质量数据分析师模拟申请报告

基于Stellantis的Quality Data Analyst职位和公开简历生成的质量数据分析师模拟申请示例。查看职位匹配度、经历证据缺口、修改建议和面试问题。

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运营、物流与供应链

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建设、建筑与房地产

医疗、卫生与制药

教育与社会工作

酒店、餐饮与零售

维修与技术服务

Quality Data Analyst · Stellantis

节选自公开简历与实际职位的分析。申请问题保持未回答。

你的申请会如何被理解？

概括职位与简历中体现的优势和证据缺口。

Stellantis Quality Data Analyst

值得申请，先补关键证据

前 9-21%

总结

以下是您向 Stellantis 的 Quality Data Analyst 岗位提交的模拟申请分析。简历中最突出的优势是您在 Eastman Chemical Company 将根因分析落实为可量化的制造改善，使过程故障频率降低 75%。深入审阅者希望下一步看到一份区分真实经历与练习内容的质量调查案例，明确数据口径、根因验证、责任交接及关闭标准。

评分、比较排名、面试官与招聘阶段属于AI分析和模拟，并非企业的实际评价或招聘结果。

判断现在是否准备好投递。

查看申请建议及提交前需要完善的内容。

前 9-21%

与相似申请者对比的基准

处于前 9-21%意味着：在由相似申请者、相邻岗位的被录用者、相似角色的在职者构成的比较基准范围内，你的材料具备较强竞争力，值得争取 Stellantis 的初筛机会，但这不是实测录用概率，也不代表汽车保修经验已经达标。你在 Eastman Chemical Company 的制造改进经历、75% 的故障频率降幅、13 个生产单元的缺陷排查，以及 Excel 成本建模，为 Quality Data Analyst 所需的调查、报告和跨团队协作提供了具体证据。申请前最应修改工作经历前几条，将问题识别、分析方法、协调行动和效果验证串成闭环，同时明确汽车保修经验、SQL、现场工作安排及 Black Belt 完成状态的证据边界。

依据

75% 的故障频率降幅与 $780K/yr 的控制系统改进收益，使你的证据超出单纯工具熟练或报表制作，这推动材料进入前 9-21%的较强位置。排名优势来自可量化的制造决策结果，而不是资深头衔本身。

申请前要修改的内容

将 Advanced Process Improvement Engineer 的首条经历拆成控制系统改进收益与 RCA 故障改善两条，分别写清行动和结果。

在 Excel 建模经历中补充实际使用的数据处理、图表及结论汇报方法，仅保留能够核实的功能。

更可能收到的招聘邮件

通过终面

基于当前报告信号生成的真实下一步示例。

9:41

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Next steps: Quality Data Analyst interview scheduling

Emily Tran

emily.tran@stellantis.com

刚刚

Hello, Thank you for your interest in the Quality Data Analyst position at Stellantis. Your work at Eastman Chemical Company, including the reported 75% reduction in process failure frequency and coordination of cost-saving projects, provides a relevant foundation for further discussion. We would like to move your application to a conversation with the hiring team. Your engineering education and manufacturing problem-solving experience are the main reasons for this next step, and we would welcome more detail on how you documented issues and followed corrective actions. Please share your availability for a follow-up conversation. We would also like to confirm your ability to work on-site in Sterling Heights and your availability for off-shift or weekend work when needed; we will confirm the interview format separately. Best regards, Emily Tran Recruiter, Stellantis

每个招聘阶段关注的证据不同。

查看各招聘阶段关注的优势与疑虑。

初筛有优势，仍需补齐证据

前 30 秒内，招聘人员能够从 Eastman Chemical Company 的连续经历、工程学位和制造改善结果识别出基本资格。将 75% 故障改善案例前置，并明确地点安排与认证状态，会让推进初筛的理由更清楚。

“Reduced process failure frequency by 75% through RCA enabling tighter control of critical process parameters”

““Eastman Chemical Company 这段经历有实绩，75% 的故障改善和部门联络人职责值得继续聊，工程背景也符合 Quality Data Analyst 的基础要求。我要先确认他为什么选择 Stellantis 的保修数据工作、能否到 Sterling Heights 现场，以及是否接受岗位实际职责；这些信息现在还看不到。””

