北京动物实验研究员
动物实验研究员是从事动物实验和研究的专业人士，通常工作于科研机构、大学或制药公司。他们负责设计和执行动物实验，以研究动物行为、生理学、疾病、药物疗效等方面的问题。在进行实验前，他们需要进行详细的实验设计和伦理审查，确保实验符合道德规范和法律法规。在实验过程中，他们需要监控动物的健康状况，记录实验数据，并分析实验结果。除此之外，他们还需要撰写实验报告、发表研究论文，并与其他研究人员共同合作，推动科学知识的进步。需要具备扎实的动物学、生物学、医学或药学等相关专业知识和技能，同时需遵循伦理规范和法律法规，保障动物实验的合理性和道德性。
薪酬概览
平均月薪
¥8600
中位数 ¥8500 ｜ 区间 ¥6800 - ¥10400
数据来源：谈职全网13份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
61.5% 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
5
对比上月：岗位减少26
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 2 | 50% |
| 不限经验 | 2 | 50% |
热招职位
我们致力于用科技创新为用户和生态伙伴创造超预期的交互体验和效率提升，依托生活服务领域多样化且复杂的业务场景，聚焦基座技术与公司战略级应用方向的深度融合，持续推动前沿技术的落地，同时积极探索和挑战技术的无人区，不断定义并刷新行业的最先进技术标准。
1、DataAgent核心基建：攻坚复杂长周期任务调度架构，解决上下文治理、长期记忆与状态流控难题2、BA场景工具链：构建高扩展性数据处理Skill体系与安全高效的代码执行沙盒3、精准营销Agent：基于海量用户行为数据探索精细化需求理解与大小模型协同4、Skill体系与模型优化：探索Skill的表示、调度与自进化机制，推进Agentic RL5、智能服务新范式：建立C端个人Agent与B端服务Agent的连接，研究智能体架构优化
我们致力于用科技创新为用户和生态伙伴创造超预期的交互体验和效率提升，依托生活服务领域多样化且复杂的业务场景，聚焦基座技术与公司战略级应用方向的深度融合，持续推动前沿技术的落地，同时积极探索和挑战技术的无人区，不断定义并刷新行业的最先进技术标准。
1、更聪明：通过Agentic RL、自适应推理等技术提升Agent长程规划与自我纠错能力2、好复用：探索Skill的表示、组织与调度机制，让能力可组合可进化3、低成本：攻克推理成本控制、上下文治理与长期记忆等核心难题4、能应用：从0到1探索C端Agent社区等产品
1、设备体系搭建能力：制造中心生产装配设备全生命管理设备管理相关标准文件编制、体系搭建、系统管理；
2、负责对各部门/工厂设备管理工作的检查；
3、设备数字化建设优化能力：负责设备相关数字化系统（MES、物联网）内设备模块的使用优化；
4、根据工厂需求、产品迭代对设备技术文件编制优化：订货技术文件、点检表、维保手册等；
5、根据生产计划统筹备品备件库，制定备品备件库储存原则，并确定最低警戒值和最高库存量， 同时负责协调各厂备件的调配；
6、对总装车间出现的设备问题，跟踪分析设备异常故障，及时协调维修工作，优化设备备件管理；
7、设备管理数据（MTBF等）、运行数据计算、分析能力；
8、管理设备范围：特种设备（起重机、叉车、压力设备）、液压类设备、生产工具类、生产工装吊具类、自动化设备、电控柜体测试舱、登高类（液压升降车、登高踏步）、AGV等。
1. 制定并优化公司实物资产配置标准及管理流程。
2. 指导分公司完成实物资产预算、配置、报废等全流程管理。
3. 负责总公司实物资产的日常管理与需求保障。
4. 协同科技部门优化实物资产管理系统功能。
5. 完成领导交办的其他相关工作。
1. 负责移动端（Android/iOS/鸿蒙）安全检测能力建设与运营，保障移动端漏洞召回率达标
2. 负责AI时代新型安全切面的研究与落地，重点包括：
- MCP工具调用安全：监控Agent实际调用的工具、参数中的敏感数据、权限范围校验
- 模型API调用安全：Prompt中的隐私数据检测、用户输入透传风险、模型返回的越权泄露
- Agent对话安全：Prompt注入检测、Agent超预期操作防御
3. 负责AI设备安全研究，覆盖智能眼镜、DingTalk智能体设备等新型终端的协议、应用、市场安全风险检测
4. 参与端侧资产监控体系建设，保障端侧安全加固（白名单校验等）
5. 结合AI工具（Claude Code + 反编译）进行移动端深度漏洞挖掘等
6. 参与ASRC漏洞复盘，48小时SLA内完成移动端相关漏洞的分析与举一反三
1、协助完善公司系统等保测评各项支持工作；
2、协助完成公司自建系统的等级保护测评技术方案及安全整改清单的编写工作；
3、协助完成网络与数据安全渗透测试和攻防演练相关工作；
4、协助完成信息系统安全保障的技术支持工作，包括对各单位的安全检查、重大时段的安全值守、重大案件的技术支持等；
5、协助完成网络与数据安全专题宣传和培训等相关工作；
