薪酬数据技术北京技术型销售工程师
技术支持需求量小

北京技术型销售工程师

技术型销售工程师是将技术知识和销售技能结合的职位。他们需要理解公司的技术产品或服务,并能够将其特性和优势有效地传达给客户。这包括解释产品功能,提供技术支持,指导客户解决问题,以及为客户提供定制化的解决方案。除了销售工作,技术型销售工程师也需参与产品开发、测试和改进,以确保产品满足客户需求并具有竞争力。此外,他们还需要深入了解客户的业务需求,与技术团队密切合作,以帮助客户解决实际问题。综合来看,技术型销售工程师既要具备技术专业知识,又要具备销售技能和客户关系管理能力,以提供客户满意的解决方案。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

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  • 甘肃省
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平均月薪

¥15100

中位数 ¥12000 | 区间 ¥11100 - ¥19200

数据来源:谈职全网27份招聘数据;更新时间:2026年7月13日

月薪分布

55.6% 人群薪酬落在 8-15k

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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

应届
1-3年
3-5年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

专科
本科
硕士

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
41¥13200¥2200
87
31¥12200¥6800
84
27¥15100¥7100
82
13¥10000¥1500
76
20¥12300¥3900
73
17¥12000¥2600
69
15¥13900¥5700
68
18¥10800¥1700
62
10¥11500¥1800
62
20¥7500¥1100
61

市场需求

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6月新增岗位

23

对比上月:岗位减少13

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2
9.5%
1-3年14
66.7%
不限经验5
23.8%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

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不同城市的需求分析

技术型销售工程师岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地技术型销售工程师的招聘、薪资和就业数据。

#1 苏州
6.7%41 个岗位
#2 上海
5.1%31 个岗位
#3 北京
4.4%27 个岗位
#4 九江
3.3%20 个岗位
#5 广州
3.3%20 个岗位
#6 无锡
3%18 个岗位
#7 成都
2.8%17 个岗位
#8 青岛
2.5%15 个岗位
#9 深圳
2.5%15 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
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热招职位

1、负责远程及现场技术支持,涵盖售前与售后全流程;

2、执行混合储能逆变器及电池储能系统(BESS)的调试、故障排查、固件/硬件升级;

3、向总部提交产品故障报告并持续跟进,需包含清晰的问题描述;

4、定期分析混合储能系统运行数据,评估设备性能;

5、主动对接安装商与经销商,提供良好的客户服务体验;

6、建立技术问题长效跟踪机制,维护与合作伙伴的良好关系。

1. 为客户导入和开发玄铁RISC-V IP和技术设计赢取胜利机会;

2. 负责RISC-V CPU IP产品的技术宣讲,对玄铁产品、服务和友商保持高标准的技术知识;

3. 积极拓展客户,保持对领域的动向和客情变化的敏感度;

4. 与Sales团队合作,提供技术知识和支撑,与潜在客户建立和维护良好的客户关系,介绍和推动玄铁RISC-V IP的design in;

5. 与技术工程团队合作,确保客户需求和产品的匹配度,确保客户项目的顺利落地。

售后技术支持中级工程师

北京学历不限1年以下

1、迅速响应客户需求,为海外客户提供技术支持服务,维护客户满意度;

2、通过现场、邮件,电话等方式协助销售同事和客户处理售后相关问题;

3、管理处理常规客户工单以及质量问题,主导处理重大质量问题和客诉,管理客户对服务的满意度;

4、监督并反馈当地一级团队和服务商的服务表现;

5、负责开发关键市场的当地服务网络,即服务商的引入、包括评估、谈判、合同评审等;

6、主导组织内部经验积累,定期组织内部赋能培训,提升团队整理能力。

售前技术支持工程师-户储

北京学历不限1年以下

1、客户需求对接与方案制定:精准把握海外客户对于户用储能系统的需求,提供定制化的产品解决方案,涵盖系统配置、容量规划等,助力客户实现能源管理目标。​

2、技术沟通与答疑:与海外客户开展技术交流,及时且准确地解答客户在产品技术层面的疑问,包括系统原理、性能参数、兼容性等问题,增强客户对产品的信任。​

3、市场调研与情报收集:密切关注海外户储市场动态,收集政策法规、竞争对手产品信息等,为公司产品优化与市场策略制定提供依据。​

4、项目支持与跟进:协同销售团队,参与海外项目前期技术评估,跟进项目进展,保障从方案设计到交付环节的技术可行性与连贯性。​

【课题说明】研发针适配美团业务的下一代生成式推荐系统,探索具有Scale Up属性的生成式建模方案,通过端到端的方式对用户行为进行深度建模和挖掘,全方位建模用户兴趣,提升推荐的准确性和实时性,并通过工程和算法的协同设计来显著提升整个链路的MFU水平,提高推荐系统的效果上限,实现更高的用户满意度和业务价值。【建议研究方向】1.参与设计和实现下一代生成式推荐系统,涵盖生成式召回、生成式预估、生成式排序等核心模块,并在美团多个业务场景落地。
2.构建基于多模态表征Tokenizer、类Transformer架构和优化损失函数的序列生成模型,从数据流、特征工程和高效计算等维度参与生成式推荐系统的全栈优化与生态搭建。
3.探索模型参数和计算量的Scale Up,设计高效且具有强外推属性的模型范式结构,提高系统MFU水平,打开模型效果天花板。
4.在生成式推荐的基础上,重新定义用户兴趣提取,生成式召回/预估、推荐归因等模块,包括但不限于Long-Context,Token compression等技术。
5.搭建基于强化学习的算法工程训练,包含模型训练,业务指标Reward,多样性,序列评估等多项工作。