与相似申请者的对比基准

招聘人员初筛

顺利通过

从材料判断，Eastman Chemical Company 的连续任职、工程学位及 75% 的改善结果足以支持 Stellantis 招聘人员安排进一步沟通。这里的状态是建议性判断，招聘流程信息有限，不能当作已确认的推进结果。

用人经理审阅

结果不明

Stellantis 用人经理会更关心你能否承担保修问题说明、工程协调、持续更新和关闭条件检查。此阶段需要补足职责边界和闭环案例，而不是继续堆叠财务收益数字。

技术或团队交流

结果不明

如 Stellantis 安排技术交流，75% 故障降幅与 3% 收率提升可能被追问统计口径、替代解释及验证方式。资料无法确认固定实操题或时长，因此应准备案例推演与数据口径说明，避免假定必有编程考试。

💭

招聘经理真正的想法

毫不避讳

我先看制造现场的问题解决结果，再追问保修数据和工具缺口，最后决定是否值得约谈。

🤔

初看履历

嗯，Eastman Chemical Company 的 Advanced Process Improvement Engineer，工程学士也有，我愿意往下看。申请 Stellantis 的 Quality Data Analyst，制造背景接得上，但我还得看能不能把分析转成清楚的问题描述。

🎯

推进面试 — 根因分析有量化结果，制造质量方法可迁移，保修业务与工具能力仍需核实

我安排一次电话初筛，先确认现场工作、班次意愿和转岗动机，再核实 SQL 能力。随后请你讲清一次从缺陷识别、跨团队沟通到纠正措施验证的完整过程，重点听你如何确认问题可以关闭。

不只看总分，也看每项依据。

查看报告14个评估维度中4项的评分与依据。

维度	分数	说明
职位匹配度	82 总分	您的制造分析与问题解决经历覆盖数据分析、报告沟通及利益相关方协调，Excel 经济性分析也有明确实例，工程学士学历和约四年的相关工作满足基本门槛。Eastman Chemical Company 的故障调查与统计过程控制，为 Stellantis 的 Quality Data Analyst 提供了实际可迁移基础；目前需要补证的是SQL 与保修业务流程，尤其是索赔趋势、经销商维修信息以及 Transmittals/GIMs 更新，不能把这些缺少记载的内容写成既有经验。
证据·可信度	77 总分	Eastman Chemical Company 的项目包含$780K/yr 与 $500K/yr 等有业务背景的量化结果，75% 的故障下降和 3% 的产率提升也分别关联具体方法，足以支持实质性改善经历。主要待核实项是这些比例的基线、观察周期和财务确认口径，以及个人简介中的累计贡献如何与各项目对应；此外，Lean Six Sigma Black Belt 状态在标题、技能与认证栏之间尚未统一，应明确是否已经取得，并持续区分预计节省与已实现收益。
技术深度	77 总分	简历列出了控制逻辑、估算方法与实验设计，并将故障频率降低 75%、产率提高 3% 等结果连接到实际制造资产，技术内容明显超过只罗列软件名称的层次。尚未展开的是为什么选择这些方法、如何排除替代原因，以及如何确认改善并非生产条件变化所致；补充一个案例的假设、验证与取舍依据，会更有助于审阅者判断您能否把保修数据异常转化为可验证的问题定义，而不只是生成趋势图。
招聘者可读性	72 总分	工作经历、教育和技能区分清楚，收益与质量改善数字容易定位，招聘人员能够快速识别您的制造工程背景。当前 Advanced Process Improvement Engineer 经历内容较密，首两条之间缺少清晰分隔，上一段经历又重复描述培训五名工程师，削弱了重点；建议优先呈现缺陷调查、图表分析和跨部门推进，并合并重复培训内容，让最贴近 Stellantis 的 Quality Data Analyst 的证据在首次浏览时就形成完整线索。

区分加分依据与失分原因。

对比得分最高与最低项目的评估依据。

为什么会是这个分数

这里会一起说明拉高这个分数的因素，以及还没能进入更高梯队的原因。

最强优势

最弱环节

岗位范围匹配

您已经领导 Six Sigma 项目、承担部门节约成本项目的主要联络职责，并培训其他工程师，个人推动范围超过中级支持岗位的常见要求，这是竞争优势，不应因资历较高而扣分。约 4.2 年的制造经历仍未达到岗位偏好的五年以上，但已满足基本相关经验要求；需要说明的是从工艺改善转向保修分析的职责重心变化与求职动机，尤其是是否愿意持续承担文档更新、问题交接和关闭检查等细致工作。

