北京康复老师
康复老师是指在康复机构、医院或学校工作的专业人士，其主要职责是协助康复技术人员帮助患者进行康复训练和活动。康复老师通常与康复医生、物理治疗师、职业治疗师等专业人士密切合作，共同为患者提供个性化的康复计划和服务。康复老师能够帮助患者进行日常生活技能训练、运动康复、心理康复以及社交技能培养等方面的工作。他们还可能组织康复活动、编制康复教育计划、与家庭成员沟通合作，以促进患者全面康复。康复老师需要具备关爱、耐心、责任心和良好的沟通技能，以帮助患者重拾信心，重新融入社会。这是一项需要理解、支持和关爱的职位，对患者的康复过程具有重要影响。
薪酬概览
平均月薪
¥11800
中位数 ¥11500 ｜ 区间 ¥8700 - ¥15000
数据来源：谈职全网20份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
85% 人群薪酬落在 8-15k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
26
对比上月：岗位新增11
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 5 | 20.8% |
| 1-3年 | 5 | 20.8% |
| 3-5年 | 14 | 58.3% |
热招职位
之家-燕园康复医院-康复治疗师【2027届】(J85450)
1. 根据患者的具体情况制定个体化的康复治疗计划，并实施相关治疗；
2. 评估患者的功能障碍，运用各种康复技术进行康复训练和治疗；
3. 及时记录和分析患者的康复进展，调整治疗方案；
4. 与医生、护士和其他康复团队成员协作，提供综合性治疗服务；
5. 为患者及其家属提供康复知识教育，指导患者进行家庭康复训练；
6. 关注行业新技术、新方法的应用，不断提升自身专业技能；
7. 完成上级领导安排的其他相关工作。
高端养老社区中医医师12K-20K元/月
1.严格执行医疗操作规程，规范书写病历及处方，确保医疗安全。
2.定期巡房查房，评估长者健康状态，建立并更新健康档案。
3.运用针灸、推拿等技术开展中医诊疗，改善长者健康状况。
4.运用中药方剂对病人进行整体治疗，或结合现代科技手段进行综合治疗。
5.指导长者进行精神修养、应时锻炼、调配饮食等方法，调整人体心理及生理状态，增强体质，使疾病在未发生或复发、加重前得以防止或控制。
6.开展中医养生保健服务宣传活动，通过讲座、宣传册等形式为长者传播健康保健知识。
7.领导交办的其他工作。
1. 严格执行各项护理操作规程和规章制度，确保护理质量和医疗安全
2. 按照医嘱完成患者的治疗、护理工作，密切观察患者病情变化并做好记录
3. 负责患者的基础护理、生活护理和心理护理，提供人文关怀
4. 协助医生完成各种诊疗操作和检查工作
5. 做好病房管理，保持病区整洁、安静、舒适、安全
6. 严格执行消毒隔离制度，防止交叉感染
7. 参与护理查房、护理会诊和疑难病例讨论
8. 参加护理教学和护理科研工作，参与护理质量管理
9. 指导护理员和实习护士的工作
10. 完成上级交办的其他护理相关工作
1.提供高效的护理服务，同时实现积极的临床效果和居民/家属满意度；
2.在执业范围内按护理的标准和流程开展工作；
3.将居民护理的各方面工作委派给从业范围相符的护理员；
4.通过护理评估以及与照护服务团队、居民和家属合作来管理居民护理工作，从而制定出高效的护理计划。
1、端云协同AI系统设计与优化， 基于手机等终端设备，主导端云协同AI软件方案设计与实现，构建业界领先的系统级AI软件竞争力；
2、AI大模型端侧部署与极致优化， 负责AI算法在CPU/GPU/NPU上的高效端侧部署与深度性能优化，精通模型量化、剪枝、蒸馏等压缩技术及量化调优，在性能、功耗、内存等指标上取得最佳平衡；
3、持续跟踪并深入研究最新AI模型技术，以及AI工具链发展，将创新理念转化为实际工程应用。
1、负责移动端游戏GPU图形渲染算法的负载建模与效率优化，通过算法手段提升游戏的渲染效率与整体性能体验；
2、深入分析GPU渲染管线与图形工作负载，建立性能瓶颈的算法归因模型，制定并实施针对性的渲染算法优化方案；
3、基于不同移动GPU架构和SoC平台特性，开展GPU性能算法调优，包括渲染任务的智能拆分、负载均衡与调度的算法设计与落地；
4、对游戏渲染过程中的Shader、Draw Call、渲染Pass、资源使用等环节进行系统化的算法分析与优化，降低GPU压力并提升帧率稳定性；
5、运用GPU性能分析工具与算法评测手段，进行性能数据建模、瓶颈识别与归因，建立系统化的GPU渲染算法优化方法论；
6、与游戏交付团队及平台团队合作，推进游戏渲染算法性能问题的定位与优化落地。
1、负责大健康行业生态合作相关产品设计、打造有效率、有规模转化的产品矩阵，为业务结果负责；
2、做好服务与硬件穿戴设备的结合，提供有价值感的用户产品；
3、与研发一起构建有效的产品与技术框架，提升对合作伙伴的接入和交付效率；
4、构建有效的商业化数据模型，为业务拓展提供保障；
5、推动AI产品的演进，提升用户和客户的撮合效率。
1.负责语音合成的算法研发与落地，包括但不限于TTS前端、声学模型、声码器的算法实现和改进；
