北京地产营销总监
地产营销总监是房地产公司中的高级管理职位，负责规划和执行公司的营销策略，确保房地产项目的销售目标得以实现。地产营销总监需要领导和协调营销团队，制定营销预算和计划，开发广告和促销活动，建立品牌形象，监督市场调研和竞争分析，并与销售团队紧密合作，确保销售目标的达成。此外，地产营销总监需要与各级政府部门和开发商保持紧密合作，了解市场动态和政策变化，以便调整公司的营销策略。这个职位需要有卓越的领导才能、市场分析能力、沟通技巧和团队管理能力。
薪酬概览
平均月薪
¥33000
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥29000 - ¥37000
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
80% 人群薪酬落在 >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
8月新增岗位
19
对比上月：岗位新增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 |
|---|---|---|
| 5-10年 | 15 | 83.3% |
| >10年 | 3 | 16.7% |
热招职位
1. 负责行业客户需求的收集、整理与提炼，构建并持续迭代学校/品牌/合伙人通用合作解决方案素材库，确保素材与市场动态保持同步更新。
2. 主导项目投标全流程管理，制定投标计划并完成任务分解，统筹协调各方资源，监控投标进展与质量，对标书内容的完整性、合规性和竞争力负责。
3. 针对招投标项目出具应标分析报告，精准识别项目关键评分维度与竞争态势，为一线团队提供可落地的推进策略与参考意见，提升招标可控性与中标率。
4. 定期组织项目复盘，系统提炼一线成功与失败案例，沉淀区域差异化打法，持续迭代投标策略与话术体系。
5. 负责招投标文件的全生命周期管理，包括归档、分类、统计与分析，建立标准化工具库，赋能一线团队提升招投标能力与效率。
6. 具备AI工具应用能力，能够熟练使用AI辅助工具（如大语言模型、AI写作/检索工具）提升标书撰写效率与质量；有意愿探索AI在需求分析、行业研究、方案生成等招投标场景中的落地应用，推动招投标作业模式升级。
1、全面负责从立项到完成项目交付的全过程项目管理
2、负责部分项目的客户沟通工作
3、联动多部门及角色确认实施方案，收集和明确需求，保证各项资源投入包括但不局限人力资源，高效任务拆解，对项目进度进行控制和管理
4、制定项目目标、成本及预算，并在过程中进行监督和管理
5、定期分析和汇总项目状态绩效，提交项目实施内外部阶段报告，多阶段项目状态总结管理
6、不断优化项目管理流程与工具，提高跨部门，跨地域，跨公司项目团队的执行效率
1、参与居民评估和服务方案的制定，协调资源提供各项生活服务和特约服务；
2、与医疗、活动、餐饮等专业团队进行居民服务的沟通协调，为各专业提供服务产品开发的建议；
3、协助进行家属沟通和社区共建，促进居民、家属与社区互信关系的建立和融合。
1. 负责混合云及AI训练平台的项目交付工作
参与客户侧平台部署、环境初始化、资源配置、功能验证、上线支持等工作，保障项目按计划完成交付。
2. 负责客户日常技术支持与问题解答
对接客户在使用平台过程中的各类问题，包括账号权限、资源申请、任务提交、训练环境、镜像使用、数据挂载、作业调度、日志排查等。
3. 协助客户完成计算资源配置与使用指导
根据客户业务需求，协助配置 CPU、GPU、存储、网络、镜像、队列、命名空间等平台资源，指导客户合理使用混合云资源。
4. 解答算法训练相关问题
支持客户在模型训练过程中的常见问题排查，包括训练任务失败、依赖环境异常、显存不足、分布式训练配置、数据读取异常、性能瓶颈、训练日志分析等。
5. 负责平台功能测试与交付验证
根据项目需求和产品版本，编写或执行测试用例，完成平台功能测试、接口测试、部署验证、回归测试、兼容性测试等工作，输出测试结果和问题反馈。
