东风汽车集团有限公司
数智化质量工程师
数智化质量工程师
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市 / 襄阳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
质量保证
Ai质检
Iatf16949
Power Bi
Qms
Spc
Sql
智能检测
数智化质量
AI 估算 · 15k–25k
汽车行业数智化岗位，技术要求较高，东风大厂薪资在武汉有竞争力，预计月薪15-25K。
职位详情
关于这个职位
该职位负责东风汽车的数智化质量体系建设，推动质量管控从传统模式向数字化、智能化转型
工作内容包括搭建质量数据平台、引入智能检测技术（如AI质检、机器视觉）、进行质量数据挖掘与分析，以及推广数字化质量工具
适合具有汽车行业背景、熟悉IATF16949和质量数据技术的人才
最低要求
年龄≤35 周岁、统招一类本科及以上学历，车辆工程、机械工程、自动化、电子信息工程、工业工程、数据科学与大数据技术等相关专业
具备 3 年及以上汽车行业（优先新能源汽车、高端制造领域）数智化质量相关工作经验（如数字化质量管控、智能检测、质量数据平台搭建等）
熟悉汽车制造流程与质量管控体系（如 IATF16949），掌握数智化质量核心技术（如数字化 QMS、SPC、AI 质检、自动化检测设备应用等）
具备质量数据采集、分析与建模能力，熟练使用数据分析工具（如 Python、SQL、Minitab、Tableau/Power BI 等），能通过数据挖掘识别质量问题并提出改进方案
了解智能检测设备（如视觉检测系统、激光检测设备等）的原理与应用，有相关设备引入、调试或优化经验者优先
具备数智化质量项目管理能力，能独立主导或核心参与数字化质量体系搭建、智能检测项目落地等工作，有明确项目成果者优先
熟悉汽车行业数智化转型趋势，对新技术、新工具具备快速学习与应用能力
具备较强的问题解决能力，良好的跨部门沟通协调能力、项目推动能力与团队协作精神
工作积极主动、责任心强，有较强的抗压能力与创新意识，具备清晰的书面与口头表达能力
工作职责
数智化质量能力建设：紧跟汽车行业数智化潮流，主导本科室数智化质量体系搭建，推动质量管控从传统模式向数字化、智能化转型，解决现有质量管控效率低、数据割裂等痛点
数字化质量管控落地：设计并推行数字化质量管控方案，包括质量数据采集、分析、追溯系统的搭建与优化，实现生产过程质量数据实时监控、异常预警与闭环管理
智能检测能力提升：调研行业先进智能检测技术（如机器视觉、AI 质检、自动化检测设备等），结合制造场景需求引入或优化检测方案，提升检测精度与效率，降低人工依赖
质量数据价值挖掘：搭建质量数据分析模型，通过大数据技术挖掘质量波动规律、潜在风险点，输出数据驱动的质量改进建议，支撑部门质量决策
数智化质量工具推广：负责本科室数智化质量工具（如 QMS 数字化系统、SPC 统计过程控制软件、AI 质检平台等）的推广应用、操作培训与效果跟踪，提升团队数字化工具使用能力
跨部门协同推进数智化质量项目落地，解决项目实施中的技术对接、流程适配等问题，确保数智化转型目标达成
行业标杆对标学习：跟踪汽车行业数智化质量领域的前沿技术、标准与最佳实践，结合猛士科技实际情况引入适配的方法与工具，持续提升科室数智化竞争力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 汽车行业数智化转型重点岗位，技术前沿，技能积累价值高
- 东风汽车为大型上市国企，平台稳定，项目资源充足
- 跨部门协同与项目管理经验，提升综合能力
- 需要同时掌握质量体系、制造流程和数字化技术，学习曲线陡峭
- 传统车企转型中可能遇到流程阻力，需要较强的沟通推动力
- 适合有汽车行业背景、热爱技术、希望在智能制造与质量数字化领域深耕的求职者
缺点 / 挑战
- 工作压力较大，需应对多项目并行和临时问题
角色解读
- 深耕数智化质量领域，成为行业专家或质量数字化负责人
- 向数据科学家或AI应用专家转型，拓展大数据与AI技术能力
- 横向发展到智能制造、工业互联网等热门方向
- 主导数智化质量体系搭建，推动质量管控从传统向数字化、智能化转型
- 设计和优化质量数据采集、分析、追溯系统，实现实时监控与异常预警
- 引入智能检测技术（如机器视觉、AI质检），提升检测效率与精度
- 通过数据分析挖掘质量波动规律，输出数据驱动的改进建议
- 汽车制造流程与质量体系（IATF16949）的深入理解
- 数据分析与建模能力，熟练使用Python、SQL、Minitab等工具
- 熟悉QMS、SPC、AI质检等数字化质量工具
- 了解智能检测设备原理与应用，具备项目推动能力
申请策略
- 关注东风集团及猛士科技的业务方向，在面试中展示对该领域数智化趋势的理解
- 准备好与岗位相关的项目案例，突出解决问题的思路与成效
- 突出汽车行业数智化质量项目经验，包括QMS/SPC/AI质检等具体应用
- 展示数据分析与建模成果，如用Python/SQL处理质量数据的案例
- 强调跨部门协调与项目管理能力，附上项目成果数据
- 补充机器学习或计算机视觉基础，以便更好理解AI质检
- 熟悉主流QMS软件（如SAP QM）和可视化工具（如Power BI）
- 了解IATF16949最新标准和汽车行业合规要求
面试指南
- 用STAR法则：情境、任务、行动、结果，结构化描述项目经验
- 结合IATF16949和数据驱动思路，体现合规性与创新性
- 展示学习能力与行业洞察，引用具体技术或案例
- 请描述你主导或参与的一个数智化质量项目，具体做了哪些工作？
- 如何利用数据分析识别生产过程中的质量瓶颈？举例说明
- AI质检与传统质检相比有哪些优势和挑战？你在实际中如何选择？
- 如何处理跨部门协作中的冲突，确保项目推进？
- 对汽车行业数智化转型的趋势有什么看法？猛士科技可以如何应对？
职位点评
67
综合评分
技术前沿、发展空间大，但工作地点固定、WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适发展型动机强的求职者，追求技术成长和行业前沿，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值65
薪资福利
70中等
东风汽车为上市国企，薪资福利稳定，但JD未明确具体薪酬，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿数智化技术，包括AI、大数据，成长空间大，但JD未提及明确的晋升路径或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数智化质量、AI质检、大数据、Python、SPC、QMS
业务类型cost_center
工作生活
40较低
仅现场办公，地点在武汉和襄阳的产业园区，JD未提及弹性工作或WLB，且提到抗压能力，生活化满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
汽车行业稳定，数智化转型有社会价值，但行业整体成熟，创新以应用为主，意义感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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