北京社会工作者
社会工作者是在社会工作领域从事专业服务的人员，他们致力于改善弱势群体的生活质量，提供社会支持和心理辅导。社会工作者可能在不同的领域工作，包括儿童福利、老年人服务、心理健康、家庭服务、残疾人支持等。他们通过与个人、家庭和社区合作，为他们提供支持、指导和资源，帮助他们解决生活中的各种问题。社会工作者还可能协调与其他专业人士的合作，包括医生、教育者和法律机构等，以确保客户得到全面的服务。除了直接为个体提供帮助，社会工作者还可能参与社会政策的制定和社会变革的推动，以促进社会的公正和平等。社会工作者需要具备沟通、倾听、解决问题和人际关系管理等技能，以及对他人需求的敏感性和责任感。他们的工作可能涉及面对各种挑战和压力，但通过改善社会和个人的生活质量，社会工作者发挥着重要的作用。
薪酬概览
平均月薪
¥5800
中位数 ¥5500 ｜ 区间 ¥4700 - ¥6900
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
100% 人群薪酬落在 0-8k
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：岗位新增3
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 | 28.6% |
| 不限经验 | 5 | 71.4% |
热招职位
1、结合居民需求、风险评价及意愿，组织实施专业个案或小组活动。
2、召开定期的个案研讨，为居民制定和更新服务方案，协调安排并参与居民的各类评估。
3、协调外部资源，为居民提供社工、法律等方面的服务。
高端养老社区社工6K-8K元/月
1.关怀访视：组织对有需求的长者开展关怀访视；
2.个案与小组工作：结合长者需求、风险评价及意愿，组织实施专业个案或小组活动；
3.服务方案管理：协调召开定期的个案研讨，为长者制定、执行和更新服务方案，并进行多学科的协调，包括医疗、活动、餐饮、管家等；
4.功能性活动管理：根据长者需求，策划和实施功能性活动；
5.外部资源协调：协调外部资源，提供法律、公证、遗嘱、遗体捐赠等服务；
6.长者档案管理：组织建立和维护长者的社工档案；
7.完成上级领导交办的其他工作，并提出合理化解决方案。
1、负责制定和优化小象超市的价格管理体系，确保价格策略与公司策略及业务发展阶段相匹配，提高价格竞争力和价格合理性；
2、负责与商品团队密切合作，确保定价策略与商品的品质、定位和市场定位相匹配；
3、熟练运营AI工具，协同产研团队，灵活运营不同路径，推进价格管理体系和监控体系的系统化建设，提高价格管理的运营效率。
1. 负责官旗闪电仓业务的整体物流运营规划与执行，深入理解数码、美妆、个护、服饰、母婴、宠物、百货等仓储配送业务，能够持续挖掘模式下的问题和痛点，根据业务痛点制定协同方案，不断实现整个供应链的改善和创新，确保仓配时效与服务质量达标。
2. 负责城配运输网络建设及运输模式创新，承接供应链网络规划，支持上下游业务需求。带领6人团队，提升运营效率与成本控制能力。
3. 协同供应链、技术、客服等多部门，推动系统工具升级与业务流程标准化。
4. 监控关键运营指标，分析数据并制定改进策略，对运输运营质量进行一定监控与改善，进而推动业务改善，持续提升用户体验与业务增长。
5. 建立并完善团队培训与绩效考核机制，打造高效专业的物流运营团队。
1. 负责智能座舱场景下多模态大模型的性能优化，包括但不限于模型量化、剪枝、蒸馏等加速方法，以确保模型在端、云、端云混合等不同计算架构下的高效运行。
2. 深入挖掘不同边缘设备的硬件特性，适配和优化多模态大模型，在计算资源和模型精度之间做出权衡，通过技术创新和优化策略获得性能更优的模型，确保在资源受限的环境能高效运行。
3. 参与分布式训练及推理框架的落地与优化，提高大规模数据处理性能及硬件资源利用率。
4. 优化智能座舱场景下多模态大模型与其他算法模型（DMS\OMS、语音）的协同推理全链路。
1、计算机、人工智能、自动化、电子信息、数学等相关专业，硕士及以上学历；具备突出研究成果或丰富工程经验者可放宽学历要求；
2、具备 5 年及以上多模态大模型、语音大模型、视觉语言模型或具身智能相关研发经验，主导或深度负责过模型研发、训练或部署落地中的关键环节；具备突出研究成果或同等能力者可适当放宽年限要求；
3、深入理解 Transformer、LLM、VLM、语音大模型及多模态生成模型原理，对模型规模扩展规律、数据工程、后训练方法和效果评估有系统认知；
4、在跨模态对齐、流式音视频建模、端到端语音交互、大规模训练与后训练、智能体规划或推理优化中的至少一个方向具备深入积累和可验证成果；
5、熟练掌握 Python、PyTorch，熟悉 C++ 及主流分布式训练框架，具备性能分析和复杂工程问题定位能力；
6、算法工程师方向重点考察大规模训练、系统工程、性能优化及真实场景落地能力；研究员方向重点考察原创算法、研究深度以及论文、专利或开源成果；
7、具备较强的技术前瞻性、架构设计能力和结果意识，能够独立定义复杂问题、推动跨团队协作并对关键项目交付负责。
加分项
- 具备大规模多模态模型分布式训练、数据治理、训练稳定性优化或完整后训练经验；
