北京销售技术支持工程师
销售技术支持工程师是一种专门为客户提供销售和技术支持的职位。他们负责与客户沟通，了解客户需求，并根据客户需求提供相应的技术方案和支持。销售技术支持工程师通常需要具备良好的沟通能力、销售技巧和技术知识，能够帮助销售团队理解客户需求，提供技术咨询和解决方案，并协助销售团队进行销售工作。他们还需要与研发团队和客户之间进行沟通，以确保产品或服务的完整性和质量，从而满足客户需求。总之，销售技术支持工程师在销售过程中扮演了重要的技术支持角色，帮助客户更好地理解产品或服务，并推动销售业绩的增长。
薪酬概览
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
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% |
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。
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。
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。
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。
1.拥有硕士或博士学位，或在海外知名院校有相关教育背景；
2.拥有在大型云平台（如AWS, Azure, GCP）上构建和运维大规模分布式系统的经验；
3.具备AIOps、可观测性（Observability）、SRE或相关领域的实践经验；
4.熟悉主流开源可观测性技术栈（如OpenTelemetry, Prometheus等）；
5.拥有海外知名科技公司、研究机构相关岗位的工作或实习经历者优先；
6.有高质量的开源项目贡献或技术博客。
1.负责数据采集/蒸馏及相关系统和平台的开发迭代和运维；
2.负责数据接入/质检自动化Pipeline的设计，建设和维护；
3.负责团队内AI智能体、Skills、Mcp等工具开发，为团队业务及系统提升迭代效率；
4.帮助团队攻克各种技术难关，提升全渠道数据获取的效率、质量和能力。
1.服务端 Gameplay 架构：具备全局业务视野，能主导复杂玩法的服务端系统设计；精通前后端同构环境下的逻辑解耦与架构演进；
2.移动同步与权威校验：精通 DS 端权威状态管理，深入理解游戏安全与主流反作弊技术；对移动、技能、数据范围下发等核心反作弊环节有落地经验；具备 服务器核心代码裁剪、核心配置裁剪避免逆向工程的工业化能力；
3.网络同步机制：深入理解 UE 网络同步底层（Replication/Iris/复制体系），具备大规模 Actor 同步优化、带宽与延迟优化的实战经验；
4.性能优化与资源裁剪：能建立常态化 DS 性能与流量监控体系，持续优化 CPU、内存与带宽，降低运行成本；
5.高可用与稳定性建设：熟悉 Headless 自动化单测与压测框架，有大规模录像回放系统开发经验；具备海量 AI 压测机器人、跨集群 DS 调度及全链路线上监控体系建设经验。
1.负责火龙漫剧/视频业务的推荐与搜索技术研发（包含但不限于传统搜推、LLM4Rec、AI搜索、生成式推荐等），提升用户体验，用户消费与时长，用户转化与留存等核心业务指标；
2.根据场景特点和产品定位，对全链路算法体系进行深度理解与优化，持续优化推荐/推荐算法；
3.结合大模型技术，升级推荐技术，提升推荐效果，解决实际业务问题；
4.紧跟学术界、工业界的前沿技术，结合实际的业务场景进行算法开发、落地，实现团队技术和业务的共同发展。