+18 对比同类申请者

回答质量

当前没有可评估的已保存回答，缺少回答证据意味着申请尚未通过具体叙述说明您如何定义问题、验证根因以及处理部门间的信息缺口，低分反映材料缺失，而非判定表达能力不足。最有价值的补充是围绕故障频率降低 75% 的项目，说明个人决定、分析依据与效果确认，并诚实解释保修流程和 SQL 的经验边界；这也对应所提供 Stellantis 参考面试信息中的质量调查、数据可靠性和协作执行主题。

+10 对比同类申请者

差异化·影响力

您的突出之处是统计分析直接连接制造收益：既有故障频率降低 75%，也有副产品回收提高 20% 后产生 $500K/yr 新增收入的案例，分析并未停留在展示层。覆盖 13 个生产单元的缺陷处理，以及控制、实验和经济性评估的组合，也使您具备较鲜明的现场问题解决背景；对 Stellantis 的 Quality Data Analyst 而言，最值得保留的是从发现问题到验证效果的链条，但仍需另行证明汽车保修场景的适用性。

+13 对比同类申请者

申请完整度

履历中的工作、教育和技能主体齐备，但已保存回答全部缺失，目前无法形成包含项目追问、岗位动机及业务迁移解释的完整模拟申请包，因此按主要回答材料缺失区间评分。所给数据也没有说明 Sterling Heights 现场办公意愿以及非正常班次、周末工作的安排，这些是岗位明确关心的实际条件；提交前应补齐真实可用性与认证状态，但不应把未提供的问卷题目、联系方式或授权信息擅自视为已知的申请表必填要求。

+10 对比同类申请者

主导性·决策力

控制系统重设计、资产改造设计、Six Sigma 项目领导及部门联络职责都明确指向您亲自推动的工作，已有充分证据区分个人贡献与泛泛的团队成果。当前不足主要是决定过程尚未展开，例如如何在设备容量、产率与运行稳定性之间选择方案，以及何时判断措施足以持续运行；补充这些决策门槛与责任边界，将更贴近 Stellantis 的 Quality Data Analyst 对推动纠正措施、持续更新问题状态及确认关闭条件的要求。

+14 对比同类申请者

业务背景理解

您的经济性分析和收益改善说明您理解制造成本与产能价值，但现有材料没有体现对 Stellantis 保修索赔、客户车辆问题及经销商维修动作之间关系的具体认识。该岗位关注的不只是工厂过程稳定，还包括如何从市场反馈识别问题并推动工程处理；需要补充保修问题的业务解释，例如说明分析结论如何服务问题优先级和关闭判断，且应明确哪些内容来自岗位理解、哪些才是您已完成的真实工作，不能把本报告提供的信息当成您的研究成果。

+16 对比同类申请者

找到值得放在前面的经历。

找出简历与自我介绍中值得优先呈现的经历。

亮点

以下是从简历中提炼出的核心亮点，可作为自我介绍或面试时重点强调的优势参考。

故障频率降低 75% 的经历，为保修异常调查提供了验证原因的实际基础。

覆盖 13 个生产单元的缺陷处理，支持跨现场核实问题的迁移能力。

把职位用语与自己的经历连接起来。

查看连接职位要求与你的经历的关键词。

主要 ATS 关键词匹配结果

这些是与岗位紧密相关的关键词。建议在面试或自我介绍中自然嵌入，突出重点。

数据分析

质量报告

利益相关方管理

根因分析

保留已经有效的优势。

对照需要保留的优势与需要补充的弱点。

优势

根因分析已有故障频率降低 75% 的结果支撑。

JMP、DOE、SPC 与 FMEA 构成可迁移的制造质量方法组合。

待改进

尚无汽车保修索赔、经销商沟通及 Transmittals/GIMs的直接经历记载。

SQL 熟练度尚未提供证据。

了解与相近申请的差异。

通过基准比较查看优势与证据缺口，并非真实申请者排名。

你的相对位置

相较于相似申请者，你的优势是已经把制造数据分析转化为故障减少、收率改善和财务结果。以相似申请者、相邻岗位的被录用者、相似角色的在职者作为比较参照，当前材料位于前 9-21%，属于高于基准范围的中间水平。最有价值的一项修改，是将 75% 改善案例重写为可核验的“问题定义—分析判断—协调措施—效果验证”完整证据链。

