薪酬概览
平均月薪
¥23600
中位数 ¥22500 ｜ 区间 ¥19000 - ¥28200
数据来源：谈职全网15份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
86.7% 人群薪酬落在 15-30k
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
23
对比上月：岗位新增8
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 | 2 | 9.5% |
| 3-5年 | 17 | 81% |
热招职位
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。
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。
1、参与淘宝闪购C端零售品类导购相关场景（搜索、推荐、场景导购等）的整体体验方案设计。
2、从用户完整任务出发，思考导购链路中的关键节点和体验问题，关注方案上线后的效果并建立业务数据感知。
3、使用大模型 / AI 工具进行方案探索、示例构造和原型表达，缩短从想法到验证的距离。
4、在项目中学习用整体视角看体验，并参与思考异常和边界情况的处理方式。
5、整理实践经验，在团队内进行分享和共创，承担"工具侦察兵"角色，持续跟踪和试用新 AI 工具与方法。
业务逻辑：
作为市场、用户、品牌业务的参谋角色，核心职能包含两个方面：
赋能业务、效率提升。
1、赋能业务：基于业务情况，进行业务诊断、目标管理、效果评估等，完善整体的数据指标体系，明确业务问题，为业务提供客观的数据支持。
2、效率提升：基于集团数据资产与业务分析体系，构建自动化的、可视化的数据产品，提升整体分析与决策效率。
通用职责：
1、负责通过数据分析洞察，建立业务数据管理和监控体系，识别数据产品化的机会，通过产品设计提升数据的应用效率，建立业务数据产品体系；
2、负责业务数据支持，并支持业务分析、目标测算、预算规划、评估复盘、提供业务策略或建议；
3、面向市场、用户、品牌、GR等业务相关数据定期产出相关汇报及分析报告；
4、负责多维数据集的规划与设计、业务数据报表需求分析、设计、落地，为业务及管理层提供决策支持与业务分析；
5、负责模型建立与优化，在对业务、场景和用户深刻理解的基础上，能将业务问题抽象为数据问题，并通过建模解决。
6、与协作部门紧密合作、推动数据相关问题解决，共同达成业务目标。
1. 构建和维护外卖即时物流领域的知识库，整合行业数据、业务规则和专家经验，利用大模型技术对知识库进行自动化更新和优化，提升知识库的覆盖率和准确性。
2. 负责海量数据的清洗，构建高质量的训练数据集。
3. 负责即时物流大模型的架构设计、训练、微调，在效果、推理速度、计算和存储成本推理等方面迭代到先进水平。
4. 将大模型技术应用于外卖即时物流的核心业务场景，如供需预测、骑手行为建模、路径优化、指标归因等，提升下游任务收益。
5. 跟踪大模型领域的最新研究成果，结合业务需求进行技术创新，探索大模型在物流配送中的无限可能。
1. 负责即时物流运力领域核心业务场景的 AI 化，端到端 Own 从方案设计到规模化落地的全过程
2. 设计 AI Agent 驱动的业务解决方案，将即时物流运营中的高频、标准化流程转化为 AI 可自主执行的工作流
3. 建立业务效果衡量体系，以数据驱动产品迭代
4. 协同算法、工程、业务运营团队，独立推动项目从灰度到全量
5. 沉淀即时物流场景下的可复用 AI 能力模块，支撑平台化建设
我们要寻找一位对数据安全和人工智能充满热情的大模型应用算法工程师加入我们的团队。在这里，你将加入一个充满热情的技术团队，参与构建智能化的数据安全防护体系，利用前沿的机器学习与数据挖掘技术，探索大模型在数据安全领域的深度应用。
具体职责包括但不限于：
● 大模型微调与实战 参与开源大模型的后训练（SFT、RL）与效果调优；针对具体的数据安全场景（如敏感词识别、API 风险检测），优化模型推理效果与性能。
● 数据处理与工程化 参与高质量训练数据集的构建，编写自动化脚本进行数据清洗、增强与合成（Synthetic Data）；协助解决模型部署中的工程问题，提升服务稳定性。
● 算法落地与迭代 利用 NLP 技术（如 NER 实体识别、文本分类）解决实际业务中的隐私保护问题；持续跟踪测试最新的 RAG、Agent 技术，并在业务中尝试落地。
● 前沿技术复现 跟踪学界/业界在 LLM 与安全结合领域的最新论文与技术报告，快速复现并验证其在内部场景的有效性。
负责高性能CPU产品的SLT测试工作，负责验证测路制定、验证用例开发和量产过程中的问题定位。建立行业领先的SLT测试能力，确保量产CPU芯片在真实系统环境中达成数据中心级别的功能、性能和可靠性标准。直接面对提升产品质量、达成SLA，降低产线不良率和线上宕机率的核心挑战，对芯片的最终质量承担关键责任。主要工作职责包括：
1. 制定并领导执行CPU芯片的SLT测试整体策略，制定详细的SLT测试计划，包括测试内容、测试条件、通过标准和测试流程
2. 领导SLT测试方法学创新，持续提升测试覆盖率和测试效率
3. 参与SLT测试硬件平台的架构设计、开发
4. 领导SLT测试软件和测试向量的开发开发，包括：
（1）BIOS/UEFI定制与优化 以及操作系统（Linux/Windows）镜像定制
（2） 测试套件架构以及自动化测试框架开发
（3） CPU 微架构特性测试 （多核一致性，SRAM 可靠性检查，di/dt 问题检测，IO 功能测试，最大功耗，频率测试等等）
5. 量产过程中，与产品工程、质量、客户工程团队协作，对于线上和产线有问题被客户退货的芯片，带领团队通过强化SLT测试，对芯片问题进行复现和定位，不断改进测试程序，提升覆盖率。
1、和集团内基础大模型团队紧密合作，研发多模态数据理解与处理算子，覆盖图像、视频、音频等多模态数据的识别、理解、质量评估等核心能力，以高质量合成数据驱动集团大模型实现行业领先
2、负责多模态领域专家模型的研发，负责从任务定义、数据构建、模型训练、推理优化、评测迭代到业务落地的全流程闭环，持续提升模型的泛化能力与稳定性。
3、负责全模态理解大模型的研发，持续优化模型从底层感知（时空定位、细粒度识别）到高阶认知（结构化输出、逻辑推理）的核心能力，打造业界sota。
4、探索创新的多模态/全模态大模型训练范式，撰写发表创新论文或技术报告，参与模型开源与社区建设。
1、基于对公司业务的理解，参与与央视等媒体为主的各种对外沟通，提升公司的外部认可度和美誉度；
2、根据业务需求制定媒介策略，多渠道拿传播结果；
3、通过线上线下沟通、活动策划等形式，加强对媒介资源的维护和拓展；
4、舆情及风险管理，为业务发展营造良好外部环境。