长春物业维修主管
物业维修主管是负责监督和管理物业维修团队的专业人员。他们负责制定维修计划，分配维修工作任务，监督团队成员的工作表现，并确保维修工作的质量和效率。物业维修主管需要具备良好的沟通和领导能力，能够与不同层次的员工和业主进行有效沟通，并协调处理维修问题。此外，他们需要有良好的技术知识，包括建筑、电气、机械等方面的知识，以便能够正确指导团队成员进行维修工作。物业维修主管还需要管理团队的工作时间表和预算，确保工作能够按时完成并在财务预算范围内。总之，物业维修主管在物业维修工作中扮演着非常重要的角色，他们需要具备领导能力、技术知识和组织能力来有效管理维修团队和维护物业设施。
薪酬概览
平均月薪
¥4700
中位数 ¥4500 ｜ 区间 ¥4100 - ¥5300
数据来源：谈职全网19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
4月新增岗位
9
对比上月：岗位减少28
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 | 9 | 100% |
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、负责车联网大数据应用平台后端服务架构设计、开发及优化；
2、与产品、测试、前端各方沟通，了解需求，完善设计，编写文档、制定计划并实施；
3、负责车联网大数据应用平台、数据治理及开发通用平台后端服务开发，善于发现痛点和解决问题；
4、随着数据快速增长，提升数据处理能力，确保数据平台承载能力，扩展能力, 稳定性。
1.负责自动化测试的技术架构设计及实现，以满足平台性能和稳定性的诉求；
2.参与产品需求分析，制定测试计划并从测试的角度提供优化意见，预先评估项目风险，确保测试活动的顺利开展；
3.负责测试标准制定，设计测试用例、编写自动化测试脚本，提高测试效率和质量；
4.对线下和线上问题进行跟踪、分析和报告，推动问题及时解决，并优化测试用例；
5.负责测试体系能力度量体系构建，引入度量体系改进测试设计和执行等过程；
6.通过总结、对外交流、技术钻研和培训，持续改进测试过程和测试方法。
1.负责业务系统的搭建、部署、运行及应急响应；
2.负责日常安全漏洞的修复，保证系统的安全性；
3.负责Devops、CI/CD平台的建设和维护工作。
4.负责业务系统的容量规划，使业务系统具有快速弹性伸缩能力；
5.负责优化和改进部署、维护流程，支持自动化，提高系统健壮性。
1. 负责车载通信（卫星通信）相关算法的设计、开发与优化；
2. 参与协议栈、T-Box集成及车端功能中的算法实现
拟承担工作：
1. 设计链路预算、波束切换、多普勒频偏补偿等车载通信（卫星通信）核心算法；
2. 开发信道估计、调制解调、纠错编码等物理层算法；
3. 将算法集成到嵌入式平台，进行性能优化与资源占用分析；
4. 配合T-Box集成，实现算法与协议栈的接口对接；
5. 编写算法设计文档，参与代码评审
1. 负责自主PDC域控制器相关系统/软件方案设计与开发；
2. 负责域控功能定义、接口管理及技术问题分析；
3. 负责域控制器技术规范及开发过程质量控制。
1. 参与车联网大数据AI算法的设计与开发，承担大模型应用、智能诊断、端侧推理等方向的关键模块研发，确保算法效果与工程落地质量。
2. 负责大模型在特定场景的适配与微调，包括Prompt工程实施、RAG检索链路开发、模型评测与推理服务封装，支撑智能诊断与体验洞察等产品功能。
3. 承担端侧AI推理能力的建设任务，负责模型量化、蒸馏、剪枝等轻量化技术的具体实现与调优，完成在车端异构算力上的部署与性能验证。
4. 参与多模态数据融合算法模块开发，对车辆传感器、语音、图像、时序数据进行联合特征工程与模型训练，支撑AI智能诊断平台的功能迭代。
5. 参与算法工程化体系建设，负责数据回流、自动标注、模型训练评测及OTA部署链路的模块开发与维护，落实模型版本管理与效果监控规范。
6. 跟踪前沿技术并协助技术预研，独立解决负责模块的技术难点，输出技术文档和最佳实践，辅导初级工程师成长。
1、负责数据驱动整车闭环平台产品规划和设计，包括数据分析与洞察类BI、整车质量监控产品等，收集和梳理内外部产品、运营客户需求，制定业务指标体系及分析监控框架，完成数据指标体系定义、数据标签逻辑定义及数据可视化（常规日/周/月等维度及定期复盘）报表需求设计，与业务方建立良好的沟通协作机制；
2、深入挖掘、分析整车业务数据，形成数据分析报告提供策略优化建议，推动产品优化；
3、负责创新型数据应用产品调研，结合数据平台的算法模型能力，将数据模型进行包装和产品化，推动数据应用产品的上线、完善和迭代；
4、把控和规划产品的发展路线，负责产品后期的维护和升级，准确判断产品核心应用场景和产品价值，不断迭代数据产品的能力，提升数据产品的应用场景；
6、负责数据产品平台相关知识模板、标准规范等方面的能力建设
1、负责数据驱动整车闭环平台产品规划和设计，包括数据分析与洞察类BI、整车质量监控产品等，收集和梳理内外部产品、运营客户需求，制定业务指标体系及分析监控框架，完成数据指标体系定义、数据标签逻辑定义及数据可视化（常规日/周/月等维度及定期复盘）报表需求设计，与业务方建立良好的沟通协作机制；
2、深入挖掘、分析整车业务数据，形成数据分析报告提供策略优化建议，推动产品优化；
3、负责创新型数据应用产品调研，结合数据平台的算法模型能力，将数据模型进行包装和产品化，推动数据应用产品的上线、完善和迭代；
4、把控和规划产品的发展路线，负责产品后期的维护和升级，准确判断产品核心应用场景和产品价值，不断迭代数据产品的能力，提升数据产品的应用场景；
5、负责数据产品平台相关知识模板、标准规范等方面的能力建设。
1.负责设计、引入数据产品测试平台或工具，提高数据质量的测试效率及准确性；
2.负责对数据质量相关问题的深入分析和定位，与上下游协同推动解决数据相关问题；
3.负责对数据相关系统的性能目标分析，保障数据业务的性能；
4.参与数据业务测试流程的规划制定及落地实施，持续提升数据产品的质量及研发效率；
1、负责TSP车端应用设计，满足远控、车况等远程服务的稳定性和时效性。
2、规划TSP未来车云一体化技术方案，实现下一代车联网的升级。
3、基于当前AIDV的发展趋势，研究车云协议的升级方案。