解决方案交付技术经理

北京学历不限1年以下

1.理解客户需求,包括智能驾驶ADAS/AD域控制器的电子、结构、算法功能和性能指标、系统软件,硬件等需求,依据客户的招投标要求,准备相关的技术资料,参与应标与相关的答辩;

2.协助业务经理,与客户沟通并协调内部技术资源,分析客户需求,进行技术可行性评估,讨论产品性能的技术规格,并形成需求分析文档;

3.依据产品的标准功能以及客户定制化的需求,制定和开发系统解决方案并主导技术交付;

4.理解AI芯片应用原理和硬件参考设计方案,掌握公司智能驾驶ADAS/AD域控制器系统架构,协助客户进行系统方案设计和开发;

5.理解智能驾驶算法基于原理和开发过程,推动公司只能驾驶算法解决方案在客户量产落地;

6.了解公司各产品线产品Roadmap,定期汇总客户需求分析文档,协助产品市场完善产品推广方案,文档及相关资料的制作;

7.识别项目交付过程中各种技术风险,对内做好风险升级并推动产研解决相关问题,对外控制客户预期,确保客户满意度;

● 计算机、数学、人工智能、电子信息、通信等相关专业或同等基础知识储备,硕士及以上学历;
● 具备优秀的分析和解决问题的能力,良好的沟通协作能力;
● 熟悉常用的机器学习算法,对算法原理及预估模型的应用有较深入的理解,具备较好的工程实现能力,精通C/C++、Java、Python等其中至少一门编程语言;
● 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验,在相关领域的国际会议(SIGKDD、SIGIR、WSDM、WWW、RecSys、ICML、NIPS、AAAI、CIKM、ACL等)或者期刊上发表过论文者更佳;
● 参加过ICPC/CCPC等算法竞赛并取得优秀名次者更佳。

海外风电项目经理02(J23383)

北京学历不限1年以下

1.主导国际大型风电项目全流程管控,从投标策划、合同谈判到交付验收、质保运维,确保项目按期、按预算达成盈利目标​。

2.运用项目管理平台,制定计划与进度管控,统筹生产、物流、施工等跨环节协同​。

3.对接海外客户高层,维护战略级客户、现场业主关系,了解客户需求,提升客户满意度。

4.统筹协调公司全产业链资源,协调技术、供应链、运维资源,保障项目高效推进​。

5.联动法务、财务团队,建立动态风险管理矩阵,现风险闭环管理​,采取系统、有效的措施规避项目执行风险。

6.组建并领导跨国项目团队,制定跨文化协作机制,赋能团队成员成长,打造高绩效执行团队​。

7.熟悉 FIDIC 条款与国际风电合同规则,主导合同变更管理、争议解决,防范政治、汇率、合规等跨境风险 。

8.参与公司全球化战略落地,输出海外项目最佳实践,优化公司国际项目管理体系​。

算法工程师-大语言模型

北京学历不限1年以下

具体职责包括但不限于:

1. 负责自然语言处理尤其是大模型领域的前沿技术创新研发;推动语言模型、知识表示、机器翻译、长思维链推理、对话系统、文本生成等关键技术和核心问题的解决,形成高引用论文和高价值专利,积极探索相关技术落地应用;

2. 负责追踪最新技术和热点,优化、改进现有技术和系统,提升系统的性能和效率,在内外部业务场景验证,形成业内领先的技术服务能力和体系;

3. 负责业务技术需求的支持,针对业务场景的真实需求,设计合理的技术方案和路线,通过技术创新和业务验证,实现业务价值和效率的提升。

1、定义网络安全基座模型的知识体系和评测体系

2、建立网络安全基座模型的知识迭代飞轮,从多种知识来源收集沉淀网络安全领域知识,与算法同学合作为网络安全基座模型提供高质量领域知识与数据

3、针对网络安全基座模型在评测中的问题进行归因分析,识别网络安全基座模型的短板

本岗位聚焦于多模态大模型的数据计算、数据编排方向,包括但不限于以下职责:

1. 开发高性能的分布式数据处理引擎,实现多模态等非结构化数据的高效处理;

2. 深入结合大模型分布式并行机制,设计实现通用、高吞吐、可扩展的数据编排引擎,提升大模型训练效率;

3. 持续跟踪大模型技术,对引擎不断迭代升级以满足大模型技术演进对数据处理的需求。