2.推动语音合成技术在产品中落地，针对业务场景做算法调优和效果提升；
3.追踪业界前沿的语音合成及相关技术，探索并储备新技术能力。
1、负责北京区域门店配送运输的日常调度与管理，统筹车辆资源，合理规划配送路线，确保准时到达率；
2、管理运输团队（司机、跟车员等），负责人员排班、绩效考核及团队培训；
3、对接仓储、采购及门店端，协调越库调拨、整箱及拆零配送等多种物流模式的运力匹配；
4、监控运输成本，推动单车装载率提升，优化约车托数与车型匹配方案，降低吨公里成本；
5、建立并完善运输作业SOP，推动运输时效、货损率、签收异常等核心指标达标；
6、处理运输过程中的突发异常（交通管制、车辆故障、货损等），制定应急预案并持续优化；
7、对接第三方承运商，个体司机、服务质量评估及结算对账；
8、参与物流数字化建设，推动TMS等系统的落地应用，提升运输管理的数据化、可视化水平。
我们相信，AI 研发本身，是下一个被 AI 加速和重塑的领域。美团 LongCat 团队正在探索下一代 AI 自进化与自动化研究系统：让模型不仅能够完成任务，也能够参与模型研发过程本身，围绕问题发现、假设生成、实验执行、结果验证、经验沉淀与策略迭代，形成持续改进的研究闭环。加入我们，你将参与构建以研究智能体为核心，联动可验证研究环境、训练与评测体系、研究策略库的 AI for AI 系统，并将自动化研究能力反哺到模型自身的训练、评测与迭代中，推动“用 AI 研发更强 AI”的长期目标。
1. 自动化研究智能体能力建设参与提升模型在复杂任务分解、长程推理、研究规划、工具使用、代码生成与执行、证据整合、结果归因与研究报告生成等方面的闭环能力，并在真实模型研发任务中验证效果。
2. 长程上下文、记忆与状态管理探索 context scaling / compression、memory selection、任务状态追踪等机制，解决长周期任务中的一致性衰减、状态丢失、中断恢复与长期依赖管理问题。
3. 可验证研究环境与自动实验闭环构建覆盖 search、browser、retrieval、code execution、training / eval job、sandbox 等能力的交互式研究环境，将研究任务建模为可交互、可验证、可评分的闭环，支持自动实验编排、结果比对与版本回滚。
4. 训练策略与反馈信号设计设计数据配方、环境反馈、过程监督与 reward 信号体系，结合 SFT、强化学习等方法，引导模型在事实正确性、工具调用可靠性、任务完成率与研究轨迹质量上持续提升。
5. 评测体系与错误分析闭环建设面向真实 research workflow 的 benchmark 与自动评测体系，系统分析研究智能体在规划、检索、工具调用、上下文管理、实验执行、结果归因等环节的典型失败模式，并反哺训练策略与 harness 优化。
6. 研究经验沉淀与策略自进化将成功与失败任务轨迹沉淀为 research episode、skill、eval case 等可检索、可复用、可训练的经验资产，支持模型在后续任务中检索、复用、迁移与迭代，推动研究策略的持续自进化。
【LongCat实习】大模型算法研究员-Search Agent方向
你将加入 LongCat Agent 算法团队，与一线研究员共同推进下一代智能体的范式探索。具体方向包括但不限于：
1.Agentic RL 基础算法研究：探索面向长程多步任务的强化学习训练范式，包括稀疏奖励下的信用分配、过程奖励建模、自我博弈与多智能体协同、可扩展的 reward modeling，以及训练稳定性与样本效率优化。目标是实现Agent 能力增长的主引擎；
2.Search Agent 能力构建：研发面向开放域复杂查询的搜索智能体，覆盖多轮检索规划、查询改写、证据聚合、多源信息冲突消解与可信溯源。重点突破"深度研究"类长程任务（Deep Research）的端到端 RL 训练，让模型在数十步检索-推理交织中保持目标产出高质量分析内容。
3.生活服务助理 Agent：解决美团真实业务环境中（餐饮、出行、到店、履约等多业务横跨）实现智能助理的基础问题，研究多工具长链调用、澄清和主动服务、个性化记忆与偏好建模、跨会话状态管理，以及面向真实用户反馈的RL 闭环。这里的复杂度来自亿级用户、千万级 SKU 与多步骤决策构成的真实环境。
【为什么是我们】1.稀缺场景：直接接触亿级真实用户、跨业务多步决策的复杂环境，是当前业界最稀缺的 Agent 训练土壤；
2.充足资源：充足算力、丰富多模态数据、专属带教导师、顶级 infra 团队支持；
3.研究自由：明确鼓励技术探索，有机会参与顶会论文产出，研究成果可服务亿级真实用户实现学术与产业双闭环；
4.成长路径：北京 / 上海双地 base，扁平协作、与算法/Infra/产品高密度共事，快速成长为下一代 Agent 技术骨干。
1、负责车云通信网络子系统的软件设计、开发与性能调优，覆盖协议栈选型、链路可靠性及端到端时延优化。
2、参与车载综合业务网关的系统软件与底层软件开发，交付高性能、高可靠的网关产品，推动其规模化量产落地。
3、面向无人配送业务场景，持续优化系统整体性能、稳定性与可靠性，推动研发迭代和规模化落地运营。