薪酬概览
平均月薪
¥11100
中位数 ¥11500 ｜ 区间 ¥9000 - ¥13200
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 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0
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 | 50% |
| 1-3年 | 2 | 50% |
热招职位
高德销服科技-广告策略运营专家（高德美食 · 渠道服务商方向）-运营
负责高德美食在渠道服务商体系下的广告业务策略运营，覆盖签约策略、投放策略、续费策略全链路，对广告（效果广告+品牌广告）营收负责；
制定美食行业下不同类目 / 客户分层（KA / 中腰部 / 长尾）的广告签约政策（开户门槛、首充、阶梯返点、年框）和续费政策（续费率、加投激励、流失召回）；
主导广告投放策略设计：覆盖关键词竞价、信息流、CPC/CPM/oCPX、人群定向、创意优化等，建立行业投放手册，推动一线代理商 / 服务商运维高效投放；
搭建广告经营数据看板与诊断模型（消耗、ROI、CPC、CTR、CVR、流失预警、续费预测），输出策略迭代建议，驱动产品与算法侧优化。
联合渠道服务商团队，制定优化师培训体系、代理商考核机制（消耗 KPI、ROI 红线、客户满意度），保障一线投放质量与客户长期价值。
1. 负责面向面向保险行业KA客户进行平台合作与广告产品销售，承担并完成公司业绩指标；
2. 以商业产品和解决售卖为核心，具有产品型商务的综合能力，能够独立开发新客户，以客户交付和销售业绩为目标导向，制定完善的商务策略；
3.深入理解行业需求并持续挖掘不同KA客户的诉求，结合高德的平台特性、场景和产品优势，输出有效的整合营销方案，并推动商业落地。
4. 开拓并维系业内TOP的客户和合作伙伴，能够与客户中高层对话，独立完成商务谈判、合同签订工作。
5. 建立并维护良好的客情，促进客户与代理公司在高德侧的深度合作，持续共创生态价值，并获得商业化成果。
1. 负责面向面向运营商KA客户进行平台合作与广告产品销售，承担并完成公司业绩指标；
2. 以商业产品和解决售卖为核心，具有产品型商务的综合能力，能够独立开发新客户，以客户交付和销售业绩为目标导向，制定完善的商务策略；
3.深入理解行业需求并持续挖掘不同KA客户的诉求，结合高德的平台特性、场景和产品优势，输出有效的整合营销方案，并推动商业落地。
4. 开拓并维系业内TOP的客户和合作伙伴，能够与客户中高层对话，独立完成商务谈判、合同签订工作。
5. 建立并维护良好的客情，促进客户与代理公司在高德侧的深度合作，持续共创生态价值，并获得商业化成果。
1、负责企业客户用车体验保障核心项目，聚焦叫车全链路制定针对性优化策略，以提升应答率、订单成交率为核心目标，同时保障平台体验指标；
2、统筹协调算法、产研、数据、网约车等跨部门资源，明确项目里程碑、分工与落地路径，推动策略落地、功能迭代及问题闭环，确保项目高效达成预期目标；
3、负责平台用车体验核心价值的提炼、整合与透传，面向销售/客户/用户传递平台体验优势，强化企平台用车确定性的心智认知；
4、坚持数据驱动决策，通过多维度数据诊断、需求深度挖掘，精准定位业务增长空间，结合运营策略制定，持续提升业务核心指标；
5、深耕出行行业与企业客户用车领域，定期开展竞品策略分析与市场动态追踪，输出差异化运营方向与落地建议，支撑业务可持续增长。
1.供应商全生命周期管理：熟悉智能硬件产品及关键二级物料的采购全流程，包含需求管理、供应商寻源、招投标、询比价、商务谈判、合同签订、供应商管理等。
2.根据采购需求制定负责品类的采购策略和计划，并进行有效的内外沟通保证顺利实施。
3.NPI采购与研发协同：早期介入产品设计，提供选型优化、替代方案及成本建议；负责工程样片、试产物料的快速寻样与交付，达成BOM成本目标；研发阶段采购项目管控确保量产落地。
4.成本控制与商务管理：主导价格谈判、成本模型建立及VAVE降本活动；管理采购合同与订单，防范商务风险。
5.交付保障与风险管控：监控关键物料市场动态与供应风险，以帮助业务方制定合理地价格策略以及财务预算，协同PMC解决缺料问题，推动策略性备货；参与库存管理，降低呆滞损失。
6. 统筹管理业务部门的采购需求，履行采购BP角色，开展日常采购工作；
1、围绕商旅规模提升，统筹运营动作落地：包括但不限于客户放量、活动营销、以提升用户转化与复购，持续优化商旅业务转化链路为目标；
2、紧密联动销售团队，不断输出运营策略、物料、工具与数据支持，推动商机落地，老客放量，重点客户攻坚，共同完成商旅规模目标；
