北京海外市场推广
海外市场推广是指公司或品牌在海外地区推广和营销产品或服务的活动。这项工作需要深入了解不同国家和地区的文化、消费习惯和市场趋势,从而制定相应的营销策略。海外市场推广职位通常需要具备市场分析、品牌定位、市场调研、广告宣传和跨文化沟通等能力。通过网络营销、社交媒体、展会参与、与当地媒体的合作以及建立合作伙伴关系等手段,向目标市场推广产品和服务,以增加销售额和品牌知名度。这项工作需要具备跨文化沟通、跨国合作与谈判能力,以及对国际市场和消费者需求的敏锐洞察力。另外,对国际贸易法律和进出口政策的了解也是必要的。在这一职位中,跨文化意识、创新思维和对多元化市场的适应能力至关重要。
薪酬概览
平均月薪
¥16100
中位数 ¥16500 | 区间 ¥12900 - ¥19300
数据来源:谈职全网24份招聘数据;更新时间:2026年7月13日
月薪分布
58.3% 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
6月新增岗位
23
对比上月:岗位减少8
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 | 8 | 38.1% |
| 3-5年 | 5 | 23.8% |
| 不限经验 | 8 | 38.1% |
热招职位
该岗位设置在总部薪酬团队,为美团海外业务 Keeta 提供薪酬福利领域的机制设计与整体解决方案。
1. 海外薪酬体系搭建:基于美团人才理念,结合 Keeta 业务战略与当地市场环境,设计具有竞争力的薪酬架构与激励机制,制定差异化薪酬策略,并推动方案在本地市场落地与持续迭代。
2. 团队搭建与管理:组建并带领海外薪酬绩效团队,建立高效协作机制,提升团队专业深度与业务响应速度。
3. 跨团队协同:与海外 HRBP、总部 CoE 各模块紧密合作,围绕海外组织与人才战略探索有效路径,助力关键人才的吸引、激励与保留。
4. 总部重点项目:深度参与公司层面的薪酬课题和机制项目,推动薪酬机制和认知持续迭代。
1. 负责无人机业务的市场调研与数据分析,支持业务决策与战略规划。
2. 收集并整理行业动态、竞争信息及客户需求,输出商业分析报告。
3. 协助制定业务发展目标与运营策略,跟踪关键指标并评估执行效果。
4. 与产品、运营、技术团队协作,推动数据驱动的业务优化与落地。
5. 定期输出数据看板与业务洞察,提升团队对业务现状的理解。
6.应用AI创新提效,支持参与商分AI工具的建设,制定使用规范。
1、毛利改善与亏损城市扭亏,逐城诊断毛利结构,识别可执行、可落地的毛利机会点(非泛化建议),输出针对性的提升方案。与前线/城市团队协同合作提升毛利策略,并持续跟进执行过程,推动策略调优与结果达成。针对亏损城市,通过高频、深度的一对一沟通,定位核心问题(定价、商政、车力、运营等),设计个性化扭亏路径,推动业务动作改变,实现扭亏目标。
2、理解数据背后的业务本质,通过对标研究等方式,挖掘不同业务场景下的数据洞察,发现潜在的缺陷与机会,为业务决策提供数据支撑,主动洞察新的增长点(如新渠道、新定价策略),将其转化为可执行的业务动作,并推动前线落地,确保增长机会从识别到规模化落地的全流程管理。
3、基于业务理解和发展需求,通过对标研究和经营指标分析来指导业务发展方向与优化策略;负责业务各项经营和运营指标的数据监控和分析,对影响业务的基础认知进行定量描述,并判断优先级;提炼描述基础认知的核心指标。
4、 负责业务重要议题的复盘分析,提炼总结结论,输出宏中微观的业务策略,协助业务决策拿业务结果;
1、开拓和维护科技数码媒体、KOL等媒体关系,并能策划或与媒体、KOL共创选题,引发大量正面报道;
2、构建核心友好类媒体朋友圈,通过日常维护铺设大量产品正面内容,打造品牌和产品的正向口碑,并建立危机管理机制,实时对舆情进行沟通处理;
3、根据产品特性梳理传播卖点,制定产品项目的公关策略/策划方案,并落地执行,打造热度话题,打造产品清晰认知和良好口碑。
1、区域选址运营:根据小象选址SOP和区域实际,结合定量数据(人口密度、消费力、竞争分布)与定性调研,输出站点选址方案并把控落位质量,对选址准确率负责;
2、规划与经营复盘:根据站点爬坡模型与实际经营情况,定期复盘选址合理性、站型匹配度、配送区划效率,定位经营问题并输出可落地的优化方案,推动站点健康度持续改善;
3、规划SOP及产品化迭代:主动沉淀区域规划方法论,参与站型探索与选址SOP升级,将经验沉淀为产品化工具,持续提升规划效率与决策准确度。
-负责统筹公司整体的经营分析与卓越运营体系推广。通过深度的行业对标、价值链挖掘及项目成本管控,识别经营风险与价值增长点,推动业务部门实现数据驱动决策,最终达成提升公司整体运营效益与核心竞争力的战略目标。
1.深入了解业务,推广卓越运营体系,建立经营分析模型和工作机制,梳理制度、经营数据分析识别经营风险点,提出预警及决策支持。
2.结合行业及业务周期、业务价值链等,通过内外部对标,深入挖掘价值驱动因素,从回报、增长等角度提出改善建议,并推动经营分析结果的有效落地。