6. 跟踪并推动问题闭环
对客户反馈的问题进行记录、复现、分析和定位，协调研发、产品、运维等团队推动问题解决，并及时向客户同步处理进展。
7. 沉淀交付与支持文档
编写并维护部署文档、操作手册、FAQ、客户培训材料、测试报告、交付报告等，提高交付效率和客户满意度。
8. 参与客户培训和平台使用指导
面向客户管理员、算法工程师或业务团队进行平台功能讲解、操作培训和最佳实践分享。
1、帮助客户注册住这儿APP、添加客户微信、日常入户访谈；主动建立对客户的联系与沟通，主动了解客户需求；
2、客户报事处理与响应；客户咨询处理与响应；客户投诉处理与反馈；客户意见/建议处理与反馈；
开展客户触点巡
【任职资格】
1、学历：大专
2、专业：社会工作、物业管理专业优先
3、个性特征：积极主动、服务意识强、有亲和力、进取心强
4、职业操守：认可“做服务者、永争第一、阳光健康”的文化理念，爱岗敬业、品行端正、服务意识强。
5、能力要求：良好的沟通能力；积极主动的学习能力；抗压能力强
6、岗位证书：无
7、同领域相关岗位工作年限：1年以上
8、经验：有1年以上服务行业经验
1. 产品规划与定义
· 负责舱驾一体（智能座舱+智能驾驶）融合产品的整体规划与全生命周期管理，制定符合市场趋势与用户需求的Roadmap。
· 定义跨域融合功能（如：智驾预警联动座舱交互、泊车场景下的舱内沉浸体验、无感接管与多模态提醒等）。
2. 需求挖掘与分析
· 深入理解智驾（NOA/APA/AEB等）与座舱（HMI、语音、显示、音效）场景交集，梳理用户典型融合用例。
· 结合法规、竞品、用户数据，输出PRD，明确功能逻辑、交互边界与性能指标。
3. 跨域协同推进
· 拉通座舱、智驾、EE架构、测试等多团队，解决功能分配、信号交互、资源冲突等难题。
· 推动SOA服务化接口设计，确保功能在单域控或中央计算平台上的高效落地。
4. 项目跟踪与交付
· 制定迭代计划，跟踪需求澄清、开发、测试、验收全流程，确保版本按时高质量发布。
· 组织跨域联调，主导融合体验的实车评审与问题闭环。
5. 数据驱动迭代
· 设定融合体验关键指标（如接管时的座舱响应延迟、用户注意力引导成功率等），基于数据分析优化策略。
1、全面负责从立项到完成项目交付的全过程项目管理: 全面负责项目从启动到验收交付的全生命周期管理，统筹协调内外部资源，确保项目按时、按质、按预算完成交付，满足客户需求并维护良好的客户关系。
2、参与项目售前支持工作，早期落实项目可交付方案的制定与评审，确保方案具备可行性与可交付性，早期识别项目潜在风险并制定初步应对预案。
3、建立与负责客户沟通计划，常态化沟通机制，并定期向客户汇报项目进展情况，及时响应客户需求与反馈，提升客户满意度。落实有效地进行项目干系人管理。
4、联动多部门及角色确认实施方案，收集和明确需求，保证各项资源投入包括但不局限人力资源，高效任务拆解，对项目进度进行控制和管理。
5、项目立项即确认项目目标，对其负责的项目具备强烈的ownership意识，在项目过程中进行监督和管理，确保项目目标使命必达。
6、定期分析和汇总项目状态绩效，提交项目实施内外部阶段报告，多阶段项目状态总结管理
1、结合数据分析、市场调研、商品洞察，识别不同特征的城市及站点的线下获客模式增长机会点；
2、结合对获客机会的判断，联动销售端、薪酬端、商品端及产品工具端等协同方，形成完整的销售策略方案及落地规划，并推动落地，持续提升获客规模、用户质量、用户生命周期健康度；
3、业务策略监控及复盘：对关键指标进行监控，追踪及分析达成情况，并阶段性输出高质量的复盘报告，辅助策略调优迭代，并持续沉淀可复制打法和能力。
4、业务监控与策略迭代：对关键指标进行监控，追踪及分析达成情况，利用AI辅助进行数据复盘、异常检测、趋势预测，阶段性输出高质量的复盘报告，辅助策略调优迭代，并持续沉淀可复制打法和能力。
【岗位职责】
1. 负责电商场景下商品推荐算法的研发与迭代，覆盖单品推荐、同类目/同场景商品组合推荐等多元形态，精准匹配用户偏好，提升点击与下单转化；
