薪酬概览
平均月薪
¥19600
中位数 ¥0 | 区间 ¥14000 - ¥25200
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
66.7% 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
4月新增岗位
13
对比上月:岗位新增9
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 | 45.5% |
| 3-5年 | 2 | 18.2% |
| 5-10年 | 2 | 18.2% |
| 不限经验 | 2 | 18.2% |
热招职位
1. 深入洞察美团本地生活不同业务的用户看评场景,通过对用户看评诉求分析及本地生活各行业的决策特征理解,制定行业的有用性标准与标签体系,提升评价内容的真实性、丰富度及对用户的决策参考价值。
2. 通过用户行为分析及体感洞察,精准定位用户在选店决策路径中的痛点,针对评价排序、双端(美团/点评)供给差异等场景进行分析下探,抽象业务规则,推动算法模型迭代,并验证策略上线后的增量价值。
3. 结合AI/大模型能力探索评价智能化方向,推动AI辅助内容理解、智能总结、效果归因等链路的产品化落地,评估AI应用对运营效率与用户体验的实际提升效果。
4. 作为业务与算法、产品、运营等多团队之间的桥梁,在模糊的业务场景中高效推动策略落地,建立策略实验与效果评估的标准化闭环,通过持续迭代验证策略有效性。
1、负责美团配送的健康度运营,助力骑手更好体验提升。
2、针对遇到的商内部廉正问题,通过识别渠道,设计流程和机制方案推动解决;
3、积极主动关注业务策略与落地痛点诉求,识别做功点,赋能合作商;
4、持续改进和优化现有商管理漏洞,落地机制,结合业务实际场景降低非健康的运营方式,迭代有风险的运营流程。
5、接合作商和区域管理团队,就方案可行性做对齐,跟进实际执行情况,确保策略从"发出通知"变成"改变行为"6、运用AI工具提升治理效率——包括但不限于数据自动分析、问题自动识别分发、监控看板迭代,把个人洞察能力沉淀为团队可复用的AI工作流
1. 主导用户运营策略的制定与执行,对增长、留存、体验负责。
2. 结合AI工具设计用户增长策略,包括用户分层、营销链路搭建等。
3. 洞察用户需求,协同产研、AI等相关团队,推动保险营销体系建设。
4. 熟悉或有意愿学习AI相关的运营方法论。
1、基础运营提效:深入理解外卖商家和BD的经营痛点和诉求,负责品牌入驻、账号管理、门店运营、神券等招商提报类和自营销活动、开放平台等产品优化及运营,结合AI探索新的解决方案,提升入驻和活动的配置效率2、AI 创新探索:主动洞察AI Agent 等新技术在连锁营销与运营场景中的应用机会,设计并推动 AI 赋能方案在品牌侧落地,在行业打造有竞争力的AI解决方案3、找增长突破:负责品牌行业调研,持续调研电商B端、品牌KA 新的模式和能力,找到赋能品牌新的机会点,助力品牌经营增长
1.负责美团场景内灵活用工人群场景险的产品运营以及生命周期管理。探索AI在全生命周期场景的应用,构建AI驱动的智能运营体系及生态治理优化。比如按业务线维度实现保障、成本、体验的全链路监控分析与智能化应对处置。
2.根据产品定位和市场需求,制定运营策略和方案,并协同业务推动落地。
3.分析客户行为数据,挖掘客户需求和行为特征,为产品改进和优化提供数据支持。
4.跟踪竞争对手的运营策略和行动,及时调整和优化自身的运营方案。
1. 可结合市场市场趋势,通过目标人群的生活方式、价值观、消费观、出行习惯等捕捉到用户的态度、行为已经新兴信号,洞察正在兴起的深层需求;
2. 输出目标车型的用户画像,拆解关键用车场景,梳理用户用车全链路痛点和需求;
3. 针对专题性质的调研需求,能够采用灵活多远的研究手段,指定研究计划并且输出有效的研究结论;
数据,可独立主导完成用户研究项目;
