北京篮球老师
篮球老师是负责教授和指导学生篮球运动技能和战术的教育专业人士。他们通常在体育课程或篮球训练营中担任教练或指导员的角色。篮球老师需要具备良好的篮球技能和对篮球规则的深入了解，以便能够有效地教导学生。除此之外，他们还需要在教学方法和团队合作等方面具备丰富经验，以便能够有效地引导学生在训练和比赛中取得进步。篮球老师还需要关注学生的身体素质和技能发展，帮助他们建立健康的运动习惯，并鼓励他们积极参与校际篮球比赛和其他相关活动。最重要的是，篮球老师需要成为学生的榜样，传递出积极的体育价值观。
薪酬概览
平均月薪
¥11400
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥8900 - ¥14000
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
71.4% 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
8
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 8 | 66.7% |
| 不限经验 | 4 | 33.3% |
热招职位
高中执行校长40-80W/年
到岗时间： 2026-08-01
岗位名称：执行校长
薪资待遇：极具市场竞争力（面议）
一、岗位职责
全权负责学校日常运营与全面管理，主持学校各项工作，对学校的发展与办学质量承担第一责任。
1. 战略规划：制定学校发展规划与年度计划，明确办学特色，确保符合国家政策及民办教育趋势；完善制度体系，推动规范化、科学化、精细化管理，对董事会负责。
2. 教学管理：主导课程体系、教学改革与教研活动，落实新课改；构建教学质量监督评估体系，提升办学水平。
3. 团队建设：搭建核心管理团队及教师队伍，制定招聘、培养、激励及考核机制；加强师德师风，打造高水平专业化团队。
4. 运营品牌：负责品牌塑造、口碑运营、家校沟通及生源拓展；整合校内外资源，提升社会影响力，实现质量、效益与品牌协同发展。
5. 安全合规：落实安全责任制，处理突发事件；确保招生、收费、教学等各项合规有序。
二、 任职要求
1、基本条件：热爱教育事业，师德高尚，有事业心、责任感、风险精神及开拓创新意识，，愿长期稳定投身民办教育。
2、学历资格：本科及以上，教育/管理类优先；持有高中教师资格证、高级及以上职称；有校长任职资格证者优先。
3、经验资历：10年以上教育/管理经验，其中5年以上高中校级领导（副校长及以上）经历；有知名公办或优质民办高中校长/副校长经验者优先；熟悉北京民办教育政策、市场及新高考改革，精通高中教学管理与评估体系。
4、年龄：55周岁以下（优秀者可放宽），身心健康，全职投入。
三、应聘方式
邮箱投递：53954149@qq.com（标题：应聘执行校长+姓名）报名材料：①简历（含近照）；②身份证、学历学位证、教师资格证、职称证、校长资格证（如有）扫描件；③工作经历及管理业绩证明材料（聘书、获奖、项目等）；④自荐信（教育理念、管理思路、主要业绩）。
小学科学教师(骨干教师)9-13K/月
到岗时间： 该职位为储备状态
一、岗位职责
1. 教学实施：依课标制定计划，开展探究式教学，规范组织实验课，优化课堂并做好器材与台账管理。
2. 学生培养：分层辅导学生，培养科学素养；组织科技类课外活动，激发学习兴趣与实践能力。
3. 教研成长：参与集体备课、教研课题，做好教学反思，持续提升专业能力。
4. 常规协作：落实教学常规，管理实验室；配合家校及同事工作，服从学校安排。
5. 安全德育：强化各环节安全管理，在教学中渗透德育，培育学生优良品质。
二、任职要求
1. 基本条件：热爱教育事业，品行端正，关爱学生，身心健康，年龄30-45周岁（优秀者可放宽）。
2. 学历专业：硕士及以上，科学教育、理化生、地理等理科相关专业优先，专业知识扎实。
3. 资格技能：持科学/理科教师资格证、普通话二乙及以上证书；熟练运用教学工具，具备实验操作与课堂管理能力。
4. 能力素养：具备教研创新、团队协作能力，有耐心责任心，适配素质教育需求。
5. 优先条件：有教学经验、科技活动指导获奖经历、师范类毕业或骨干教师者优先。