2. 负责App首页商品Feed流推荐策略的优化，平衡用户兴趣探索与转化效率，提升Feed整体点击率与GMV；
3. 负责商品Tab页瀑布流推荐策略的优化，结合用户实时意图与上下文信号，优化排序与多样性，提升用户浏览深度与成交转化；
4. 推动推荐策略与营销权益（优惠券、红包等）的深度结合，探索“推荐+权益”联合优化机制，最大化单位流量的交易转化效率。
【任职要求】
1. 计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历；
2. 3年以上推荐系统/广告/搜索相关算法研发经验，深入理解召回、排序（粗排/精排/重排）、CTR/CVR预估等核心建模流程，熟悉协同过滤、双塔、DeepFM、DIN、DIEN、MMoE等推荐模型；
3. 具备多目标优化（如MMoE、PLE）和多场景建模（如STAR、HMoE）经验，能平衡点击率、转化率、多样性、留存、长期价值等多重指标；熟悉重排策略（如MMR、DPP）及冷启动、EE探索等推荐系统常见问题解决方案；
4. 熟练使用PyTorch/TensorFlow及Spark/Hive等大数据处理框架，具备大规模推荐系统的工程落地经验；
5. 具备良好的业务敏感度与数据洞察能力，能独立拆解推荐场景中的增长问题，完成从方案设计、离线实验、A/B测试到线上部署的完整闭环；有“推荐+权益/补贴”联合优化或营销场景推荐经验者优先；
6. 了解生成式推荐、端到端推荐、LLM4Rec 等相关技术，能够清晰的定义问题和拆解问题，对技术的理解程度上有场景迁移能力优先。
【岗位职责】
1. 负责电商场景下商品推荐算法的研发与迭代，覆盖单品推荐、同类目/同场景商品组合推荐等多元形态，精准匹配用户偏好，提升点击与下单转化；
2. 负责App首页商品Feed流推荐策略的优化，平衡用户兴趣探索与转化效率，提升Feed整体点击率与GMV；
3. 负责商品Tab页瀑布流推荐策略的优化，结合用户实时意图与上下文信号，优化排序与多样性，提升用户浏览深度与成交转化；
4. 推动推荐策略与营销权益（优惠券、红包等）的深度结合，探索“推荐+权益”联合优化机制，最大化单位流量的交易转化效率。
【任职要求】
1. 计算机、数学、统计学、人工智能等相关专业本科及以上学历；
2. 3年以上推荐系统/广告/搜索相关算法研发经验，深入理解召回、排序（粗排/精排/重排）、CTR/CVR预估等核心建模流程，熟悉协同过滤、双塔、DeepFM、DIN、DIEN、MMoE等推荐模型；
3. 具备多目标优化（如MMoE、PLE）和多场景建模（如STAR、HMoE）经验，能平衡点击率、转化率、多样性、留存、长期价值等多重指标；熟悉重排策略（如MMR、DPP）及冷启动、EE探索等推荐系统常见问题解决方案；
4. 熟练使用PyTorch/TensorFlow及Spark/Hive等大数据处理框架，具备大规模推荐系统的工程落地经验；
5. 具备良好的业务敏感度与数据洞察能力，能独立拆解推荐场景中的增长问题，完成从方案设计、离线实验、A/B测试到线上部署的完整闭环；有“推荐+权益/补贴”联合优化或营销场景推荐经验者优先；
6. 了解生成式推荐、端到端推荐、LLM4Rec 等相关技术，能够清晰的定义问题和拆解问题，对技术的理解程度上有场景迁移能力优先。
1、负责海外短剧韩语西葡法等语言版本的短剧上架、内容运营工作；
2、对接版权团队，负责海外短剧的内容选品工作，把控版权引入质量；
3、筛选优质短剧内容，根据用户需求和市场趋势调整内容推荐方向；
4、对接投放团队和渠道，选择优质内容供给投放，并通过数据分析优化选品、促进充消。
1、负责 AI 漫剧 / AI 创作平台的商务拓展、渠道合作与商业化落地。
2、对接内容平台、MCN、创作者、IP 方、广告主等，建立合作与变现模式。
3、负责运营数据监控、用户增长、留存与商业化指标达成。
4、协同产品与技术团队，输出商业化需求，推动付费、会员、广告、定制化服务等模式落地。