联想
售后质量工程师
售后质量工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公质量管理
质量管理
Ai智能体
Ai服务器
六西格玛
售后质量
客诉处理
故障树
数据分析
服务器
质量管理
值不值得投
68综合评分
综合评分 68
前沿硬件质量方向、技术成长性强、以AI智能体提升效率，但工作强度与福利待确认
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
1.6万
比质量管理中位数高
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 370 个在招 · 其中质量管理 3 个
市场机会
选择适中
天津 · 质量管理 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
作为联想售后质量工程师，你将负责服务器与网络产品（含AI服务器、整机柜等）的售后客诉分析、批次性质量问题处理及质量指标管理，主导8D根因分析与整改闭环
岗位需联合研发、供应链、工厂与服务团队推动预防性改善，并借助AI智能体持续提升售后质量管理效率
最低要求
学历要求：大学本科及以上学历，人工智能、网络工程、电子通信类、计算机等相关专业优先
工作经验：三年以上服务器/网络产品售后质量管理或技术支持相关工作经验，对超节点、AI服务器、整机柜等产品的硬件和软件技术有深入了解，熟悉售后质量业务者优先
质量管理能力：熟悉产品售后质量全流程管理，掌握8D、鱼骨图、DFX、故障树等质量管理工具与方法，能够主导批次性问题和客诉的根因分析与整改闭环，有六西格玛实际项目经验者优先
沟通协作与客户服务：具备良好的沟通技巧和客户关系维护能力，能够与客户、研发、供应链、服务等各方高效协同，妥善处理客诉与客户异议，持续提升客户满意度
数据驱动与主动改善：具备较强的数据分析和问题洞察能力，能够从售后数据中识别质量风险与改进机会，推动预防性改善，有主动发现和解决问题意识
AI应用：深刻理解AI大模型及智能体技术，有实际使用智能体辅助质量分析、客诉处理等成功经验者优先
工作职责
售后客诉分析与处理：负责客诉问题的受理、分析与闭环管理，牵头问题定位、责任判定、围堵及8D/纠正预防报告输出，确保快速响应与妥善解决
批次性质量问题处理：负责批次性问题的发现、隔离、追溯与整改，联合研发/SQE/服务/工厂攻关，跟踪整改落地与验证，防止问题批次再流入
售后质量指标管理：监控故障率、DOA率、批次问题关闭率等指标，识别异常趋势，组织质量专项改善
主动改善：基于售后数据与客诉根因，挖掘产品改进机会，推动设计、制造、服务各环节预防性改善，并将经验教训回灌研发与生产
售后服务保障协同：协同服务团队完成维修方案、诊断工具与技术支持培训等保障工作，提升现场快速定位与解决能力
退灰/爬坡阶段衔接：负责产品退灰（退市）及爬坡阶段售后问题的跟踪处理
流程、标准及AI原生应用：建立并维护售后质量管理流程与规范，持续迭代应用售后质量AI智能体，保持业界领先
优先资格
人工智能、网络工程、电子通信类、计算机等相关专业优先
熟悉服务器/网络产品售后质量业务者优先
有六西格玛实际项目经验者优先
有实际使用AI智能体辅助质量分析、客诉处理等成功经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 可深入接触超节点、AI服务器、整机柜等前沿硬件产品的质量体系，技术积累扎实
- 岗位强调AI智能体在质量分析中的应用，具备较强的技能差异化与前瞻性
- 跨国企业平台规范，质量流程与方法论体系成熟
- 适合具备服务器或网络产品质量/技术支持背景、熟悉质量工具方法、擅长跨部门协作并乐于运用AI工具提升效率的工程型求职者
缺点 / 挑战
- 售后客诉与批次问题往往时间压力大，需快速响应并协调多方资源，工作节奏可能较紧张
- 同时需兼顾客户、研发、供应链、工厂等多方诉求，沟通与协调成本较高
角色解读
- 可从售后质量工程向质量体系/流程管理、SQE或研发质量方向发展，也可凭借AI智能体应用经验向质量数字化与智能化方向深耕
- 资深后可承担质量团队管理或质量专项负责人角色
- 负责服务器、网络产品及AI服务器等售后客诉的受理、定位与闭环处理，牵头8D与纠正预防报告输出
- 跟踪批次性质量问题的隔离、追溯与整改验证，并监控故障率、DOA率等关键质量指标，组织专项改善
- 需掌握8D、鱼骨图、DFX、故障树等质量管理工具，具备批次问题与客诉的根因分析与整改闭环能力
- 要对服务器/网络产品硬件与软件技术有深入了解，并具备数据分析与跨部门协同沟通能力
申请策略
- 了解联想服务器与AI基础设施业务方向，面试中体现对售后再到研发、制造全链路质量闭环的理解
- 关注岗位对流程规范建设与AI原生应用的期待，展示主动改善意识
- 突出服务器/网络产品售后质量管理或技术支持的实际项目，量化问题闭环率、故障率下降等成果
- 重点呈现8D、鱼骨图、故障树等工具的实操案例与主导批次问题整改的经验
- 补充六西格玛项目及AI智能体辅助质量分析的成功实践
- 提前梳理AI服务器、整机柜产品的硬件与软件技术要点，强化对超节点架构的理解
- 系统复习8D、DFX等方法论，并准备一两个用大模型/智能体辅助质量分析的落地案例
面试指南
- 用STAR结构描述问题背景、你的角色、采取的质量工具与关键动作、以及可量化的结果
- 突出根因分析的逻辑链条（围堵—定位—根因—整改—验证—回灌），并强调跨部门协同与闭环验证
- 请描述一次你主导的批次性质量问题处理过程，你是如何定位根因并推动整改闭环的？在8D报告中，你通常如何组织D4到D6的内容？你如何用数据指标（如故障率、DOA率）识别质量趋势并推动改善？你有哪些用AI智能体辅助质量分析或客诉处理的实践经验？面对客户异议与研发、工厂意见不一致时，你如何协调推进？
- 准备1-2个完整的质量问题闭环案例，包含数据与结果
- 复习服务器/整机柜相关硬件与软件基础知识及8D、故障树等工具细节
- 了解联想AI基础设施业务与质量数字化趋势，准备好AI工具应用的实践说明
职位点评
薪资福利68
成长发展76
工作生活58
使命价值70
薪资福利
68中等
JD未披露薪资与福利细节，薪酬竞争力需与HR确认；岗位层级清晰、需求明确，整体补偿性动机满足度中等。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.9万/月）
成长发展
76中等
岗位涉及AI服务器、整机柜等前沿硬件产品质量体系，并要求应用AI智能体，技能成长性强，但JD未明确培训或晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈8D、鱼骨图、DFX、故障树、六西格玛、AI大模型、AI智能体、服务器、整机柜
业务类型ambiguous
工作生活
58较低
JD未提及办公模式、弹性工时或加班情况，工作强度难以判断；售后客诉响应属性可能带来一定时效压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
岗位处于AI服务器与基础设施质量保障领域，具备一定行业成长前景，但JD未直接阐述社会价值或使命导向。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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