- 熟悉实时音视频、低时延流式交互、机器人智能体或真实物理世界多模态应用；
- 具备端侧部署、模型压缩、异构计算优化经验，或有代表性的论文、开源项目及专利成果。
我们的技术团队，
致力于为阿里业务提供高效、稳定的AI基础设施，算法工程基于对算法、引擎和高性能算力资源的理解，为超大规模的分布式训练/推理等AI业务提速、降本，协同AI引擎、调度系统、高性能网络及异构硬件的co-design，突破LLM/AIGC等机器学习任务的算力和性能瓶颈; 为阿里大模型业务的迭代、落地提供高效率的算力底座，系统性评测AI算法的效率和性能热点，准确评估算法在计算、存储、网络通信及I/O方面的资源需求及演进趋势，探索优化加速方案并系统化落地，万卡规模高性能数据中心的AIOps智能运维，自动化诊断和规避软硬件故障，支撑算法稳定迭代，开源AI框架、自研AI芯片平台的适配和性能调优；
与该领域密切相关的技术方向：AI infra, GPU资源调度，高性能RDMA网络，大模型训练/部署，软硬件联合优化，算法性能评测/调优，aiops/chatops。
我们的技术团队，
致力于深度学习从特征计算到训练及预估引擎端到端的平台建设(XDL)，包括当前重点发展的图表征学习，正在定义大数据AI技术的未来；以广告/推荐/搜索引擎平台支持包括淘宝、天猫、菜鸟、优酷乃至海外电商在内整个集团的推荐与搜索的业务，也支撑集团的商业营销平台阿里妈妈，同时也通过阿里云对外部客户提供相应的搜索和推荐产品，我们支持各种深度学习网络的灵活拆分，支持超TB的模型，驱动异构计算和实时计算的发展，不断追求效率的极致，更重要的是，我们还拥有多项领先的算法技术，是阿里巴巴技术驱动商业变革的核心引擎。
与该领域密切相关的技术方向：统一的索引/图/模型存储召回/排序/预测的图化执行/在线图计算/路径索引与检索/在线引擎Serverless/图表征学习与向量匹配/全链路算法迭代平台/DL特征计算与建模框架/DL训练与预测加速/端上智能/结构化搜索/图像搜索/搜索与推荐云服务。
1、持续跟踪研究风险管理相关监管规则，参与公司风险管理框架体系的建设与完善工作；
2、参与修订与优化风险管理制度，协助开展定期风险排查，支持偿付能力应急风险管理流程的执行与推进；
3、参与公司偿付能力风险管理能力的评估工作，协助分析评估结果并提出改进建议；
4、协助组织风险综合评级相关工作，推动评级结果的持续优化；
5、参与风险管理信息系统的建设、应用与维护，协助实现风险管理流程数字化；
6、协助开展公司风险管理文化建设，参与内部宣传与培训活动的策划与执行；
7、完成领导交办的其他工作。
1、项目管理与业务交付：负责团队参与的量产和交付项目的全生命周期管理，深入理解业务，结合业务目标明确项目范围、时间节点、交付标准及资源需求，制定科学可行的项目计划，在规定时间内拿到既定业务目标，对项目过程和结果负责；监督项目进度执行，定期跟踪项目里程碑达成情况，及时发现并解决项目推进中的卡点、瓶颈问题；参与项目质量管控，监督技术方案落地、测试验证等环节，确保交付成果符合技术规范与客户需求。
2、资源协调与跨部门协同：协调项目所需各类资源，合理分配资源，解决资源冲突；承担部门跨团队协同核心角色，高效联动前线AR、SR、产研、运维、财务、法务等多方向，保障项目顺利推进。
3、团队与客户衔接：期望能成为团队与客户的“翻译官”，定期向客户和项目相关方同步技术和项目进度、质量、风险等情况，沟通交付难点，向内部交付团队传递客户诉求，确保双方信息高效同步；处理项目相关的投诉与异议，协调各方达成共识，维护良好的合作关系，保障项目顺利推进。
4、知识沉淀及团队赋能：结合业务和团队特点，积累和沉淀项目管理和交付经验及方法论，组织技术交流、经验分享等活动；通过对研发和交付过程中细致敏锐的观察及定量/定性分析度量，诊断团队效率痛点并推动协同团队做改进提升；组织团队活动，激励团队士气，提升团队凝聚力。
1、 对上市医美机构的深度合作和相关业绩负责，能够和客户建立全方位战略性的合作关系；
2、 对客户需求负责，能够深刻理解客户的经营逻辑，针对性给到解决方案。
3、 整合内外部资源，挖掘端内场景机会，深化客户服务和营销能力的建设，并能够整合、输出、复制经验，沉淀标准工作流程和数据化的方法论；
4、 通过客户的深度合作，提升客户在平台的资源投入，并提升客户平台成交在整体行业中的占比；
5、 联合商户打造营销大事件，制定落地方案和传播策略，为平台和客户沉淀更多能力，配合市场团队推动双方品牌形象的打造，提升平台影响力和品牌美誉度。
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、负责自动驾驶数据闭环的架构设计、系统建设及工具研发，保障其高可用和高扩展性，构建高效的工程化解决方案，提升系统性能、可维护性和稳定性。
2、制定研发计划并协调前后端与算法团队，掌控项目进度与风险，确保高质量交付。推动系统的线上化、效能提升，优化开发流程与工具链，降低跨团队协作成本。
3、设计前瞻性的架构方案，提升系统吞吐量与稳定性，通过持续的自动化测试与性能调优，保障系统可靠性，持续改进代码质量。
4、数据闭环：包含但不限于 车端/云端数据管理、采集回流、挖掘、标注、数据集等环节。