你已经具备的

你已有制造质量问题的量化结果：Eastman Chemical Company 的 RCA 对应 75% 的故障频率下降。它让质量分析能力有了业务结果支撑。

🎯

最接近的成功画像

你具备工程学位与制造现场分析基础，B.S. Chemical Biological & Materials Engineering 和自 2022 年起的经历能够支持岗位最低资格。

🚀

更强申请者常见的信号

更贴近岗位的材料会提供保修索赔到车辆问题定义的直接案例。你目前的 Eastman Chemical Company 案例来自化工生产，迁移逻辑需要明确说明。

🏆

相邻录用画像常见的信号

最值得参照的是制造分析转质量调查的职责组合，而非纯商业报表岗位。你的 13 个生产单元缺陷排查适合这个方向；这里描述的是对标画像，不是已确认的 Stellantis 录用记录。

📈

资历

展示这份申请目前在级别维度上大致被读成什么水平，以及在技术表达再打磨一点后最接近的下一个级别。

Junior

Mid

Senior

Staff

Principal

当前 · Senior

你在 Eastman Chemical Company 从 Process Improvement Engineer 晋升为 Advanced Process Improvement Engineer，并承担控制系统改进、缺陷调查与产能提升。履历体现的是独立解决制造问题的资深个人贡献者，而不是只有报表交付经验的分析人员。

下一级 · Staff

现有履历写明同时跟踪 3 个收率项目，但没有展示如何在这些项目之间分配资源、设定停止条件或协调相互冲突的目标。下一层级需要的是项目组合层面的决策证据，而不是把多个项目数量直接等同于更大职责。

相似申请者多数停留在 Senior 级别 · 只有前 9-21% 能达到 Staff

找出评审者可能产生疑问的地方。

找出模糊成果与缺失背景等可能引起疑问的内容。

建议复核的要点

简历中发现的潜在风险信号。投递前重新审视，有助于提升可信度与说服力。

中风险

证书无法核实

个人标题直接使用 Six Sigma Black Belt，认证栏也列出 Lean Six Sigma Black Belt，但技能区仍写预计于 Q2 2026 完成，取得状态没有统一。质量岗位可能围绕这一资质追问方法应用与正式认证，建议核实后统一注明已取得日期和颁发方，或明确仍在进行中；预计时间本身不能证明已获认证，也不能据此判断证书过期。

"Lean Six Sigma Black Belt (Expected Q2 2026)"

细节不足

故障频率降低 75% 的描述已有方法与结果，但缺少基线、观察周期与验证条件，读者无法判断频率口径，以及改善后是否持续稳定。Stellantis 的 Quality Data Analyst 需要用图表说明进展并确认关闭条件，建议补充实际采用的统计单位、前后比较方式和控制措施，只写能够从项目记录或个人经历中确认的内容。

"Reduced process failure frequency by 75% through RCA enabling tighter control of critical process parameters"

让主张具体，精简无关内容。

结合修改建议，查看需要补充依据的主张与可删减的句子。

⚠️

有风险的表述

Black Belt 的完成状态需要统一核实

Proof

个人定位使用 Six Sigma Black Belt，认证列表也列出 Lean Six Sigma Black Belt，但技能栏明确写着预计 Q2 2026。Stellantis 面试官可能据此核查认证是否已完成，当前材料不足以支持自动认定已获证。

→

核对实际状态后统一简介、技能与认证三处描述，未完成时保留Lean Six Sigma Black Belt (Expected Q2 2026)并更新真实进度。即使日期已经过去，也不要在没有证据时改成已获得。

✂️

建议删掉的句子

合并重复培训条目保留一次完整证据

Gap

Explicit trainer for 5 engineers on engineering fundamentals focusing on process instrumentation, controls, distillation, reactions, estimation, value-stream mapping, and statistics

