北京物流储备干部
物流储备干部是指在物流行业中从事管理、运营和协调工作的专业人员。他们通常接受全面的培训，学习物流系统、仓储管理、供应链管理、运输管理等方面的知识，并有机会在不同的部门和岗位进行轮岗培训，以便全面了解物流运作的各个环节。物流储备干部需要具备良好的组织能力、沟通能力和协调能力，为了有效地管理货物流动和满足客户需求，他们需要不断提高自己的专业素质和实战能力。在职业发展方面，物流储备干部有机会逐步晋升为物流主管、物流经理或者物流总监，或者进入供应链管理、运营管理等相关领域。总之，物流储备干部是物流行业中的未来领袖，具有丰富的职业发展前景。
薪酬概览
平均月薪
¥8600
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥7000 - ¥10200
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
80% 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
5月新增岗位
1
对比上月：岗位减少6
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 | 4 | 100% |
热招职位
1、负责仓储物流相关合同签署、单据制作整理、款项支付；
2、负责委外业务库存检查、收货扣料等ERP数据整理录入；
3、负责库存数据定期核对梳理、账实差异分析；
4、负责仓储物流相关费用定期统计分析；
5、负责供应链相关信息系统（ERP\WMS）功能测试及操作文档输出；
1、网络路由规划：基于开城覆盖及业务发展节奏，设计最优中心仓大网网络，通过对仓网结构设计和调拨频次研究，提升整体物流率约能力降低物流成本；
2、仓库布局规划：城市仓仓内品类及动线规划，建立评估仓容规划的标准模型和方法论，建立开搬扩策略运营流程，协同内外部完成计划制定，提升仓内综合运营效率；
3、系统流程规划：基于业务发展需要，设计物流系统规划方法及流程标准并不断升级迭代，包括项目进度、资源分配、风险评估，物流系统进行测试和验收，确保系统功能和性能符合需求；
4、物流计划：商家商品的采购入库计划、物流产能计划协同，商品库存健康监控和协同，提升商流与物流资源匹配的健康度。
5、物流仓配服务商寻源：仓库及3PL服务商寻源，结合业务开城需求，寻找符合业务画像的服务商，不断调整服务商结构，迭代寻源流程。
1.负责全国物流网络规划和场地布局规划，通过更优的网络结构和更好的库内规划支持物流成本、时效、品质等运营结果达成。
2.带领团队完成开搬扩的规划与实施需求，并不断提升效率和交付结果。
3.基于SKU特性设计差异化分仓策略，优化库存分布与周转效率。
4.能根据业务发展前置探索仓储技术前沿并推动试点落地。
1、项目物流工作推进前，根据项目实际及合同等，对供应商开展项目执行相关培训，监督执行绩效，参与后评估。
2、海运执行，包括但不限于：订舱、集港、装船、在途监控、靠泊、卸货、与属地港口运输及工程建设团队沟通协调等工作，确保及时交付。
3、发运后相关事宜处理工作，如对账与结算、信用证交单、退税所需海运单据提供等。
4、海运合同争议或问题解决，如NCR、索赔与反索赔等。
5、循环支架海运，其他循环工装或设备的运输。
6、作业全过程文件与数据的管理，对海运体系、招采、关务等提出优化建议。
7、海运业务日常的其他工作。
1、计算机视觉和深度学习等相关专业，硕士/博士；
2、具备扎实的计算机视觉/机器学习/深度学习理论功底和算法经验，或者在该领域有优秀的学术成果 （例如，主流会议CVPR/ICCV/ECCV/NeurIPS/ICLR/ICML等，发表过一作论文）；
3、在计算机视觉领域有高影响力成果者优先， 例如，高引论文，或者行业影响力比赛 (第1名), 或者优秀开源贡献者；
4、有利用视觉/深度学习创新技术解决行业难题，并带来大幅业务增长者优先；
5、熟练使用C/C++、Python其中一种开发语言；
6、有很强的创新能力，能够解决高挑战性问题，自我驱动能力强，并且有独立完成任务的能力；同时，具有良好的沟通技能和抗压能力。
理赔岗分为健康险理赔岗和财产险理赔岗两个方向。
1、健康险理赔岗：
（1）医保政策研究与应用：深入研究国家及地方医保政策，及时掌握政策动态与变化；
（2）商保产品理赔模式设计：参与商保产品的理赔模式设计，确保理赔模式符合市场需求与监管要求；根据医疗政策变化，及时调整商保产品理赔策略，提升产品竞争力；
（3）理赔数据分析与报告：对理赔数据进行定期分析，识别理赔风险点，提出风险防控建议。
2、财产险理赔岗
（1）根据公司战略要求，为财产险、责任险等产品开发提供专业意见建议，评估产品理赔模式、确定理赔流程、梳理理赔规则，协助拟定保险条款及业务方案中理赔相关内容；
（2）负责权限内财产险类案件的处理,对重大案件及时上报；
（3）定期对财产险类已决未决案件进行汇总整理,随时掌握未决案件总体情况并推动处理；
（4）负责财产险类各项理赔运营数据管理并提供分析报告；
（5）与核保、产品开发及精算再保等业务部门反馈业务问题,对赔付率高的险类做出分析报告并提出预警。