【课题说明】 在即时配送网络中，骑手定价是平衡运力供给与用户体验的核心动作。传统的定价策略往往难以精确量化价格变动对运力弹性的真实因果效应，且受限于预算约束与复杂的非凸优化目标，难以实现全局最优。本课题聚焦于“因果推断”与“运筹优化”在骑手定价业务中的前沿应用，旨在通过构建高鲁棒性的因果弹性模型，精准衡量定价干预效果，并结合大规模运筹优化技术，在给定预算下生成最优调价方案，最大化用户体验。课题将重点突破观测数据中的隐混淆与溢出效应、携带效应下的推断难题以及非凸场景下的求解效率，并探索LLM在因果建模中的增强作用。【建议研究方向】1. 复杂环境下的因果效应估计与弹性建模：针对骑手定价场景中存在的隐混淆变量（Hidden Confounders）、溢出效应（Spillover Effects）以及携带效应（Carryover Effects）等挑战，研究基于表示学习、工具变量或双重鲁棒（DR）的因果推断算法。探索无偏RCT数据与大规模观测数据的融合训练机制，解决特定Logit先验依赖问题，提升弹性模型在小样本和复杂混淆环境下的泛化能力与准确性。
2. LLM增强因果推断（LLM4Causal）： 高价值特征挖掘与标签挖掘（Label Mining） ，针对业务数据中标签稀疏或含噪的问题，利用 LLM 的语义理解能力进行 Label Mining，推断缺失的转化标签或修正错误标签。因果去偏与反事实数据生成，研究利用 LLM 生成反事实样本或辅助识别未观测混淆变量，设计新的因果去偏机制。探索将LLM在因果推理和特征理解上的“大模型”能力，通过模型蒸馏（Model Distillation）技术迁移至轻量级的 Uplift 模型或深度因果网络（如 Dragonnet）中，提升模型能力。
3. 大规模非凸运筹优化求解：基于因果模型输出的弹性预估，研究在预算约束下的复杂定价组合优化问题。重点攻克非凸优化（Non-convex Optimization）目标函数的求解难题，大规模分组背包等NP-Hard问题的近似算法或高效启发式求解策略，以及基于强化学习的序贯决策问题，确保定价策略在工业级时延要求下的实时产出与效果最优。
【课题说明】 构建面向美团本地多业务场景的搜索系统，探索基于LLM的下一代本地生活服务搜索系统。通过探索LLM在搜索的意图理解、相关性建模、生成式召回、展示素材和样式的应用，提升搜索系统端到端的体验、匹配效率。【建议研究方向】1.基于LLM的轻量级搜索相关性模型参与设计和实现基于LLM的可解释、可蒸馏、低延迟的大模型相关性判别器，提升搜索的体验。
2.多业务多目标混排机制参与设计多业务多目标混排机制，实现多业务混合排序架构，融合多业务多目标排序，实现全局最优。
3.基于Transformer架构的高稠密精排模型探索融合全域样本、多业务全域特征，基于Transformer和MOE构建多业务全域统一基础模型，在Data scaling的基础上持续摸高模型稠密化Scaling up。
4.多模态建模展示素材与创意探索搜索场景下的创意素材展示策略，基于多模态内容理解表征建模、在线多目标创意素材排序建模，提升搜索的展示体验与效率。
【课题说明】以大语言模型（LLM）的 Workflow 、 Agent、对话能力为核心，研究方向包括上下文管理、生成式推荐、Agent Skills、Post-Training、LLM+Decision、LLM +Causal 等。主要业务场景为探索 AI 在骑手运营场景下的落地实践，实现“技术驱动业务范式”的升级转变。【建议研究方向】1. Agent 工作流与规划：设计具有复杂规划（Planning）与工具调用能力的 Agent，实现任务的自动化拆解与执行。
2. 生成式用户理解：基于 LLM 进行语义挖掘，构建动态用户画像（Persona），实现生成式的用户*运营策略的个性化推荐。
3. 上下文与记忆管理：攻克长窗口（Long Context）难题，设计高效的记忆（Memory）与 RAG 机制，保障长周期交互的逻辑连贯。
4. 行业大模型后训练：通过自动化样本生成、通用评估方案建设、reward设计与探索，大幅提升应用依赖的行业大模型质量。
5. 决策科学融合：将Decision、Causal等传统决策技术与 LLM 推理结合，提升传统的决策智能表现。我们将提供海量的真实业务场景、充足的 GPU 计算资源和极高的探索自由度，目标是产出既有技术深度又能直接创造业务价值的未来 AI 应用范式。
1.负责城市仓内部仓储及配送业务运营管理，对指定作业环节或者作业区的整体业绩结果达成负责；
2.负责所在部门自营分拣人员及司机运力的招募、培训、管理，以及第三方合作商的管理；
3.指定作业环节或者作业区仓库标品、冻品及生鲜品类的收、存、分、发的操作管理；
4.负责日常司机排线和配送路径规划，按照客户需求按质按量完成配送任务；
5.负责所在部门指定作业环节或者作业区仓储、分拣、配送成本的控制优化；
6.负责指定作业环节或者作业区分拣配送流程优化和模式创新；
7. 掌握基本的AI工具，使用工具提升工作流程效率。
1、负责无人车业务硬件资产的财务预算、预测和分析等相关财务管理工作，为业务决策提供财务支持。
2、负责管理无人车业务硬件资产现金流，监控现金流状况，编制现金流报告，并提出优化建议。