3.完成公司整体经营分析报告、月度/季度公司整体经营分析会相关报告资料的收集和出具。
4.指导和审核各部门经营业绩完成情况,收集各部门相关经营分析报告,与各部门沟通协作,展开公司整体经营分析工作。
5.承接公司董事会运营管理要求,对接中国中化和蓝星公司各相关部门,完成所需的生产运营类数据分析、专项报告等。
6.主动完成上级交办的其他工作,并密切协同其他同事完成任务。
1. 负责门店经营全链路的分析工作,包括但不限于销售异动分析、门店运营效率评估、用户行为洞察、商品表现监控等,为门店运营和策略迭代提供数据支撑。
2. 统筹经营分析工作,横向拉通门店、商品、用户等多维度数据,定期输出经营健康度复盘报告,识别全局性机会与风险,为管理层决策提供整合性视角。
3. 主导门店复盘和过程监测分析,输出宏中微观策略建议,协助业务团队拿结果。
4. 基于业务理解和发展需求,对行业持续深入的研究,输出研究报告,帮助业务策略升级迭代。
5. 理解数据背后的业务本质,挖掘不同业务场景下的数据洞察,发现潜在的缺陷与机会,为业务决策提供数据支撑。
6. 主导用户研究工作,结合定量与定性方法,挖掘用户需求、体验痛点及购买决策驱动因素,推动门店运营和商品策略优化。
7. 推进跨部门协同项目,带领团队完成项目模块交付,把控质量和进度,提升团队影响力。
1、 围绕商品经营的核心策略领域(选品、价格&运营、商品质量等),涵盖问题界定、目标设定、策略路径选择环节,建立并迭代运营评价指标体系,做好追踪复盘2、 主导完成商品细分模块的策略的专题研究和体系建设迭代,通过行业研究以及数据洞察,为业务提供策略方向及实操上的引导
1. 绩效分析:负责业务绩效策略的模型制定、效果评估、方案迭代,支持业务部门优化运营策略。
2. 经营规划:负责数据指标异动归因、经营分析统筹规划,以扎实的定量能力看清问题,提出解决方案。
3. 与业务、产品等团队协作,理解业务需求并寻求增长机会点。
1. 负责电单渠道新业务模式如车辆租赁、SaaS等模式的探索、设计与落地,市场趋势和公司战略,识别潜在增长机会。
2. 深入分析行业动态、用户需求及竞争格局,输出可行性分析报告并推动试点项目执行。
3. 协同产品、技术、市场等多部门,搭建新业务运营框架,优化流程与资源配置。
4. 建立关键指标监控体系,持续评估新业务模式的成效并推动迭代优化5. AI工具加速推进流程:熟练运用AI工具辅助数据清洗、模型构建、报告初稿输出、落地执行,大幅压缩机械性工作时间,将精力聚焦于人工无法替代的业务判断
1、经营分析:负责连锁外卖业务的经营分析工作,包括数据分析、异常探查、归因分析、效果复盘等,通过经营分析及时定位和预警业务存在的经营问题和风险点,洞察业务竞争和增长策略,为业务经营改善提供建议;
2、业务策略:建设迭代供给策略和运营体系,产出合理的目标规划、选商选品策略,及时进行策略复盘及调优,驱动外卖连锁业务增长;
3、专题探查:针对业务经营难题或者机会点,形成有洞察力的分析报告,推动业务认知迭代或者策略落地。
4、AI工具使用探索:探索和使用AI工具辅助数据分析和报告产出,优化工作效率。
1、负责Facebook、TikTok、Google平台广告账户开户、充值、渠道对接等日常运维;
2、管理公司广告个号、粉丝页等广告资产,做好资产维护与盘点;
3、整理投放数据,制作、对接日常数据报表;
4、把控投放风险,处理账户违规、误封问题,跟进申诉解封流程;
5、完成上级安排的其他媒介辅助工作。
现阶段,大模型已逐步从虚拟世界的聊天机器人走向更复杂的实际生产场景,这要求我们对模型的行为机制具备足够清晰的认知。为此,我们需要对模型进行细粒度的分析,从而制定更优的训练方案,进一步提升模型在真实生产环境中的可用性。团队目前正围绕以下方向展开前沿探索,若您对其中一个或多个课题感兴趣,均欢迎投递简历:
1.机制可解释性研究:负责大语言模型及多模态大模型的可解释性研究,围绕模型内部表征、神经元特征、注意力机制、激活模式、训练动态及行为形成机制开展系统性分析。
2.内部计算机制逆向分析:运用 Sparse Representation、Feature Decomposition、Activation Patching、Representation Engineering 等前沿方法,逆向解析模型在知识存储、逻辑推理、指令遵循、工具调用、安全拒答及不确定性表达等能力背后的计算机制。
3.可解释性平台与评测构建:构建面向大规模模型的可解释性实验平台与评测工具,将模型行为问题精准回溯至训练数据、训练目标及内部机制层面,并将研究成果直接应用于提升模型的可靠性、安全性、可控性及对齐(Alignment)能力。
【为什么是我们】1.团队扁平,人才密度高,美团“顶尖人才计划”比例高,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/ACL等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。

