薪酬概览
平均月薪
¥7100
中位数 ¥7000 ｜ 区间 ¥5700 - ¥8500
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
75% 人群薪酬落在 0-8k
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
11
对比上月：岗位减少4
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 5 | 55.6% |
| >10年 | 2 | 22.2% |
| 不限经验 | 2 | 22.2% |
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。
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. 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.Linux GPU服务器运维管理：负责多台Linux操作系统（Ubuntu）服务器的GPU、磁盘存储等资源的监控、维护、优化与故障排除，协调GPU训练资源，进行基础的系统配置、用户管理、权限控制。
2.平台环境部署与维护：使用容器化技术（Docker）进行开发环境的打包、部署和管理，了解并协助维护基于Kubernetes的容器编排平台，部署、配置和维护数据平台运行的关键基础服务，开发提升数据平台运行效率的流程脚本工具。
3.问题诊断与解决：快速响应和诊断系统或平台故障，包括硬件、网络、存储以及基础服务问题。
4.AI模型训练效率优化：优化各项训练任务的GPU利用率，训练效率
1. AI产品规划与设计：
负责AI相关产品的规划、设计和落地，包括但不限于智能客服、智能核保、智能理赔、风险预测等AI应用场景。
深入理解保险业务需求，结合AI技术能力，设计创新性解决方案，提升业务效率和用户体验。
2. 需求分析与优先级管理：
与业务部门、技术团队紧密合作，梳理业务需求，制定产品需求文档（PRD）和产品路线图。
根据业务目标和资源情况，合理规划产品优先级，确保产品按时高质量交付。
3. AI技术对接与落地：
与数据科学家、算法工程师协作，明确技术实现路径，确保AI模型与业务需求高度匹配。
跟踪AI技术发展趋势，探索新技术在保险场景中的应用可能性。
4. 产品迭代与优化：
基于用户反馈和数据分析，持续优化AI产品功能和性能，提升用户满意度和业务价值。
建立产品指标体系，监控产品表现，提出改进建议并推动落地。
5. 跨部门协作与沟通：
与市场、运营、风控、技术等部门紧密合作，确保产品设计与公司战略目标一致。
推动产品在全公司范围内的推广和应用，提升产品影响力。
1.负责制定及优化公司薪酬管理体系及制度；负责公司工资总额分配和预决算结果，审核监督所属各级企业工资总额分配及发放；
2.负责收集、调查对标市场同行业公司薪酬福利关信息，监控薪酬合理性，提出薪酬政策改进建议或制定薪酬调整方案；
3.负责制定及优化公司短期、中长期激励制度及方案，负责依据方案核算绩效奖金及中长期激励薪酬；负责核算、整理、上报、发放公司员工年度奖金；
4.负责公司管理权限内人员固定薪酬的核定及维护；
5.负责制定及优化员工绩效考核制度及方案，设计和完善绩效任务书，组织实施员工个人绩效考核工作：包括绩效任务书的签署和调整、评价评级、反馈、申诉、应用等工作；负责追踪、分析员工绩效结果，对于重点员工提出改进措施，为人才优化提供依据；
6.统筹管理社会保障、企业年金及医疗保险工作；
7.完成上级公司以及领导交办的其他工作。
1. 负责硬件项目集管理和复杂项目主导，按照大项目节点规划硬件详细的开发计划，跟踪计划开展和调整；
2. 负责完成硬件设计问题和过程问题管理，跟踪记录，并解决直至关闭；
3. 负责完成风险识别和管控，组织专家制定解决方案，并跟踪到风险解除和关闭；
4. 负责完成硬件设计开发过程中所有资源协调，推动资源能按节点到位；
5. 负责完成与大项目经理和各部门相关方拉通项目状态，质量问题，风险以及人力负荷情况等，合理和有序的推进项目开展和资源利用。
1.负责集团数智化项目网络安全运维保障，包括网络安全设备管理、安全监控、漏洞扫描、入侵检测、应急响应等工作。
2.建立并完善网络安全运维规范与监控体系，制定安全应急预案，组织开展安全演练与风险评估。
3.负责网络安全事件的监测、分析与处置，及时响应安全告警，开展溯源分析与闭环改进。
4.参与项目安全评审，评估系统上线前的安全合规性，推动安全要求在项目中的落地。
