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质量策划与标准 - 审核场景设计、任务定义和执行计划,提前识别标准歧义和批量生产风险。 - 建立采集红线、标注规则、验收标准、抽检方案和缺陷分类。 - 对齐客户、算法、生产、验收和服务商对任务与质量标准的理解。
过程抽检与问题闭环 - 对采集和标注开展日常抽检、专项审核与批次复核。 - 检查数据完整性、格式、时间戳、轨迹合理性、标注准确性和长尾场景处理。 - 跟踪通过率、异常率、返工率等指标,每日反馈问题并明确整改时限。 - 推动根因分析、整改、返工、复训与效果验证,确保问题闭环。
数据分析与持续改进 - 分析质量趋势和重复缺陷,持续迭代标准、样例和培训材料。 - 建设质量看板,并向生产、验收、设备和平台团队反馈系统性问题。 - 在批量生产、需求变更或新服务商上线前提出风险控制和放行条件。
基本要求 - 学历:本科及以上,质量、工业工程、机器人、自动化、计算机或数据相关专业优先。 - 经验:3 年以上质量管理、数据质检、数据标注、自动驾驶或机器人数据生产、制造业质量、软件测试等相关经验。 - 质量方法:具备标准、SOP、抽检方案设计经验,掌握 PDCA、8D、CAPA、FMEA 或六西格玛等方法中的一种。 - 数据分析:熟练使用 Excel 或飞书多维表格;会 SQL、Python 或 BI 工具者优先。 - 沟通与出差:表达清晰,能够推动内部团队、客户和服务商完成整改,并接受项目现场出差。
核心能力 - 坚持客观、独立和证据导向,面对进度压力仍能守住质量红线。 - 具备前置思维和系统思考能力,能够识别根因而不只处理表面问题。 - 能够明确责任人、时限和验收口径,持续推动问题闭环。 - 善于跨团队协作,并将经验沉淀为规则、培训和看板。
加分项 - 有具身智能、人形机器人、自动驾驶或多模态数据采集与标注经验。 - 熟悉遥操作、真人数采、多传感器同步、动作轨迹、点云或长尾场景质检。 - 有 ISO 9001、Lean、Six Sigma、SPC、MSA 或供应商质量管理经验。 - 具备英文数据规范阅读能力,或能用 SQL、Python、BI 提升质检效率。



