学历",
"language": "未披露",AI生成
"visa_support": "未披露",
"responsibilities": "1、前期供应商定点评估\n\n参与新供应商的开发与准入审核，从质量体系、设备和工艺能力、过程质量保证能力等方面综合评估，输出定点建议\n\n2、研发阶段DV/PV评审与推进\n\n在产品设计和生产验证阶段，参与样件评审，识别设计风险与工艺可行性；跟踪 DV/PV 测试进度，推动问题整改\n\n3、工/模/夹/检具开发管控及验收\n\n监督供应商工/模/夹/检具开发计划，定期跟进里程碑节点；参与工/模/夹/检具的验收，确认符合产品图纸及工艺要求\n\n4、供应商产线开发与生产达成\n\n协助供应商优化产线布局、工艺流程及质量控制点，确保良率达标；监控供应商产能计划，协调资源解决生产瓶颈\n\n5、量产阶段质量管控\n\n制定并更新来料检验标准，开展量产审核及签批；定期对供应商进行过程审核，推动过程质量持续改善\n\n6、生产零部件质量问题处置\n\n处理生产线反馈的来料异常，主导问题分析，督促供应商完成整改，对重大质量问题实施驻厂辅导或升级管理\n\n7、零件售后质量问题推进\n\n处置售后市场反馈的零部件不良，联合供应商开展失效分析，跟踪改进措施的落地效果，降低 PPM 及保修成本\n\n8、借助AI工具提升质量管理效率\n\n有意愿学习并推广AI工具以提升个人及团队工作效率，如运用AI工具辅助FMEA评审、控制计划优化，缩短文档编制时间；如利用AI进行质量数据的自动清洗与分析，快速识别异常趋势，为决策提供数据支撑。",
"requirements_text": "1、学历与专业\n\n本科及以上学历，车辆工程、机械设计制造及自动化、材料成型与控制工程、焊接技术与工程等相关理工科专业优先\n\n2、工作经验\n\n①5年以上SQE或相关质量工作经验，其中至少 3 年涉及车身结构件、货箱、外饰件的质量管理或供应商开发经验\n\n②有商用车/乘用车主机厂或一级供应商（车身/外饰方向）工作经验优先，熟悉冲压、焊接、注塑、涂胶等工艺更佳\n\n3、专业技能\n\n熟练掌握 APQP、PPAP、FMEA、MSA、SPC 五大工具；精通 8D、QC七大手法、PDCA 等质量问题解决工具。\n\n4、车身结构能力要求：\n\n①熟悉车身货箱及外饰常见制造工艺：钣金冲压、焊接(CO₂气体保护焊/电阻点焊/激光焊)、铆接（拉铆/压铆）、拼板涂胶、涂装（阴极电泳+喷粉/喷漆）、注塑成型等工艺\n\n②识别并管控车身货箱/外饰关键特性：如货箱底板/侧板的平面度、门框对角线公差、骨架焊缝熔深与强度、密封条压缩负荷与回弹性、涂胶尺寸及开放和固化时间、涂层厚度与附着力、塑料件冲击强度/热变形温度\n\n③了解底车身货箱/外饰常用的试验标准：如 QC/T 566《货车货箱技术条件》、GB/T 17350《专用汽车和专用半挂车术语》、淋雨试验（IPX3/IPX4）、盐雾试验（≥480h）、氙灯老化试验（≥1000h）、碎石冲击试验、扭转疲劳试验\n\n④能看懂机械图纸及公差标注，熟悉三坐标/投影仪/激光扫描仪/金相实验仪/涂层测厚仪/附着力测试仪等设备检测过程\n\n5、AI技能要求\n\n具备基本的AI工具应用能力：能够使用主流AI助手辅助完成质量文档撰写、数据汇总与初步分析；了解AI在质量管理中的典型场景（如指标统计、预测性质量分析）；有意愿主动学习和推广新的AI工具\n\n6、软性素质\n\n①逻辑清晰，善于数据分析与报告呈现；\n\n②较强的结果导向意识，适应短期出差（供应商现场）\n\n③优秀的沟通协调能力，能独立推动供应商及内部跨部门协作。",
"skills": [AI生成
"数据分析",
"质量管理",
"机械设计",
"沟通协调",
"沟通能力"
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"preferred_qualifications": "本科及以上学历，车辆工程、机械设计制造及自动化、材料成型与控制工程、焊接技术与工程等相关理工科专业优先；②有商用车/乘用车主机厂或一级供应商（车身/外饰方向）工作经验优先，熟悉冲压、焊接、注塑、涂胶等工艺更佳",