大模型从通用问答走向复杂任务执行，Agent 能力正成为模型演进的关键方向。为此我们探索将通用基座模型向原生 Agentic Foundation Model 演进，为构建下一代自主智能体提供坚实的底座支持。团队在以下方向上进行探索，若你对以下一个或者多个课题感兴趣均欢迎投递：1）大规模高质量数据体系与轨迹合成数据建设1.建设 Trillion 级别的大规模跨模态数据处理与合成链路，负责从训练数据获取到配比建模的全流程优化。
2.探索大规模合成数据 与自蒸馏技术，制定合成数据应用策略，构建模型持续进化的数据飞轮。
2）长上下文 (Long Context) 与高效架构演进长窗口突破1.持续 Scaling Up 模型的上下文窗口，优化超长上下文机制，重点提升 LongCat 基座模型在长上下文上的表现。
2.探索并验证 MoE（混合专家）、稀疏注意力（Sparse Attention）、线性注意力等模型结构；结合剪枝与稀疏化技术，协同优化训练与推理效率，提升超长上下文场景下的效率。
3）多模态能力融合1.探索多模态预训练新范式，突破模态融合瓶颈。
2.利用多模态扩展定律指导数据与训练方案，提升模型在多模态交互场景下的原生能力。
【为什么是我们】1.团队扁平，人才密度高，近年团队在ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等顶会累计发表论文数十篇，团队员工获EMNLP 2024 Outstanding Paper、ACL 2025 Outstanding Paper；
2.参与大语言模型核心技术研发，接触大规模RL、超长上下文、分布式训练和推理优化等前沿技术；
3.充足算力保障，拥有大规模分布式训练环境和丰富数据资源。
1、行业渠道布局：负责高德在银行、保险、运营商三大行业的渠道体系搭建，开发并签约行业代理、金融科技集成商、保险科技公司、运营商生态合作伙伴，构建覆盖目标客户群的多层级渠道网络。
2、核心客户经营：直接或通过渠道触达城商行、农商行、股份制银行分支机构，头部保险公司省/市分公司，三大运营商省/市公司等核心客户，建立决策层关系，孵化行业标杆项目。
3、方案落地：协同产品与解决方案团队，将高德地图门户、AI Agent 投放、Token 消耗计费、到店归因、地理围栏、大数据洞察等能力转化为行业场景方案（如银行网点引流、保险 UBI 定价、运营商基站选址优化），并推动渠道完成签约与交付。
4、商务全流程：主导或协助渠道完成项目全流程（需求摸排 → 方案撰写 → 商务谈判 → 合同签订 → 回款），对签约额、回款、毛利等核心 KPI 负责。
5、渠道赋能与联动：协调高德 × 阿里云 AI 联合方案资源，制定渠道分级、激励、培训与考核机制，组织行业解决方案培训、标杆案例宣讲、联合营销，提升渠道自主获客与交付能力。
6、市场策略：跟踪银行网点数字化、保险科技、运营商位置大数据变现等行业趋势，洞察竞品（百度地图、腾讯位置服务、银联商务、运营商自有数据产品等）动作，为业务策略提供输入。
1.负责整车零部件，三电系统相关电池/电驱/热管理、底盘、内外饰等专业零件及二级件采购相关工作；
2.零部件采购全过程管理，供应商资源开发、定点、合同签订、供应管理和供应商管理；产能达标、VAVE、设变及售后业务等相关工作；
3.保障整车项目节点和交付，参与电池包、热管理、高压盒、功率模块等总成产品立项到落地全过程；
4.成本穿透及成本分析，成本控制并识别降本机会点，完成降本；
5.跨团队合作，与研发、质量、项目等高效合作，完成项目目标，形成价值链协同；
6.关注新技术和行业趋势，了解市场变化和供需情况，制定采购策略，能够下探多级管理，总结相关领域的洞察和思考.
【课题说明】在广告场景中，优质精美的创意对用户的行为决策有显著正向影响，传统模式下商用级创意内容的制作门槛高、生产周期长，长尾商家通常难以负担其成本，而头腰部商家也难以做到个性化、高时效性的创意生产投放。本课题借助大模型的音、视、图、文等多模态理解、思考与生成能力，结合用户画像、商户/品特征、热点趋势等信息，探索实现低成本、个性化的商用级创意内容（如图文笔记、长视频）的生成技术。【建议研究方向】1.多模态深度思考：设计与实现多模态深度思考方案，优化模型对多源异构信息进行抽取筛选、加工整合、衍生创作的能力，提升创意内容生成的质量与多样性。
2.开放问题的强化学习：针对无标准答案的开放问题（如笔记生成、剧本创作、素材选取等），设计与实现适配的奖励机制与策略，通过强化学习提升模型能力。
3.创意生产Agent：参考人工生产中的不同角色分工合作流程，设计与实现创意生产的多agent协作框架，并通过线上效果反馈机制，闭环提升生产的效率与质量。
1.根据公司管培生培养计划，进行多岗位锻炼和培训学习，了解公司战略、业务、融入公司文化，时间不少于18个月，轮岗期结束后根据工作需要定岗。
2.按照不同阶段岗位职责要求，完成各项工作任务。
3.根据公司战略要求和个人专业、能力特点，选择职业发展路径，深耕项目，快速成长。
1、直播间创意玩法产品设计：负责直播间C端创意互动产品的规划与落地，包括但不限于数字人玩法机制、AIGC驱动的实时互动特效、个性化内容生成体验等，持续提升用户在直播间的参与感与娱乐性。
2、AI深度协作：具备与AI工具深度协作的能力，能够熟练借助AI辅助完成原型设计、需求分析、玩法验证等产品工作，能用AI放大效率。
3、行业动态跟踪与玩法迭代：持续追踪直播及AIGC行业前沿动态，结合生成式AI、多模态交互、数字人驱动等技术方向，挖掘创意玩法机会点，推动产品差异化竞争力持续提升。