长春物业前台
物业前台是指在物业管理公司或物业管理部门中负责前台接待和管理工作的职位。物业前台通常是物业管理服务的第一道接触，负责接待业主和访客，提供信息咨询和服务指导，处理物业相关事务，协调报修维护等工作。他们需要具备良好的服务意识和沟通能力，能够熟练操作办公软件进行信息记录和处理，同时要对物业管理有一定的了解，能够解答业主和访客的问题并进行信息咨询。此外，物业前台还需要对安全防范有一定的了解和意识，确保物业内部的安全和秩序。总体而言，物业前台在物业管理中扮演着连接业主、访客和管理部门的重要角色。
薪酬概览
平均月薪
¥4600
中位数 ¥3500 ｜ 区间 ¥3800 - ¥5400
数据来源：谈职全网16份招聘数据；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
3月新增岗位
159
对比上月：岗位新增32
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 | 56 | 36.6% |
| 3-5年 | 41 | 26.8% |
| 5-10年 | 5 | 3.3% |
| 不限经验 | 51 | 33.3% |
热招职位
1、业务提醒，贴心服务；
2、主动拜访回访，具有良好的客户服务意识，定期维护客户关系，提升业主满意度；
3、及时了解业主服务诉求，妥善处理客户投诉；
4、跟各部门保持良好的沟通；
5、制定有针对性的服务方案；
6、负责网格内的客服服务及经营活动，对接客户需求，完成物业费收缴工作；
7、负责完成项目分配的收缴率和满意度相关指标，控制投诉率在要求范围内；
8、完成公司和领导安排的其他工作。
1.具备良好的公开授课能力，能独立完成50人以内沙龙讲座。
2.能配合外勤进行客户陪访，具备较强的逻辑表达能力，能将复杂专业知识转化为通俗语言。
3.具有较强的服务意识，认同“外勤为前线、内勤为支撑”的理念，能主动响应外勤需求，适应弹性工作节奏。熟练使用办公软件及线上沟通工具。
4.具备良好的协作能力，善于跨部门沟通，确保专业建议合规、可落地。
5.有极强的市场敏感度，能快速捕捉高客需求变化及行业政策动态（如法律、税收政策调整），及时优化服务内容。
1. 二手车置换与衍生业务执行：
①协助上级制定并执行二手车置换业务流程，包括旧车评估、置换补贴、奖励政策等，确保各店端执行标准一致；
②跟进新车销售中的二手车置换机会，统计置换渗透率，分析流失原因并提出改进建议；
③负责二手车金融产品（消费信贷、库存融资）的推广与落地，对接金融公司及店端，处理日常业务咨询及问题件。
2. 二手车延保与保险业务协同：
①推动二手车认证车辆延长保修产品的销售，协助制定延保产品培训资料及销售话术，定期提取延保渗透率数据并跟进低绩效门店；
②与保险团队协作，优化二手车保险方案（车损、三责、驾乘险等），支持店端开展二手车续保业务。
1、负责固态电池材料计算与模拟（第一性原理、分子动力学等），预测材料性能，指导实验筛选；
2、负责搭建材料数据库和机器学习模型，实现材料性能快速预测与成分筛选；
3、负责材料数智化平台建设，整合实验数据与计算数据，提升研发效率；
4、跟踪人工智能与材料科学的交叉前沿，推动智能化研发方法在固态电池领域的应用。
1.负责整车多域车端监控采集层开发与适配，基于 OpenTelemetry OTLP 标准，完成 Android、QNX、Linux、MCU/RTOS 多操作系统采集 SDK、采集插件开发；对接 DLT、slogger2、HAM、Perfetto、EasyLogger、coredump 等车载原生组件。
2.负责数据汇聚层核心开发，基于 FluentBit、OTel Collector 实现日志过滤、流量限流、指标聚合、尾部采样、环形缓冲异常回溯、本地持久化断网续传等车端数据治理能力落地。
3.落地功能安全隔离方案：完成 QNX ASIL 安全分区逻辑隔离、Linux cgroups 资源限额、监控组件 QM 分区部署，保障监控进程零侵入高安全业务，满足 ASIL B/D、TCL2 量产合规要求。
4.各域监控能力开发：
①座舱 Android：Sentry 崩溃捕获、OTel 链路追踪、Perfetto 性能剖析、ANR / 进程卡死监控开发；
②QNX 仪表：slogger2 日志对接、HAM 进程监护、pidin/hogs 资源采集适配；
③ADAS Linux：OTel C++ 指标采集、systemd 看门狗、coredump 崩溃现场留存、算法性能埋点；
④TBOX/ECU：MCU 轻量 DLT 客户端、CAN / 以太网数据桥接、硬件看门狗复位日志采集。
5.
