工作职责
一、工程施工前质量策划与风险防控
1、参与储能工程项目施工方案评审，重点审核施工工艺（如电池模组吊装、PCS 柜安装、电缆敷设、热管理系统管路连接）的质量合规性，识别施工端质量风险（如安装精度不足、防护措施缺失），输出《工程质量风险评估报告》；
2、对接设计、工艺部门，将研发设计要求转化为工程施工质量标准（如模组安装公差≤±2mm、防水密封等级 IP65），编制工程质量检查清单（含关键工序巡检要点、验收判定标准），同步在 AI 质量平台录入质量管控节点；
3、审核施工方资质与人员技能资质（如高压电工证、特种设备操作证），组织施工前质量培训（含储能工程质量标准、安全操作规范），确保施工团队理解质量要求；
二、工程现场过程质量管控
1、主导储能项目现场关键工序质量巡检，覆盖电池模组固定、电气接线（绝缘电阻测试）、热管理系统安装（管路密封性）、消防系统部署等核心环节，按检查清单执行 100% 关键工序巡检，每日输出《工程质量日报》；
2、实时处理现场质量问题（如安装错位导致的模组散热不良、电缆接头虚接），运用 5Why / 鱼骨图分析根因，联合施工方、技术团队制定整改方案（如返工重装、工艺优化），确保质量问题 24 小时内响应、72 小时内闭环；
3、监督施工方质量记录完整性（如隐蔽工程验收记录、材料进场检验报告），核查工程材料（如电缆、连接器、保温材料）的质量合规性（是否符合设计规格与国家标准），杜绝不合格材料投入使用；
三、系统调试与验收阶段质量验证
1、配合项目测试团队，参与储能系统现场调试质量验证，重点核查调试过程的质量合规性（如充放电测试参数是否符合设计要求、安全保护功能是否正常触发），记录调试阶段质量问题并跟踪整改；
2、主导工程竣工质量验收准备，整理工程质量档案（含施工质量记录、问题整改报告、测试验收报告），确保档案符合客户与监管部门（如电网公司）验收要求，支撑项目顺利通过竣工验收；
3、开展工程质量复盘，统计项目质量指标（如一次验收通过率、关键工序合格率），分析共性问题（如某类连接器安装不良），形成《工程质量复盘报告》并同步至 AI 质量平台，为后续项目提供改进依据；
四、工程质量体系优化与跨团队协同
1、基于项目质量数据（如现场问题发生率、验收整改次数），优化工程质量管控体系，更新《储能工程质量管控 SOP》《施工工艺质量标准》，推动质量工具（如统计过程控制 SPC、质量检查表）在工程端的落地应用；
2、联动研发、工艺部门，反馈工程端质量问题（如设计结构导致的安装困难、工艺参数不适配现场施工），推动设计优化与工艺改进，提升工程可施工性与质量稳定性；
3、对接客户工程质量沟通，解答客户关于工程质量的疑问（如施工标准、验收依据），配合客户开展工程质量稽查，输出英文质量说明文档（针对海外项目），提升客户满意度；
五、运维阶段质量支持
1、为储能项目运维团队提供质量技术支持，分析运维过程中发现的工程质量问题（如长期运行导致的管路泄漏、接线端子氧化），制定维修质量标准与防护措施；
2、参与运维质量数据统计与分析，识别工程端潜在质量隐患（如某批次项目的共性安装问题），推动预防性整改，降低运维阶段质量故障发生率；
任职资格
1、本科及以上学历，电气工程及其自动化、土木工程、工程管理、新能源科学与工程等相关专业；
2、3年以上新能源 / 储能行业工程质量管控经验，熟悉储能系统（或光伏、风电）工程项目施工流程（安装、调试、验收）；
3、具备大型储能电站或工商业储能项目工程质量管控经验者优先，有海外储能工程项目质量经验（如符合 IEC 标准的施工验收）者加分
有工程质量问题闭环管理（如施工返工、验收整改）经验者优先；
4、精通工程质量管控工具：能独立编制质量检查清单、运用 5Why / 鱼骨图分析质量问题，熟悉 SPC（统计过程控制）、FMEA（失效模式分析）在工程端的应用；
5、熟悉储能工程标准与规范：掌握 GB51048《储能工程设计规范》、IEC 62890《储能系统安装与调试要求》、GB 50150《电气装置安装工程电气设备交接试验标准》等，能核查工程合规性；
6、具备工程现场问题处置能力：了解储能系统核心组件（电池模组、PCS、热管理系统）的安装工艺与质量风险点，能快速判断并解决现场安装质量问题；
7、具备较强的现场协调能力，能高效对接施工方、客户、测试团队，推动质量问题闭环；
8、适应长期出差（年出差率 60%-80%），能承受项目现场高强度工作节奏，具备应急问题处置能力；
9、具备数据思维，能基于工程质量数据提出体系优化建议，适配公司 AI 质量平台数据录入与分析需求
10、持有高压电工证、特种设备安全管理证或注册质量工程师（CQE）证书者优先；
加分项
1、主导过储能工程项目质量体系搭建或优化，曾提升项目一次验收通过率≥10%；
2、具备海外储能工程项目质量管控经验，熟悉当地工程质量标准（如欧洲 EN 标准、美国 NFPA 标准）；
3、熟悉 AI 质量云平台（如 SafeESS）在工程端的应用，能推动工程质量数据（巡检记录、整改报告）与平台深度融合。