薪酬概览
平均月薪
¥7100
中位数 ¥9000 ｜ 区间 ¥6300 - ¥7900
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
60% 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
12月新增岗位
24
对比上月：岗位新增14
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 | 24 | 100% |
热招职位
1、结合业务数据、行业数据、人群数据等进行建模数据分析和数据挖掘，设计实现相应算法，能够衡量、预判并评估产品痛点、人群分布、特性趋势变化等;
2、对用户场景与用户行为进行分析，构建不同人群的行为模型，进行差异化分析，给产品改进提供输入，以提高终端产品质量和用户体验;
3、研究人工智能算法和前沿理论，构建并持续完善大数据能力。
1、分析营销订单配置需求，形成交付配置方案。
2、搭建、维护、校验、发布订单项目BOM，且保证数据的准确性。
3、根据公司变更决策结论，执行订单项目BOM变更，且确保切换的准确性。
4、制定/优化配置和BOM管理流程、规范、操作手册。
1、医疗护理背景，协助跟进项目进度并推动落地、实施和目标达成；
2、收集客户反馈意见和反馈信息，对客户咨询量、转化率等进行分析与统计；
3、擅长数据分析，能利用数据对日常业务提供决策依据，以周/月/季/年度定期形成分析报告，提出工作改善建议；
4、针对客户需求、画像与业务关联进行挖掘分析，支持营销、服务和产品策略。
1、负责测绘内业数据处理和制作；
2、爱岗敬业、能吃苦耐劳，有较强的学习能力与接受能力；
3、做好本岗位的测绘成果归档和档案保密工作；
岗位职责：
1. 监控游戏运营状况，设计、制作、维护数据看板。
2. 洞察数据增长，归纳增长来源；对数据的异动分析原因，推动并监督问题的解决。
3. 设计AB实验方案，验证实验效果。
4. 结合专业知识和业务需求对玩家分群，设计个性化策略并跟踪表现。
5. 挖掘玩家行为特征，建立用户画像，产出分析报告。
6. 对关键指标建立预测模型。
任职资格：
1. 本科以上学历；统计学、数学、金融等相关专业。
2. 3年以上游戏行业数据分析经验。
3. 优秀的沟通能力、部门协作以及团队协调能力。
4. 熟练使用 SQL、EXCEL；熟悉 Tableau、Power BI 等可视化工具中的一种。
5. 熟练使用 python 训练分类、聚类模型；熟悉 xgboost、 lightgbm 等集成学习模型者优先。
6. 对计量经济学、行为经济学有深入了解者优先。
岗位职责：
1. 监控游戏运营状况，设计、制作、维护数据看板。
2. 洞察数据增长，归纳增长来源；对数据的异动分析原因，推动并监督问题的解决。
3. 设计AB实验方案，验证实验效果。
4. 结合专业知识和业务需求对玩家分群，设计个性化策略并跟踪表现。
5. 挖掘玩家行为特征，建立用户画像，产出分析报告。
6. 对关键指标建立预测模型。
任职资格：
1. 本科以上学历；统计学、数学、金融等相关专业。
2. 3年以上游戏行业数据分析经验。
3. 优秀的沟通能力、部门协作以及团队协调能力。
4. 熟练使用 SQL、EXCEL；熟悉 Tableau、Power BI 等可视化工具中的一种。
5. 熟练使用 python 训练分类、聚类模型；熟悉 xgboost、 lightgbm 等集成学习模型者优先。
6. 对计量经济学、行为经济学有深入了解者优先。
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、负责多模态数据处理链路的推理优化，分析性能瓶颈，软硬件结合优化，实现包括语言识别、计算机视觉等多方向的推理优化，达到极致性能；
2、负责多模态数据处理链路的可观测性工具建设，包括数据处理、模型推理的监控、告警等；
3、负责异构资源（GPU、CPU等硬件）的调度优化，实现潮汐资源、混部资源、多云资源的最优化调度
4、负责集群和业务服务的稳定性治理、资源利用率提升，通过系统化方式提高GPU、CPU等硬件资源的使用效率。
5、参与设计高吞吐、低延迟的数据处理 pipeline。针对大模型数据处理场景（如LLM、多模态），优化数据清洗、预取、缓存及异步加载策略，确保数据大规模产出。
负责搭建并管理面向多模态视频领域大模型的全链路数据体系，包括数据评测、加工、合成与标注。作为模型算法团队与数据采集团队的核心桥梁，确保高质量、多样化数据供给。主要工作包括以下：
1. 评测体系构建：主导多模态视频领域大模型的评测标准制定，建立涵盖理解、生成、对齐、安全四大维度的评估框架，设计人工评测与自动评测相结合的混合评估方案，搭建评测数据集、生产管线，建立与SOTA模型（GPT-4V、Claude、Gemini等）的对比评测机制，输出专业评测报告。
2. 数据链路架构：构建大规模多模态训练数据的全生命周期处理链路：采集→清洗→去重→质量筛选→格式标准化→安全过滤，搭建数据质量监控体系，建立数据价值评估模型，确保高信息密度数据的持续供给；
3. 标注规范与质量体系：制定细粒度多模态标注规范：图像详细描述、视频时序标注、跨模态对齐、复杂推理链标注等；建立分层质检机制：机器预检→人工抽检→专家终审，确保标注的质量；设计标注人员培训体系与能力认证标准，搭建领域专家标注团队。
1. 统计、数学、计算机等相关专业背景，硕士以上学历。
2. 有极强的逻辑思维能力和数据敏感性，并能熟练运用主流数据分析工具。
3. 具备极强的业务感觉，或具备极强的学习能力。
1.计算机相关专业本科及以上学历，硕士优先，具备1年以上Java开发经验，有互联网大厂背景或AI Agent项目开发经验者优先
2.精通Java技术栈，熟悉JVM原理、多线程、IO模型，具备扎实的分布式系统设计能力（如微服务架构、分库分表、高可用设计）；熟悉AI Agent基础架构，掌握LLM（大语言模型）调用、工具集成、记忆系统与规划器设计原理，有主流Agent框架开发经验者优先
3.熟悉大数据技术体系（如实时计算框架、分布式数据库、消息队列），具备千万级数据量或高并发场景开发经验，有结合大数据系统构建AI Agent数据检索与推理能力的实践经验者优先
4.具有广告、支付、风控等核心业务系统开发经验，熟悉用户生命周期管理、结算对账等业务逻辑者优先
5.优秀的逻辑思维与沟通能力，能够跨团队协作推进项目落地，对技术趋势保持敏感并主动探索实践；对AI Agent前沿技术（如多Agent协作、基于记忆的持续学习）及Vibe Coding相关工具链有深入理解，能结合业务场景设计创新解决方案者优先
岗位职责：
1.使用各类数据挖掘技术及机器学习算法以及大模型等前沿技术，基于海量多模态行为数据，构建完整的用户画像与兴趣建模体系，精准刻画用户行为。
2.结合对业务理解，深入挖掘数据价值，将业务问题转化为可建模的算法问题并推动在业务场景下应用，拿到业务结果。
3.深入思考产品业务价值，参与制定及落实团队在技术、业务等多维度发展方向。
4.深入理解食杂零售餐饮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。
1. 负责淘宝闪购/闪购 搜推广方向数据科学工作，方向包括算法机制、搜索、产品导购优化等
2. 与算法/业务/产品等多方协作，深入分析业务数据，挖掘用户需求与行为模式，为推荐机制与策略优化提供数据支持与洞察；
3. 制定并完善指标体系，设计合理的AB实验评估核心策略的收益，从流量分发与机制优化等角度，思考平台优化空间