→

合并为培训 5 名工程师，覆盖过程仪表、控制、蒸馏、反应、价值流分析及统计方法。保留能够确认的培训内容，把腾出的空间用于补充 75% 故障改善的验证过程。

把职位差距转化为准备事项。

查看尚未满足的要求及短期、长期的补充准备。

您在 Eastman Chemical Company 的制造缺陷调查经验可迁移，但尚无 Stellantis 的 Quality Data Analyst 所需的保修索赔、经销商信息及 Transmittals/GIMs 闭环证据。

短期弥合

将 Eastman Chemical Company 故障频率降低 75% 的真实案例按 Stellantis 的问题定义、原因验证和关闭条件重新整理，区分已有证据与待核实环节，形成一份标注证据来源的质量调查复盘。

长期提升

在取得内部许可后，针对 Eastman Chemical Company 一个实际缺陷提出从发现到关闭的记录试点，对应 Stellantis 持续更新和关闭检查要求，产出一份经负责人确认范围的试点方案与责任矩阵。

Excel 与 JMP 已有真实应用，但 SQL、保修数据清洗和面向管理者的可复核报告尚未形成直接证据。

短期弥合

从 Eastman Chemical Company 的 Excel 生产与排产模型中梳理真实输入、计算和输出，对应 Stellantis 数据可靠性与追溯要求，仅使用获准展示的结构信息，交付一份包含字段定义和计算来源的数据字典。

长期提升

在获得权限与负责人同意后，为 Eastman Chemical Company 一项现有 JMP 分析提出 SQL 复算试点，对应 Stellantis 数据一致性检查要求，交付包含访问边界、核对字段和验收规则的试点审批稿。

预判面试可能深入追问的部分。

预判围绕个人职责与决策依据的深入追问。

技术交流中的质量同事会核查 75% 故障降幅的归因证据

Technical

→ 用 Eastman Chemical Company 的故障改善准备一段三分钟陈述，依次说明问题定义、实际考虑的替代解释、所选措施与 75% 的计算依据。把问题→备选方案→取舍→验证结果写成四段，特别练习解释为何没有选择其他措施，以及哪些数据会推翻当前结论。准备一页可分享的口径表、脱敏趋势图或事后复盘说明，只放能够核实的信息；没有原始材料时不要生成貌似真实的记录。最后练习向 Stellantis 非统计背景的工程人员用结论、限制和下一步解释结果，避免将化工控制经验说成已经做过保修分析。

用经历故事准备可能的问题。

查看面试官关注点、可能的问题及可用于回答的经历。

预计面试官与面试安排

招聘人员

招聘人员初步沟通（参考）

45 分钟（准备默认值，实际未确认）

会被验证的点

参考 Stellantis 的招聘人员初步沟通，本轮会核对相关经历、求职动机、工作地点及到岗安排。对这份 Quality Data Analyst 申请，关键是解释 Eastman Chemical Company 的资深流程改进定位为何适合保修数据职责，并明确 Sterling Heights 的现场要求。

回答方向

用 Eastman Chemical Company 的 RCA 与 75% 故障改善简要说明制造质量基础，再据实解释申请 Quality Data Analyst 的动机。提及 Engineer in Training (EIT) 时将其作为工程基础补充，同时清楚回答地点和班次问题，不让证书代替到岗条件。

用人经理

用人经理面试（参考）

45 分钟（准备默认值，实际未确认）

会被验证的点

参考 Stellantis 的用人经理面试，本轮围绕既往分析项目、质量业务理解、问题处理方式及跨部门协作展开。重点可对应协作与执行，尤其是岗位要求的工程行动跟踪、Transmittal 更新和关闭条件，而不是泛泛考察团队合作。

回答方向

用 Eastman Chemical Company 的部门主要联络人经历结合 SOPs、BKMs，说明真实的责任分工与后续验证。主动核实并准确表述 Lean Six Sigma Black Belt (Expected Q2 2026)，再以 FMEA 或 RCA 的实际应用支撑方法能力，不把预计认证当作已完成资格。

💬

预测问题

在 Eastman Chemical Company 的 75% 故障改善中，你依据什么选择调整控制参数而非优先更换设备，并用哪些验证条件排除产量变化造成的假改善？