5.编写网络安全运维报告、安全态势分析报告，推动网络安全能力持续提升。
1.参与软件全生命周期质量评价体系建设与落地，制定完善的交付质量指标、标准和流程规范。
2.参与质量管理数字化建设，包含质量管理流程数字化、质量评价体系数字化和质量数据的数字化运营。
3.参与产品设计评审并记录质量意见，开展开发基础环节检查，制定并监督执行质量计划与目标，确保质量基础工作的规范开展。
4.建立并维护质量管理体系，监督执行并参与内审/外审，主导质量异常调查分析，制定纠正预防措施。
5.在业财融合深入推广过程中，逐步承接统建系统内部定开、统建系统与下级单位自建系统、与外部监管系统等集成对接等过程中的质量管理工作。
6.明确测试覆盖率要求、缺陷管理流程、质量考核指标。
1.负责企业内部财务信息系统的AI功能设计与落地，实现AI大模型应用及智能体开发应用。
2.主导AI技术与企业内部系统的集成对接，完成AI模块的开发、调试、部署及优化。
3.参与AI应用架构设计（设计、集成）与开发，包括提示词工程、RAG（检索增强生成）、Agent、模型推理优化、服务化封装与API化输出。
4.负责数据清洗、标注、特征工程、数据集构建与质量管控，负责机器学习、深度学习等相关算法的研究、应用、训练、调优与实现。
5.深入理解业务需求，参与AI项目设计与开发，将算法模型应用于实际场景。
6.探索AI能力在财务数字化场景的落地应用，包括智能审核、智能识别、智能分析、智能报告、智能风险预警等。
【岗位职责】
1. 负责营销增长全链路策略的算法研发与优化，涵盖人群圈选、渠道择优匹配、商品/优惠券个性化匹配、触达时机与频次规划、素材选择等核心环节。
2. 针对红包/优惠券、消息推送等营销干预动作，构建高精度多目标Uplift模型体系，精准识别“无干预不转化”的因果敏感人群，科学度量营销增量效应。
3. 推动运营策略从“规则驱动“向“模型驱动”的演进，探索个性化、实时化、智能化的权益分配机制，在预算与业务约束下最大化单位资源的转化效率，驱动用户规模与收入增长。
4. 主导从业务问题抽象、技术方案设计、离线验证到线上 AB 实验的完整技术闭环，对最终业务指标负责。
【任职要求】
1. 计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历；
2. 3年以上机器学习/推荐系统/用户增长相关算法研发经验，熟悉LR、GBDT、DNN、DeepFM、Transformer等主流模型，深入理解召回、排序、CTR/CVR预估等核心建模流程；熟练使用PyTorch/TensorFlow及Spark/Hive等大数据处理框架者优先；
3. 深入掌握Uplift Modeling技术体系（如Meta-Learner、X-Learner、DML、R-Learner、DeepCausal Network、DESCN等），具备因果推断在真实营销场景中的落地经验者强烈优先；
4. 具备出色的业务敏感度与数据洞察力，能够独立拆解复杂增长问题，完成方案设计、A/B实验评估与增量归因分析。
【岗位职责】
1. 负责营销增长全链路策略的算法研发与优化，涵盖人群圈选、渠道择优匹配、商品/优惠券个性化匹配、触达时机与频次规划、素材选择等核心环节。
2. 针对红包/优惠券、消息推送等营销干预动作，构建高精度多目标Uplift模型体系，精准识别“无干预不转化”的因果敏感人群，科学度量营销增量效应。
3. 推动运营策略从“规则驱动“向“模型驱动”的演进，探索个性化、实时化、智能化的权益分配机制，在预算与业务约束下最大化单位资源的转化效率，驱动用户规模与收入增长。
4. 主导从业务问题抽象、技术方案设计、离线验证到线上 AB 实验的完整技术闭环，对最终业务指标负责。
【任职要求】
1. 计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历；
2. 3年以上机器学习/推荐系统/用户增长相关算法研发经验，熟悉LR、GBDT、DNN、DeepFM、Transformer等主流模型，深入理解召回、排序、CTR/CVR预估等核心建模流程；熟练使用PyTorch/TensorFlow及Spark/Hive等大数据处理框架者优先；
3. 深入掌握Uplift Modeling技术体系（如Meta-Learner、X-Learner、DML、R-Learner、DeepCausal Network、DESCN等），具备因果推断在真实营销场景中的落地经验者强烈优先；
4. 具备出色的业务敏感度与数据洞察力，能够独立拆解复杂增长问题，完成方案设计、A/B实验评估与增量归因分析。