3、搭建战区商旅运营标准化流程，沉淀可复制的运营经验与成功案例，提升区域整体商旅运营效率与业务规模；
4、善于挖掘需求，通过数据/实验快速定位问题，不断迭代现有运营策略；
5、深入了解行业的专业知识，关注前沿发展和市场变化，定期分析竞争对手情况，寻找市场机会点；
岗位核心价值
负责公司大算力 AI 集群（含 B/H 系列高端卡、国产算力卡）的架构设计、搭建部署、运维优化与国产化适配，支撑大模型训练、自动驾驶等核心业务的高效稳定运行，打造高可用、高性价比的算力基础设施。
核心工作职责
1. 大算力集群自建与架构设计：主导超大规模 AI 算力集群（数千 P 级）的自建规划，包括硬件选型（GPU/B/H 系列卡、国产卡等）、网络拓扑设计（InfiniBand/ROCE）、存储架构（分布式存储）、集群调度系统搭建，确保集群性能达标、扩展性强。
2. 高端 GPU 加速与优化：具备 NVIDIA B 系列、H 系列高端算力卡的实战经验，负责卡级性能调优、并行计算加速（TensorRT/MPI/NCCL）、显存优化，解决大模型训练 / 推理中的算力瓶颈问题。
3. 国产算力卡适配落地：主导国产算力卡（阿里PPU、华为昇腾等）的适配工作，包括驱动安装、框架适配（TensorFlow/PyTorch/MindSpore）、模型迁移与性能调优，实现国产算力与业务场景的深度融合。
4. 集群运维与稳定性保障：负责算力集群的日常运维，包括硬件故障排查、集群监控告警（GPU / 网络 / 存储状态）、资源调度优化、灾备方案设计，保障集群全年高可用性（99.9% 以上）。
5. 技术沉淀与迭代：跟进业界大算力集群技术趋势（如新型 GPU、网络协议、调度系统），输出技术方案与最佳实践；搭建集群运维自动化工具，提升运维效率。
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.负责集团投资与产权管理领域数字化项目的全生命周期管理，统筹项目规划、需求调研、方案设计、系统实施、上线交付与验收，推动投资与产权管理数智化能力持续提升。
2.深入对接投资、产权、资产管理等业务部门，梳理股权投资管理、固定资产投资管理、产权登记、资产管理等业务流程，推动业务流程数字化重构与管理闭环。
3.打通投资、产权与财务、项目等业务环节的数据链路，支撑投资全过程穿透管理与产权数据一致性，提升管理透明度与决策效率。
4.统筹跨部门协同，协调投资、产权、财务、供应商等多方资源，识别并应对项目风险，把控项目进度、质量与成本。
5.组织项目阶段汇报与验收评审，沉淀投资与产权管理数字化建设经验，推动成果在集团内复制推广。
1. 数据策略制定：涉及挖掘框架，开发挖掘算子，与模型训练团队深度协作，指导数采团队定向增补高价值数据；通过数据消融实验，科学确定预训练数据、微调数据、难例数据的配比，最大化有限数据的训练收益；建立数据质量评估体系（信息密度、场景分布、标注质量、多样性等）；
2. 构建自动数据生产流水线：研发并维护自动化标注流水线，降低人工标注依赖；
3. 探索利用生成式AI（Diffusion model, NeRF/3D Gaussian）合成高价值训练数据，解决corner case数据稀疏问题；
4. 建立标注质量自动检测机制，确保训练数据的可靠性；
5. 构建数据处理平台：构建TB-PB级数据分布式处理流水线，实现高效去重、过滤、清洗、格式转换；
6. 建立数据版本管理和数据血缘系统，确保训练模型的可复现性和数据溯源；
7. 优化数据存储格式和访问效率，支持模型训练过程中高效数据加载和在线采样
1.建设和完善大模型应用平台产品，通过平台迭代，提升业务效率；
2.了解最新的大模型能力提升和应用方案，并落地为业务实践；
3.抽象沉淀平台通用能力，成为易用组建，优化用户体验，降低使用门槛。
1、负责美团食杂零售预测、供应链算法研发与建设，支持小象超市、快乐猴超市、快驴进货、Keemart等多个业态的供应链智能化运营。
2、综合运用深度学习、运筹优化、大模型等前沿技术，针对供应链全链路复杂场景（包括但不限于需求预测、库存优化、履约调度、时效预测等）构建算法方案，持续提升供应链的智能化和自动化水平，提升效率、降低成本、优化用户体验。
3、在运筹优化、机器学习/深度学习、大模型应用等算法领域持续探索与创新，沉淀通用算法能力，推进算法平台化建设，提升研发效率。
4、深入理解零售、供应链业务逻辑和运营模式，与业务、产品、工程、数据等团队紧密协同，完成从业务问题到算法问题的抽象与定义，设计指标体系，进行算法技术选型和方案设计实现，推动落地应用。
5、参与项目管理、团队建设，通过Code Review、技术分享、技术方案评审等方式，提升团队整体算法与工程能力，营造良好的技术氛围。