5.车端性能调优：管控监控组件 CPU≤5%、内存≤64MB、带宽≤200KB/s，解决日志风暴、资源抢占、弱网数据堆积等线上问题；制定全域数据降噪策略，实现整体数据压缩率≥95%。
1.重点新品主担：作为操盘专家，围绕年度销售绩效目标、销量目标，主导HQ9改型（上半年）、P601
（全年）上市操盘。
2.同部门产品指导：作为操盘专家，指导HS7改型操盘、H9生命周期操盘。
3.方法论构建：结合红旗品牌特征、战略导向、营销体系特点、红旗高端车中长期发展策略，构建红旗
高端车操盘方法论及相关模型、工具。
4.公司级能力横展复制：参与营销中心数智化建设，以专业视角持续挖掘变革点、推动落实。
1、负责自主获客，与客户建立长期、稳定、良好关系；
2、负责日常业务的跟进和推动，达成KPI指标，提高综合收益；
3、负责客户业务受理与贷前调查工作，如实介绍产品并告知客户相关权益和义务；
4、按贷后管理和资金流向相关制度和实施细则要求，落实相关工作；
5、落实合规及风险管理工作要求，确保业务合法合规，风险有效防控；
6、团队的日常管理及培训。
1.负责舱驾控融合产品方案策划、落地与问题解决；
2.负责舱驾控融合平台的搭建工作；
3.负责组织舱驾控融合平台相关技术方案的评审工作；
4.负责完成舱驾控融合平台相关技术标准、规范的制定与完善。
1.基于目标导向，在指导下开展党政军警、出行租赁、内部客户等要客市场行业分析，针对性制定行业领域穿透开发方案及战法，开展要客客户关系的建设及维系、开发工作，联合经销商为客户提供一体化出行解决方案，在指导下参与客户交流、谈判、签订合作协议并实现最终成交。并实现目标达成；
2.基于销售目标，在指导下进行区域要客管理，开展区域要客市场分析、开发策略制定、商务政策制定并贯彻实施；参与制定各区要客销售目标并监督点检完成情况；对投标类业务提供支持，包含各类招投标信息收集、投标工作响应及结果跟踪；参与红旗伙伴要客业务能力分析及提升，针对日常业务中的具体工作，进行指导培训；在指导下开展对重点项目开发辅助，如出租车项目落地。并实现目标达成；
3.依据目标客户，在指导下开展客户策略研究，制定模块化开发策略，统筹战略规划及战法；在指导下开展红旗战略客户销量目标、资源供需、商务政策、预算管理、返利兑付等。并实现目标达成；
4.根据销售节奏，在指导下开展红旗要客市场活动策略研究及规划，对要客客户开展市场推介等活动，包含针对政府、企业、租赁、区域及国悦市场市场活动立项、策划、执行及验收。并实现目标达成。
1.负责车联网大数据平台湖仓一体与向量数据融合架构建设，服务业务和AI应用场景；
2.协同上下游角色，保障数据架构的落地，并在扩展性、性能、成本等架构要素上取得平衡；
3.负责数据指标体系与车联网大数据实时处理能力建设，构建高时效、高一致性的核心数据指标体系，支撑数据闭环与模型训练；
4.负责从车端日志、总线数据到湖仓与向量引擎的端到端链路开发，包括实时采集、流式清洗、湖表写入、向量同步、离线加速、服务化及可视化等
5.负责车联网大数据治理与标准化，制定并落地湖仓环境下的元数据管理、数据血缘、质量监控、分级分类与 SLA 保障体系，推动数据标准实施；
6.探索数据架构领域前沿技术及最佳实践，推动落地并产生业务价值。
1、负责车联网大数据标准化接入、整车产品体验洞察、整车健康监测平台等数据应用平台的设计、开发及优化，保障数据应用服务的稳定性与可用性
2、负责车联网大数据的离线、实时数据仓库建设，负责数据的生产、建模、应用及质量体系建设
3、搭建面向数据驱动整车产品闭环的数据指标体系和BI平台
4、负责车联网数据质量、数据资产、数据治理相关的开发工作，提升数据质量及易用性
5、积极探索大数据及人工智能技术的深度应用，并落地到智能网联产品业务
1. 负责车联网大数据AI算法整体规划与技术路线制定，统筹云端大规模训练平台与车端推理引擎的协同架构设计，构建端云结合的算法迭代闭环体系。
2. 主导基于车联网数据的大模型应用开发与落地，包括LLM/VLM在质量问题分析、远程智能诊断、用户行为理解等场景的适配、微调与部署，推进Prompt工程、RAG、端侧推理等关键技术攻关。
3. 设计并落地多模态数据融合的AI算法框架，将车辆传感器、语音、图像、时序数据等进行联合建模，支撑AI智能诊断平台等核心产品的算法能力升级。
4. 负责端侧AI推理能力的规划与建设，推进模型量化、蒸馏、剪枝等轻量化技术路线决策，适配车端异构算力，实现端侧实时推理与云端高精度计算的协同。
5. 建立从数据回流、自动标注、模型训练评测到OTA部署的完整算法工程化体系，制定模型版本管理、效果监控及持续优化的标准规范，保障线上算法服务的高可用与低成本。
6. 跟踪前沿技术发展，主导车联网AI算法的技术预研和创新能力建设，带领团队攻克业务难点，制定技术规范与人才梯队培养计划。