针对 3% 收率提升，你在 DOE 中怎样权衡试验覆盖与生产约束；如果原料变化与处理条件重叠，什么证据会让你拒绝因果结论？

📖

面试故事包

Eastman Chemical Company 控制系统改进与 RCA

适合回答 Stellantis 关于根因验证、纠正措施效果和技术结论表达的问题。$780K/yr 与 75% 应分别解释口径，不能未经确认就将两项结果归入同一因果链。

从高收益资产的控制问题切入，明确你负责的调参、逻辑流程和估算方法范围。

说明实际考虑过的控制方案及生产约束，并用 RCA 的真实判断解释选择依据。

🔁

你应该反问的问题

好问题能让你像同事而不是应聘者。挑一个最自然贴合这位面试官的就好。

Stellantis 的 Quality Data Analyst 在接手首个 Transmittal 时，通常需要独立完成哪些判断；能否用一个工程结论尚未一致的案例说明授权边界？

原因

这个问题表明你已经注意到岗位包含持续记录与关闭责任，而不仅是分析数据。它也能帮助你判断 Eastman Chemical Company 部门联络人经验的可迁移程度，以及哪些决定需要工程团队批准。

确定先修改什么。

先看2项优先改进内容及修改方向。

正式申请前优先补强的点

这些是正式投递前最值得先修的高杠杆项。

重写 Eastman Chemical Company 的 Advanced Process Improvement Engineer 经历中故障频率降低 75% 的条目，把问题定义、根因验证和持续控制组织成一段清晰证据，而不是仅保留方法名称与结果。先核实统计基线、观察周期、您亲自调整的控制参数及后续检查方式，再按已经确认的事实压缩成两条成果；这会让 Stellantis 的 Quality Data Analyst 审阅者直接看到可迁移的质量调查闭环，同时避免把生产缺陷经历误写成汽车保修经验。

请重写我在 Eastman Chemical Company 担任 Advanced Process Improvement Engineer 时关于故障频率降低 75% 的内容，输出两条中文成果要点并保留原有职位及公司名称。只使用已提供的 RCA、关键过程参数控制和结果，把问题口径、个人决定、验证周期等缺失事实列为待确认问题，不填入假设数据，也不要写成我做过保修索赔分析。

调整 Eastman Chemical Company 的 Advanced Process Improvement Engineer 经历中的 Excel 技术经济分析条目，明确数据输入、建模步骤与决策输出，让读者分清您如何处理动力学数据、形成生产及排产模型，以及分析支持了什么已确认的判断。保留真实使用过的功能和交付物，另将 SQL 标记为尚未提供证据；这种改写能回应 Stellantis 的 Quality Data Analyst 对可复核分析与易懂报告的需求，而不把某次 Excel 使用泛化为整套办公软件的高级能力。

请把我在 Eastman Chemical Company 担任 Advanced Process Improvement Engineer 时的 Excel 技术经济分析经历改写成一条中文成果句，并附三项待补证清单。成果句只写已有的动力学数据、生产与排产建模和技术经济分析，清单分别询问实际使用的 Excel 功能、输出形式和支持的决策；不要增加 SQL、数据透视表或其他未经确认的技能。

安排投递前30分钟的准备。

从报告的30分钟准备计划中选择可立即开始的任务。

先用十分钟重排质量分析与结果证据

将 Advanced Process Improvement Engineer 下的 75% 故障改善、13 个生产单元排查与部门联络人经历前置。把 $780K/yr 控制改进拆成独立条目，让 Stellantis 首先看到问题调查、分析行动和协作职责。

再用十分钟核对工具认证与收益边界

在技能栏写清 Excel 的实际用途，并仅在有真实经历时补入 SQL。统一 Lean Six Sigma Black Belt 状态，同时把简介中的已报告 $2M+ 与预计额外 >$2M/yr 分开，删除重复培训条目。

把分散的经历串成职业故事。

梳理经历中的共同优势与下一份工作的衔接。

职业故事

您于 2022 年完成工程学士学位，随后在 Eastman Chemical Company 从 Process Improvement Engineer 发展为 Advanced Process Improvement Engineer，工作重心持续围绕制造过程改善。早期通过 Ketone 蒸馏缺陷根因分析，将副产品回收提高 20%，带来 $500K/yr 新增收入，同时参与工程师培训与运行文件维护。实际下一步是先整理故障频率降低 75% 的项目基线、个人决定和验证记录，再填写现场工作安排与转岗动机。