3、负责硬件资产整个生命周期链路的管理，含业务支持和成本管控。
4、负责资产处置策略和价格管理，提高资产处置效率和收益。
5、负责资产和硬件供应链体系的建设和迭代；
6、AI工具应用，主动将AI工具融入日常工作，使用Agent优化提效和增加产出，例如：工作流优化、数据处理与分析、报表/看板搭建、测算/分析模型搭建、项目管理、知识库建设。
1.一站式AI Infra底座体系建设：围绕混元大模型全链路研发流程，统筹设计模型训练、效果评测、服务部署、底层调度、版本迭代的一站式平台产品能力，构建标准化、可复用、高效率的模型研发基础设施，支撑内部模型规模化、常态化迭代交付；
2.大模型评测体系产品化落地：负责AI评测平台核心能力搭建与体系升级，深度对齐通用/专业Benchmark评测标准、评测数据集管理、评测任务编排、多版本模型对照、效果归因分析等全流程产品设计，搭建标准化、自动化、可追溯的模型质量评估闭环，保障混元模型迭代精度与效果稳定性；
3.跨团队技术需求治理与项目落地：深度对接算法研发、AI工程、框架团队、算力平台等核心角色，拆解复杂技术诉求、沉淀通用产品能力、输出完整方案与PRD，持续推进平台能力落地、流程提效、体验升级与技术壁垒沉淀；
4.平台效能优化与长期规划：持续复盘模型研发链路瓶颈，针对训练调试成本高、评测链路碎片化、部署迭代低效等问题，输出体系化产品解法，推动AI研发流程标准化、自动化、集约化建设。
负责企业数字化系统（ERP/SRM/CRM/PLM/WMS/OA等）的运维工作。包括：
1）及时响应并处理用户发起的IT请求；
2）参与系统上线阶段时的功能验证和用户支持，完成系统转运维；
3）总结运维工作中发现的需求缺陷和过程缺陷，并推进解决；
4）持续更新系统运维、AI用户问答等知识库。
2、负责IT运维平台及部分办公应用的需求分析、实施上线工作；
3、负责应用运维团队的日常管理工作。
1. 产品规划与设计：负责多云管理平台（CMP）的整体产品架构、功能规划与全生命周期管理，输出产品Roadmap及版本迭代计划。
2. 多云资源统一管理：设计跨云资源纳管与编排能力，深度对接阿里飞天专有云、VMware、OpenStack私有云，以及AWS/阿里云/腾讯云/华为云等主流公有云，实现计算、存储、网络、数据库等资源的统一生命周期管理。
3. 云治理与安全合规：主导云治理模块设计，包括统一IAM权限管控、标签规范、策略合规引擎、安全基线检查、自动化巡检与审计日志聚合。
4. FinOps与费用账单：负责多云成本中心设计，实现账单采集与清洗、成本分摊（按部门/项目/业务线）、预算预警、闲置/低效资源识别、优化建议推送及多维度报表分析。
5. 跨部门协同与落地：与研发、测试、架构师、交付及售前团队紧密协作，推动需求评审、原型确认、开发跟进、UAT验收及灰度发布，保障产品高质量交付。
6. 行业洞察：跟踪云计算、FinOps、云原生及AI运维趋势，输出产品演进策略与差异化竞争方案。
1. 洞察半导体、消费电子、新能源等目标行业的检测需求与前沿技术，特别是光学成像与智能算法，制定未来3-5年产品与技术发展路线图，识别并开拓新机会领域；
2.负责产品定义，深度挖掘客户核心痛点，主导高性能智能光学检测系统（含硬件、光学、核心算法与软件）的需求分析与规格定义，聚焦检出率、速度、稳定性等关键技术指标；
3.规划下一代产品，重点围绕更高精度成像、先进光学方案、智能（AI）检测算法、3D检测、系统稳定性提升等核心领域，推动技术落地与竞争力构建。
4.主导产品开发全过程，联动软件、硬件、光学成像和算法研发，以及测试、供应链等团队，确保产品高质量交付。
1、根据区域业务发展需要，负责华数相关业务在区域的商务拓展;
2、负责区域内通信运营商等客户关系维护及资源协调，对所负责业务的经营指标负责，包括但不限于客户合同签署、对账结算、数据分析等工作;
3、协同内部各类资源，落实合作业务的项目落地及运营等相关工作;
4、根据业务需要进行行业信息搜集、数据分析、产品优化、营销推广、商务方案等工作;
5、完成上级交办其他工作。
任职要求1、遵守中国宪法和法律，具有对党忠诚的政治品格，具有职务所需的工作能力、文化水平、专业知识及身体条件；
2、大学本科及以上学历，传媒类、设计类、中文类、市场营销类、工商管理类等相关专业可优先考虑，一般不超过40周岁;
3、具有2年及以上工作经验者可优先考虑；
4、能够提供业务咨询和项目建设方案，能够独立完成项目前期方案的设计，具备良好的PPT制作能力，优秀的资源整合和沟通能力;
5、较强的工作责任感，以及团队协作意识；
6、具有运营商工作经验或有良好的运营商人脉关系，能够迅速将运营商资源投入现有业务者可优先考虑。
报名时间：自发布之日不少于5个工作日，招满即止。