"job_highlights": "1、站在智能驾驶风口，参与下一代出行变革\n\n参与无人车研发，直接负责车身结构（货箱/钣金骨架）及外饰件（保险杠/格栅/装饰件） 的供应商质量管控，你的工作成果将直接影响无人车的耐用性、外观品质与用户感知\n\n2、开放包容的技术氛围 + 扁平化管理\n\n研发文化浓厚，鼓励技术创新与跨部门协作，你的专业意见会被认真倾听。团队年轻有活力，定期举办技术分享会\n\n3、见证产品从0到1的全过程\n\n无人车从原型到量产，每一个零部件的质量突破都凝聚着你的贡献。当你看到自己把关的车身与外饰系统在路上安全行驶，成就感无可替代"
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"contact": {
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"fulltext": "无人车业务部-车身结构SQE\n无人车业务部-车身结构SQE\n\n基础信息\n工作地点：上海市\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：2026-08-04\n\n岗位职责\n1、前期供应商定点评估\n\n参与新供应商的开发与准入审核，从质量体系、设备和工艺能力、过程质量保证能力等方面综合评估，输出定点建议\n\n2、研发阶段DV/PV评审与推进\n\n在产品设计和生产验证阶段，参与样件评审，识别设计风险与工艺可行性；跟踪 DV/PV 测试进度，推动问题整改\n\n3、工/模/夹/检具开发管控及验收\n\n监督供应商工/模/夹/检具开发计划，定期跟进里程碑节点；参与工/模/夹/检具的验收，确认符合产品图纸及工艺要求\n\n4、供应商产线开发与生产达成\n\n协助供应商优化产线布局、工艺流程及质量控制点，确保良率达标；监控供应商产能计划，协调资源解决生产瓶颈\n\n5、量产阶段质量管控\n\n制定并更新来料检验标准，开展量产审核及签批；定期对供应商进行过程审核，推动过程质量持续改善\n\n6、生产零部件质量问题处置\n\n处理生产线反馈的来料异常，主导问题分析，督促供应商完成整改，对重大质量问题实施驻厂辅导或升级管理\n\n7、零件售后质量问题推进\n\n处置售后市场反馈的零部件不良，联合供应商开展失效分析，跟踪改进措施的落地效果，降低 PPM 及保修成本\n\n8、借助AI工具提升质量管理效率\n\n有意愿学习并推广AI工具以提升个人及团队工作效率，如运用AI工具辅助FMEA评审、控制计划优化，缩短文档编制时间；如利用AI进行质量数据的自动清洗与分析，快速识别异常趋势，为决策提供数据支撑。\n\n岗位基本要求\n1、学历与专业\n\n本科及以上学历，车辆工程、机械设计制造及自动化、材料成型与控制工程、焊接技术与工程等相关理工科专业优先\n\n2、工作经验\n\n①5年以上SQE或相关质量工作经验，其中至少 3 年涉及车身结构件、货箱、外饰件的质量管理或供应商开发经验\n\n②有商用车/乘用车主机厂或一级供应商（车身/外饰方向）工作经验优先，熟悉冲压、焊接、注塑、涂胶等工艺更佳\n\n3、专业技能\n\n熟练掌握 APQP、PPAP、FMEA、MSA、SPC 五大工具；精通 8D、QC七大手法、PDCA 等质量问题解决工具。\n\n4、车身结构能力要求：\n\n①熟悉车身货箱及外饰常见制造工艺：钣金冲压、焊接(CO₂气体保护焊/电阻点焊/激光焊)、铆接（拉铆/压铆）、拼板涂胶、涂装（阴极电泳+喷粉/喷漆）、注塑成型等工艺\n\n②识别并管控车身货箱/外饰关键特性：如货箱底板/侧板的平面度、门框对角线公差、骨架焊缝熔深与强度、密封条压缩负荷与回弹性、涂胶尺寸及开放和固化时间、涂层厚度与附着力、塑料件冲击强度/热变形温度\n\n③了解底车身货箱/外饰常用的试验标准：如 QC/T 566《货车货箱技术条件》、GB/T 17350《专用汽车和专用半挂车术语》、淋雨试验（IPX3/IPX4）、盐雾试验（≥480h）、氙灯老化试验（≥1000h）、碎石冲击试验、扭转疲劳试验\n\n④能看懂机械图纸及公差标注，熟悉三坐标/投影仪/激光扫描仪/金相实验仪/涂层测厚仪/附着力测试仪等设备检测过程\n\n5、AI技能要求\n\n具备基本的AI工具应用能力：能够使用主流AI助手辅助完成质量文档撰写、数据汇总与初步分析；了解AI在质量管理中的典型场景（如指标统计、预测性质量分析）；有意愿主动学习和推广新的AI工具\n\n6、软性素质\n\n①逻辑清晰，善于数据分析与报告呈现；\n\n②较强的结果导向意识，适应短期出差（供应商现场）\n\n③优秀的沟通协调能力，能独立推动供应商及内部跨部门协作。