禾赛
数采项目经理
数采项目经理
发布于 3 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公项目经理
项目经理
Sop制定
三维重建
供应商管理
成本控制
数据采集
点云数据
现场执行
质量控制
跨部门协作
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
自动驾驶高薪大厂、前沿技术驱动、重现场执行与管理、WLB挑战较大
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.3万
比项目经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 140 个在招 · 其中项目经理 5 个
市场机会
选择面较广
上海 · 项目经理 · 约 180 个在招
职位详情
关于这个职位
负责禾赛自动驾驶数据采集项目的落地执行，包括需求拆解、供应商管理与场景资源开拓
通过建立标准化SOP和严格的质量闭环体系，确保三维数据（图像、点云等）的采集质量与交付效率，同时控制项目成本并协调跨团队资源以达成里程碑目标
最低要求
本科及以上学历，理工科或相关专业优先
具备3年及以上数据采集、数据服务、供应商运营或项目管理经验，有独立负责项目质量、进度与成本的完整案例
有供应商寻源、评估、培训、绩效管理及多团队协作经验，能够深入现场解决问题，将试点方案转化为稳定产能
重视数据质量和执行细节，能制定可验证、可执行的检查标准，使用抽检、缺陷分类和根因分析推动纠正措施落地，持续提升合格率与交付稳定性
具备较强的数据分析和成本意识，能使用AI工具及数据分析工具开展数据整理、质量与成本分析、进度跟踪，并核验分析结果
以事实和数据识别瓶颈、验证改进效果
具备持续学习能力和主动探索意识，能够快速掌握三维数据采集与重建流程，理解图像、点云、位姿等数据的基本含义及常见质量问题
面对新场景愿意深入现场、验证假设，并与技术团队共同解决问题
目标感强、执行扎实，主动承担交付结果责任，具备跨团队协调、资源谈判和风险管理能力
面对需求变化能明确优先级，及时暴露风险，将问题落实到责任人、完成时间和验收结果，推动闭环
能够适应项目所需的出差、现场培训和供应商巡检安排
工作职责
需求落地与试采验证：与客户项目经理、产品和技术团队协作，将需求拆解为场景类型、覆盖范围、采集数量、设备配置、操作规范、质量标准与排期
组织样板场景试采，验证可行性、有效产能和成本，再推进批量生产
供应商管理与开拓：寻找并评估数据采集服务商，组织能力验证、试采准入和分级管理
协同采购完成询价、议价、合作条款及结算依据确认，建立绩效评价、整改、淘汰和备用供应机制
场景资源开拓：围绕客户需求拓展家庭、商业零售、园区、工业等真实场景资源
维护场景资源库，管理场景多样性、覆盖度、重复率及可持续供给能力
培训与标准化：建立并迭代设备操作、采集路线、现场检查、数据上传、命名及问题反馈等SOP
组织供应商培训、实操考核和首批陪跑等，推动不同团队、不同区域执行同一套质量标准
过程品控与质量闭环：建立供应商自检、过程抽检、质检验收反馈及不合格返工机制，协同相关团队落实数据合规要求
联合技术团队检查采集完整性、覆盖与遮挡、图像清晰度、点云及位姿数据异常、重建可用性等，追踪问题根因、补采与复验结果
进度与产能管理：制定多供应商、多场景采集项目计划，协调人员、设备和场地，跟踪日常产出、有效数据量与里程碑
提前识别延期、设备故障、场景不可用等风险，落实替补资源和恢复计划
成本与效率优化：建立单位合格场景或有效数据量的成本核算口径，分析人效、设备利用率、差旅及返工成本
通过采集效率提升、流程优化、供应商组合和产能规划持续改善交付效率
协同交接与复盘：按批次提交合格数据、质检结果、场景清单和采集记录，支持后续处理与客户交付
落实场地授权、数据使用范围、保密及现场安全要求，沉淀可复用的运营方法
优先资格
具有三维扫描、测绘、机器人、自动驾驶或AI数据生产项目经验
具有可验证的数据采集供应商资源或跨区域场景拓展经验
了解SLAM、点云、3DGS或mesh数据，能够结合技术特点识别采集质量问题，并提出采集流程改进建议
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于自动驾驶核心赛道，接触前沿的三维数据采集技术（如激光雷达、3DGS）
- 工作强度较大，需频繁出差及深入一线现场解决突发问题，对执行力和抗压能力要求高
- 适合喜欢深入业务一线、具备较强现场问题解决能力和跨部门协调经验的实干型管理者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向高级数据运营专家、自动驾驶数据平台负责人或更广泛的供应链/项目集管理方向发展
- 负责自动驾驶数据采集项目的全生命周期管理，从需求拆解到最终交付
- 核心技能包括供应商全链路管理、三维数据质量把控、项目进度与成本管控
申请策略
- 强调你的供应商资源积累和跨区域管理能力，展示你如何将试点方案规模化复制的能力
- 重点突出过往项目中如何建立标准化SOP、如何通过数据分析降低采集成本或提升合格率的具体案例
- 补充了解SLAM、点云处理、3DGS等基本概念，以便更好地与技术团队沟通
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点描述在面临质量、成本、进度三角约束时的决策逻辑和量化成果
- 请分享一个你成功管理的复杂数据采集项目，你是如何控制质量和进度的？
- 当供应商交付数据质量不达标时，你通常如何进行根因分析和整改？
- 如何在保证数据质量的前提下，优化采集成本并提升人效？
- 面对多供应商、多场景并行时的资源冲突，你如何协调优先级？
- 复习三维数据采集的基本技术指标（如点云密度、覆盖率定义），准备1-2个关于供应商管理和质量闭环的详细案例
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活40
使命价值75
薪资福利
85较高
已上市大型科技公司，薪资水平在行业内具有竞争力，福利体系相对完善，符合补偿性动机的高分特征。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及前沿的三维数据采集与重建技术，且要求快速学习新技术，具备良好的技能成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SLAM、点云、3DGS、mesh、三维重建、AI工具
业务类型profit_center
工作生活
40较低
JD明确要求适应出差、现场培训和巡检，且需深入一线解决问题，工作灵活性较低，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
75中等
服务于自动驾驶这一具有重大社会价值和安全意义的行业，工作内容直接支撑核心技术进步，使命感较强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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