1. 质量体系构建：设计并优化机器人产品全生命周期的质量管理流程，制定缺陷预防与追溯机制；主导关键模块（嵌入式系统、检测算法、控制逻辑）的可靠性验证方案及跟进方案落地关闭。 2. 技术方案制定落地：评审嵌入式开发、算法设计及控制系统的技术方案，确保符合功能安全（如ISO 13849）与性能标准；针对工业检测场景，优化算法误检率、漏检率等核心指标。 3. 跨部门协同：联动研发、生产、售后团队，推动质量问题闭环管理；为供应链提供技术标准支持，确保外协零部件质量一致性。 4. 前沿技术落地：探索AI驱动的质量预测、数字孪生仿真等创新技术应用；推动质量管理流程的数字化与自动化升级。

1. 学历与专业背景 硕士及以上学历，自动化、机械电子工程、计算机科学、控制工程、精密仪器等相关专业，具备机器人行业顶级企业经验者优先。 2. 工作经验 至少5年以上机器人、工业自动化或智能制造行业工作经验，其中2年以上质量管理或系统架构设计相关岗位经验。 主导过机器人产品全生命周期质量管理（设计、开发、生产、交付）的至少2个环节，熟悉工业机器人、服务机器人或特种机器人领域技术标准与行业规范。 对工业检测算法（如视觉检测、缺陷识别）、嵌入式开发（实时操作系统、硬件驱动开发）、机器人控制（运动规划、伺服控制）有深入实践。 4. 核心能力要求 * 技术覆盖能力：精通嵌入式系统开发（ARM/DSP/FPGA架构），熟悉C/C++/Python等语言；掌握工业检测算法开发（OpenCV、深度学习框架如TensorFlow/PyTorch）；熟悉机器人控制系统（ROS/ROS2、运动控制算法）； * 质量管理能力：熟悉ISO 9001、IATF 16949等质量管理体系，具备APQP/FMEA/PPAP工具应用经验，能够搭建机器人产品的质量风险评估模型与可靠性测试体系； * 系统架构能力：主导过机器人软硬件协同架构设计，优化过跨模块（感知-决策-执行）的数据流与性能指标；熟悉边缘计算、实时通信协议（如EtherCAT、CAN）在机器人领域的应用。