\n\n岗位亮点\n1、站在智能驾驶风口，参与下一代出行变革\n\n参与无人车研发，直接负责车身结构（货箱/钣金骨架）及外饰件（保险杠/格栅/装饰件） 的供应商质量管控，你的工作成果将直接影响无人车的耐用性、外观品质与用户感知\n\n2、开放包容的技术氛围 + 扁平化管理\n\n研发文化浓厚，鼓励技术创新与跨部门协作，你的专业意见会被认真倾听。团队年轻有活力，定期举办技术分享会\n\n3、见证产品从0到1的全过程\n\n无人车从原型到量产，每一个零部件的质量突破都凝聚着你的贡献。当你看到自己把关的车身与外饰系统在路上安全行驶，成就感无可替代\n1、前期供应商定点评估\n\n参与新供应商的开发与准入审核，从质量体系、设备和工艺能力、过程质量保证能力等方面综合评估，输出定点建议\n\n2、研发阶段DV/PV评审与推进\n\n在产品设计和生产验证阶段，参与样件评审，识别设计风险与工艺可行性；跟踪 DV/PV 测试进度，推动问题整改\n\n3、工/模/夹/检具开发管控及验收\n\n监督供应商工/模/夹/检具开发计划，定期跟进里程碑节点；参与工/模/夹/检具的验收，确认符合产品图纸及工艺要求\n\n4、供应商产线开发与生产达成\n\n协助供应商优化产线布局、工艺流程及质量控制点，确保良率达标；监控供应商产能计划，协调资源解决生产瓶颈\n\n5、量产阶段质量管控\n\n制定并更新来料检验标准，开展量产审核及签批；定期对供应商进行过程审核，推动过程质量持续改善\n\n6、生产零部件质量问题处置\n\n处理生产线反馈的来料异常，主导问题分析，督促供应商完成整改，对重大质量问题实施驻厂辅导或升级管理\n\n7、零件售后质量问题推进\n\n处置售后市场反馈的零部件不良，联合供应商开展失效分析，跟踪改进措施的落地效果，降低 PPM 及保修成本\n\n8、借助AI工具提升质量管理效率\n\n有意愿学习并推广AI工具以提升个人及团队工作效率，如运用AI工具辅助FMEA评审、控制计划优化，缩短文档编制时间；如利用AI进行质量数据的自动清洗与分析，快速识别异常趋势，为决策提供数据支撑。\n1、学历与专业\n\n本科及以上学历，车辆工程、机械设计制造及自动化、材料成型与控制工程、焊接技术与工程等相关理工科专业优先\n\n2、工作经验\n\n①5年以上SQE或相关质量工作经验，其中至少 3 年涉及车身结构件、货箱、外饰件的质量管理或供应商开发经验\n\n②有商用车/乘用车主机厂或一级供应商（车身/外饰方向）工作经验优先，熟悉冲压、焊接、注塑、涂胶等工艺更佳\n\n3、专业技能\n\n熟练掌握 APQP、PPAP、FMEA、MSA、SPC 五大工具；精通 8D、QC七大手法、PDCA 等质量问题解决工具。\n\n4、车身结构能力要求：\n\n①熟悉车身货箱及外饰常见制造工艺：钣金冲压、焊接(CO₂气体保护焊/电阻点焊/激光焊)、铆接（拉铆/压铆）、拼板涂胶、涂装（阴极电泳+喷粉/喷漆）、注塑成型等工艺\n\n②识别并管控车身货箱/外饰关键特性：如货箱底板/侧板的平面度、门框对角线公差、骨架焊缝熔深与强度、密封条压缩负荷与回弹性、涂胶尺寸及开放和固化时间、涂层厚度与附着力、塑料件冲击强度/热变形温度\n\n③了解底车身货箱/外饰常用的试验标准：如 QC/T 566《货车货箱技术条件》、GB/T 17350《专用汽车和专用半挂车术语》、淋雨试验（IPX3/IPX4）、盐雾试验（≥480h）、氙灯老化试验（≥1000h）、碎石冲击试验、扭转疲劳试验\n\n④能看懂机械图纸及公差标注，熟悉三坐标/投影仪/激光扫描仪/金相实验仪/涂层测厚仪/附着力测试仪等设备检测过程\n\n5、AI技能要求\n\n具备基本的AI工具应用能力：能够使用主流AI助手辅助完成质量文档撰写、数据汇总与初步分析；了解AI在质量管理中的典型场景（如指标统计、预测性质量分析）；有意愿主动学习和推广新的AI工具\n\n6、软性素质\n\n①逻辑清晰，善于数据分析与报告呈现；\n\n②较强的结果导向意识，适应短期出差（供应商现场）\n\n③优秀的沟通协调能力，能独立推动供应商及内部跨部门协作。",
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