6、完成领导交办的其他工作。
1. 搭建并维护感知到规控全链路的数据回灌与问题复现系统。
2. 负责回灌仿真系统与算法模块之间的接口定义、规范化与版本管理。
3. 负责回灌仿真核心模块的 C++ 性能优化与系统稳定性和效率提升。
4. 开发回灌仿真测评的自动化工具，提高版本性能分析的效率。
1、根据前台和车间主管的分配，认真、仔细完成维修工作；
2、负责在维修过程中对客户车辆采取有效的防护措施；
3、负责按委托书项目进行操作，在维修过程所出现的问题及时向管理层汇报；
4、对每个维修项目必须自检，合格后转到下个工序，不断提高了专业技术，保证维修质量。
一、商户通业务拓展与管理
1. 负责EMEA区域（欧洲、中东、非洲）本地生活商户的开拓与维护，重点覆盖餐饮、酒店、旅游、出行等高价值品类
2. 推动商户接入高德地图"商户通"产品体系，帮助海外商户实现数字化升级，提升在线曝光与获客能力
3. 建立并维护与当地行业协会、商会、连锁品牌总部的战略合作关系，形成规模化商户入驻
4. 深入理解不同国家市场特点，制定差异化的商户运营策略，提升商户活跃度与续费率
5. 协同产品与技术团队，反馈海外市场商户需求，推动产品本地化优化
二、广告售卖与商业化变现
1. 负责EMEA区域线上广告产品的销售工作，包括搜索广告、展示广告、位置广告等多种广告形式
2. 针对大型连锁品牌、跨国企业客户，设计整合营销方案，实现广告投放效果最大化
3. 建立完善的客户管理体系，定期复盘广告投放数据，提供优化建议，提升客户ROI与复购率
4. 跟踪竞争对手动态与市场趋势，及时调整销售策略与定价机制
5. 配合市场团队策划区域性营销活动，扩大高德地图在海外市场的品牌影响力与商业认知度
三、大客户拓展与战略客户管理
1. 识别并锁定EMEA区域内的高潜质大客户（年消费潜力50万+），建立目标客户清单并制定攻坚计划
2. 主导大客户的商务谈判、合同签订及后续服务落地，确保项目按时交付并达成预期商业目标
3. 深度挖掘大客户的多元化需求，跨产品线整合资源，提供一站式解决方案，提升单客户ARPU值
4. 建立长期稳定的客户关系网络，通过高层互访、行业峰会等渠道深化合作层级
5. 总结沉淀大客户拓展方法论，赋能团队其他成员，形成可复制的成功案例库
四、市场洞察与团队建设
1. 持续监测EMEA各细分市场的竞争格局、政策法规变化及用户需求演进，输出月度市场分析报告
2. 协助搭建本地化销售团队，参与候选人面试与新人培训，提升团队整体战斗力
3. 建立跨部门协作机制，与产品、技术、运营、法务等部门高效联动，保障业务顺利推进
4. 代表公司参加行业展会、论坛及商务活动，拓展人脉资源与合作机会
1、负责流程管理体系搭建和完善，为各业务的流程建设提供支持，以支撑公司战略、策略的落地；
2、走进业务线的各个环节，对棘手问题有序梳理，主动为业务团队的流程进行梳理、诊断、设计、优化、实施，提供基于流程管理的应用解决方案；
3、负责组织、管理、协调业务流程管理项目的整体运作，承担对公司的业务流程的培训、监控、运行情况报告；
4、根据环境、业务和组织调整变化的需要，识别日常经营过程中出现的业务风险及流程缺失，提出优化方案、实施流程培训并实施监督保证执行效果
5、负责提炼和沉淀各业务线流程优化中的知识和经验，给公司各部门进行流程培训
6、配合IT进行流程工具的设计与测试。
1、负责产品全生命周期质量管理工作，确保产品高质高效交付；
2、基于IPD流程及产品特点，能够根据产品特点完成产品维度及专项维度质量策划、组织项目TR节点评审、质量复盘等工作；
3、深入产品开发过程，通过质量度量、分析、评估等，识别产品质量问题和风险，提供解决方案并驱动持续改进；
4、对问题敏感，能够及时发现问题并推动解决；
5、负责领域质量工程建设：进行质量专项能力、专业方法的研究和落地；
6、负责领域的流程建设：完成产品开发流程在项目的适配、试点和推行，并通过研发活动中发现的问题、优秀实践，驱动流程优化；
7、配合公司/业务需求，支持内外部审核。
负责面向 Agentic AI 场景的沙盒基础设施平台建设，支撑美团自研模型强化训练、agent评测、数据合成、在线调用等场景下的大规模多样化环境需求。- 设计并实现统一的执行抽象层，支持 Function Call / Container / microVM / fullVM 等多种执行基座，并提供一致的接口与调度能力。- 负责沙盒集群的控制面与数据面架构设计，包括 API Gateway、Host Agent、Cluster Monitor 等核心组件的研发与演进。- 优化沙盒环境镜像的分发、加载与启动链路，建设分层镜像、按需加载、本地缓存、只读层共享等能力，提升冷启动性能与资源利用率。- 面向超大规模并发场景，持续推进密度优化与成本优化，包括页缓存复用、内存回收、运行时争用治理、超卖与隔离平衡等方向。- 建设面向 Agent 执行过程的轨迹日志、状态追踪、故障恢复与可回放机制，提升系统的稳定性、可观测性与可审计性。- 与模型、训练、评测、推理、平台等团队协作，推动 AI Agent 运行时基础设施在实际业务中的落地。