斑马技术
Manufacturing Engineer, Advanced
Manufacturing Engineer, Advanced
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公工艺工程
工艺工程
Dfx
Lean Six Sigma
Npi
供应链运营
制造工艺
工业4.0
成本降低
良率提升
值不值得投
薪资怎么样
8.5万
比工艺工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
13 个在招
市场机会
选择不多
台北 · 工艺工程 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责将新产品（NPI）导入 EMS/JDM 代工厂，与供应链团队及供应商紧密协作，改进 DFx（可装配/可制造性设计），确保工厂端实现高质量、高良率生产
同时主导精益六西格玛与智慧工厂/工业4.0 在供应商侧的实施，并通过工艺改进支持降本目标
适合具备8年以上制造业工艺或 NPI 经验的资深工程师
最低要求
最低学历：本科（Bachelor's degree）
最低工作经验：8年以上（8+ years）
同时需具备：自我驱动力强，能根据业务优先级自主安排和规划日程
能以制造业知识领袖身份，跨多个工程学科与项目管理提供技术领导力
工作职责
+ 具备自我驱动力，能够根据业务优先级安排和规划自己的日程
+ 审核 NPI 制造准备情况（包括文档、治具、设备和人力），出现问题时提出纠正措施并实施变更
识别并降低风险，制定并实施风险缓解计划
+ 在 NPI 阶段，作为精益六西格玛与智慧工厂（Smart Factory）在 JDM/EMS 供应商侧实施的负责人
+ 为高度复杂的制造项目确立需求，并可能带领团队负责确立需求，确保在项目中优先纳入正确的特性
+ 架构并设计高度复杂的制造项目，完成项目的所有阶段，跟进所有过程检验与最终检验活动
+ 制定并应用技术与质量改进
+ 基于新颖或独特的想法创建新的方案、技术与解决方案，确保新想法与方法论被记录以供团队使用
+ 以制造业知识领袖的身份，跨多个工程学科与项目管理提供技术领导力
+ 定义需求并可能设计复杂的新工具，以协助分析和解决复杂问题
+ 发起跨公司协作，与其他工程学科建立积极关系
+ 在广泛界定的政策与实践范围内，运用判断力选择方法、技术和评估标准以取得成果
+ 可能协调其他人员的活动
+ 与专业领域外的关键联系人建立网络
就需跨组织协调的事项与管理层及高级客户人员互动
代表组织作为主要客户联络人，并经常承担项目领导职责
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国科技企业平台，涉及 NPI、精益六西格玛、智慧工厂等完整制造链条，经验积累价值高
- 明确提出混合办公、弹性工时、Summer Flex Fridays 等福利，工作灵活性较好
- 供应商侧实施主导角色，能锻炼跨公司协作与项目领导能力
- 对既有产品改进与降本目标有明确考核，需持续产出可量化的改进成果
- 适合具备8年以上制造业工艺/NPI 经验、熟悉精益改善、并希望在跨国企业深耕智能制造与供应链运营的资深工程师
缺点 / 挑战
- 需要频繁与 EMS/JDM 代工厂及供应商协作，跨组织协调与沟通成本较高
- 需同时应对新产品导入的时间压力与量产质量/良率要求，责任较重
角色解读
- 可向资深制造工程专家/技术专家方向发展，深化 NPI 与智能制造领域影响力
- 也可转向制造项目管理、供应链运营或供应商质量管理等管理型路径
- 在跨国企业中积累国际化供应链与智能制造经验，拓宽职业平台
- 负责新产品（NPI）导入 EMS/JDM 代工厂，审核制造准备情况（文档、治具、设备、人力），识别并缓解风险
- 在供应商侧主导精益六西格玛与智慧工厂/工业4.0 的落地实施，推动工艺与质量改进
- 通过工艺改进与流程优化支持降本目标，并与研发、供应链等多团队协作提升 DFx 可制造性
- 在复杂制造项目中提供技术领导力，可能协调他人并作为客户主要联络人
- 扎实的制造业工艺/NPI 经验，熟悉 DFx（可装配/可制造性设计）
- 掌握精益六西格玛工具，具备 Smart Factory/工业4.0 实施能力
- 能与 EMS/JDM 代工厂及供应商高效协作，具备跨职能沟通与项目推动能力
- 数据驱动的分析与问题解决能力，能独立规划和安排工作
申请策略
- 了解 Zebra 的产品与供应链体系，面试中结合其前線/资产可视化与自动化解决方案谈工艺改进思路
- 关注岗位对 NPI 与降本的双重目标，准备相应的项目案例说明
- 突出参与过的新产品导入（NPI）项目及在 EMS/JDM 工厂落地的具体成果（良率提升、周期缩短等）
- 量化展示精益六西格玛或智慧工厂/工业4.0 项目的实施效果与降本贡献
- 强调 DFx 改进、跨部门协作与供应商管理的经历
- 体现自主规划工作、承担项目领导职责的能力
- 补齐 Lean Six Sigma 绿带/黑带等资质或系统方法论知识
- 熟悉智能制造相关工具与数据化分析方法（如 MES、SPC、自动化产线经验）
面试指南
- 采用 STAR 结构（情境-任务-行动-结果）讲述项目，突出量化成果（良率、周期、成本）
- 强调跨组织协作与风险管理的具体做法，体现自主推动与领导力
- 对技术问题说明分析逻辑与所用工具（如六西格玛 DMAIC、SPC 数据分析）
- 请分享一个你主导的新产品导入（NPI）项目，如何确保工厂端按时、高质量量产？
- 你如何推动精益六西格玛或智慧工厂在供应商侧落地？遇到过哪些阻力？
- 当 NPI 阶段出现治具/设备/良率问题时，你是如何识别风险并实施纠正措施的？
- 你如何与研发团队协作改进 DFx？举一个具体案例
- 面对降本目标，你会从哪些环节切入工艺改进？
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