渠道搭建:负责小象超市潜客流量渠道的搭建与优化,建立从公域引流到私域沉淀的全链路用户增长体系;权益设计:制定分层用户的新客权益策略,设计新人专区、首单补贴、复购激励等增长产品,通过数据验证并持续迭代;资源分配:基于分城市、分人群的精细化画像,制定资源分配方案,推动商分、产品等协同团队落地执行,拿到可量化的增长结果;AI提效:运用AI工具完成用户分群画像、补贴策略优化、素材生成、数据洞察等工作,将AI能力融入增长流程的每个环节,提升运营效率;行业对标:持续关注本地生活、即时零售、行业动态,调研增长策略并沉淀可复用的方法论;增长复盘:建立数据看板,定期复盘核心指标(新客获取成本、首单转化率、留存率、ROI),通过AB测试验证假设,驱动增长策略持续优化。
策略规划:深度理解小象超市业务战略方向,将会员增长目标拆解为可执行的策略路径,统筹规划并推动落地,对会员规模核心指标负责。全链路增长:设计会员开卡与续费的全链路增长方案,覆盖新用户转化、老用户续期、流失用户召回等核心场景,针对不同用户分层制定差异化策略,持续提升付费转化率。活动运营:策划并执行会员专属活动与权益体系,有效提升会员活跃度与使用频次,建立ROI评估机制,确保运营投入高效可控。跨团队协同:高效协同产品、市场、算法、技术等多方团队,持续优化站内外各链路的转化效率,推动增长方案高质量落地。AI赋能创新:运用AI工具和数据分析能力,探索AI驱动的个性化推荐、智能分层、流失预测等创新增长手段,提升运营效率和策略精准度。行业对标:持续关注行业会员增长趋势,定期输出分析报告,推动策略迭代优化。
1.负责网约车核心项目,促进重点方向下的城市及场景订单量增长
2.持续关注行业变化,输出具有防御性与前瞻性的市场竞争策略
3.深度洞察用户需求,建立有效的运营体系,在定价、交易、产品体验等核心模块定制精细化策略
4.熟知出行行业流量变化趋势,运用供需变化制定流量效率提升策略,促进订单持续增长
1. 负责质量数据产品的全生命周期运营,包括需求分析、产品规划、迭代优化及效果评估。
2. 搭建并维护质量数据指标体系,推动数据驱动的质量改进和决策支持。
3. 协同技术、业务团队,设计并落地质量数据可视化工具及自动化报表系统。
4. 分析质量问题根因,提出数据产品优化方案,提升质量管控效率。
5. 定期输出质量数据洞察报告,为管理层提供关键决策依据。
智能算法产品事业部-技术战略发展部 - ToC产品运营(评测方向)-北京/杭州
- 至少 3 年聚焦在搜索 / 推荐 / 内容质量 / 评测体系,有团队管理经验优先;
- 深入理解电商场景的搜推业务链路(query 理解、召回、粗排、精排、重排、多目标)以及对应的质量痛点;
- 主导过 0→1 或 1→10 的评测体系搭建,包括标准制定、流程沉淀、平台化建设;
- 熟悉 NDCG / GSB / side-by-side / preference labeling等主流主观评测方法,能根据业务场景设计合适的方案;
- 数据敏感,能够从主观评测样本中识别系统性问题并量化影响。
强烈加分
- 有 LLM-as-a-judge / 模型自动评测的设计或落地经验,理解硅基评测的偏差来源与校准手段;
- 有 RLHF / 偏好数据 / 评分模型 训练数据建设的经验;
- 在头部电商(综合 / 垂类 / 跨境)担任过搜推质量或评测负责人;
- 有标注供应商管理、众包评测、专家评审池建设经验。
我们看重的特质
- 业务体感优先:愿意亲自看 case、亲自做几轮标注,而不是只看报表;
- 既能往下扎、又能往上抽:能把一条 badcase 讲清楚,也能把一个评测框架卖给老板;
- 闭环意识:评测不是终点,能推动结果真正回流到迭代里。
主理:店推策略落地与店推资源管理目标:达成店推目标、推动整体增长、整体效能和资源提效。①店推策略的制定及调优(B/C两端)②线下资源统筹管理(兼职/B补/C补)③线下SOP优化及赋能④品店协同、物料覆盖策略和流程落地
