薪酬概览
平均月薪
¥8200
中位数 ¥9000 ｜ 区间 ¥7000 - ¥9400
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
6月新增岗位
8
对比上月：岗位减少2
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 | 2 | 28.6% |
| 5-10年 | 5 | 71.4% |
热招职位
初中地理教师(骨干教师)5-8K/月
到岗时间： 该职位为储备状态
1、具有对应学科的教师资格证；
2、相关专业，全日制本科及以上学历，有教学经验者可放宽到专科；
3、身体健康、无不良嗜好。
1. 具备出色的沟通技巧和团队合作能力。
2. 能够有效管理时间和任务，确保工作质量。
3. 对商场运营有深入理解，能够处理相关问题。
4. 能够独立处理和解决商户和顾客的投诉。
财险山东-财务会计部-报销票据整理岗4K-6K元/月
单据登记：接收所负责部门/机构的票据及附件时办理登记交接，并妥善保管原始附件。
负责严格执行公司各项规章制度，审核报销事项合理性、附件完整性、发票真实性、标准符合性、收款对象合规性、核算准确性等，对不符合报销审核标准的及时退回并通知报销经办人。
发票查验：对费控系统失败的发票进行人工查验（在税务局官方网站上对所收的发票进行真假查验）。对系统发生发票红冲等问题的，及时联系报销经办人员处理。
负责解答各机构、部门报销人关于费用报销的相关问题咨询，顺畅报销流程；对费用复核岗退回初审的单据，及时检查问题原因、及时沟通并修正。
配合制度规划岗起草费用审核报销相关文件。
单据归档：负责及时将报销单原始单据整理移交归档，负责将报销单中的增值税专业用发票抵扣联抽出单独装订归档。
收集各机构、部门报销问题，分类给予优化方案：涉及制度宣导的，配合做好培训及宣导配合；涉及系统优化的，提交优化需求并跟进解决。
领导交办的其他工作。
1、对各种品牌车型进行出镜直播讲解，熟悉了解各种车型的车况配置价格政策，直播内容以聊车相关内容为主，掌握必备知识储备；
2、在直播过程中针对用户实时提问，进行针对性讲解，和引导式沟通，增加亲和度，获取用户信任，吸引粉丝关注并引导留咨；
3、根据自身风格特点，配合参与短视频脚本的输出，同时进行视频的出镜拍摄，根据主播形象打造个人IP；
4、通过直播互动形式引导鼓励顾客留咨试驾，跟进直播效果，复盘总结分析直播数据，并不断改进优化；
22、非直播或拍摄期间，配合运营、结合用户需求完成直播前期的准备工作；
1、监管解读：持续跟踪并解读国家金融监督管理总局、属地监管机构、行业协会等发布的最新法规、指引和通知，按各级监管要求落实数据质量提升
2、制度建设：制定并维护《监管报送管理办法》等管理制度，及时响应外部监管变化进行新增及修订
3、规划落地：给出监管重点事项规划和方案设计，制定详细计划并推动执行落地
4、报送管理：编制月度/年度报送日历，监控关键时间节点，按时完成每月增量报送/年度重报等
5、数据治理：对发现问题进行定性归因，明确责任主体，确保存量问题动态清零；制定总分联动考核方案，定期跟踪执行成效，提升报送数据质量
1、负责部门相各类数据管理平台和AI技术应用的整改规划和设计
2、负责数据管理监测平台、知识管理平台的开发管理和运营
3、负责集团数据技术体系的评估、指导与检视
4、负责部门系统和平台的安全管理，管理安全问题额修复
5、负责数据监测和知识管理平台的运营， 设计风险监测、敏感信息识别、AI审核等功能，管理和推动平台建设
1.研究不同阶段案件、不同类型案件的演变规律，形成成熟模型并定期优化；
2.制定不同策略效果的衡量标准，并进行收集、整理、统计、分析；
3.运用统计方法和数据分析工具对部门内各指标统计、分析，形成分析体系，实现自动化分析，发现数据中的异常和趋势，为业务决策提供支持；
4.对指标及人员绩效数据统计分析，对异常数据及时预警；
5.各业务数字化推进。
岗位任职基本条件：
1.工作经验：1年以上主机厂整车品质工作经验
2.教育水平：本科或同等以上学历，汽车或自动化、电气相关专业优先
3.专业能力:
①熟练掌握办公软件
②熟悉整车质量管理模型
③良好的组织协调能力及报告能力"
4.计算机应用水平：熟练操作Office等办公操作软件
公司介绍：
文远知行（WeRide）成立于 2017 年，是全球领先的 L4 级自动驾驶科技公司，致力于“以无人驾驶改变人类出行”，已在全球超过 25 个城市开展自动驾驶研发、测试及运营，累积自动驾驶里程超1600万公里，应用场景覆盖智慧出行、智慧货运和智慧环卫，形成自动驾驶出租车、自动驾驶小巴、自动驾驶货运车、自动驾驶环卫车、高阶智能驾驶等五大产品矩阵，提供网约车、随需公交、同城货运、智能环卫、高阶智能驾驶解决方案等多种服务。
凭借“1个平台+3大场景+5大产品”的多元商业化战略，文远知行商业营收居同类自动驾驶企业之首，已与多家全球顶级主机厂和一级供应商达成战略合作伙伴关系，包括雷诺日产三菱联盟、宇通集团、博世、广汽集团等，不断为人类出行提供更多新选择。
文远知行目前的团队既有来自谷歌、微软、亚马逊、苹果、百度、滴滴的高阶工程师，也不乏刚从顶尖高校毕业的青年才俊。来到我们当中，你会发现这是一个专业、专注、有趣、有料的队伍。大家为了一个激动人心而富有挑战的目标走到一起，互相激励、脑力碰撞，为实现产品落地、创造社会价值、推进行业技术而努力。
对有抱负的工程师，还有什么比这更有意义的呢？我们虚位以待，真诚期待技术过硬、志趣相投的小伙伴加入我们！
更多信息请访问：http://www.weride.ai，或关注官方微信号：文远知行WeRide
Infra介绍
基础架构团队为车端提供高可用、高性能和高可靠的车载系统，以及灵活的系统应用接口;离线工具链提供各类高效的开发集成平台和仿真平台，通过收集和分析自动驾驶过程中的海量数据，设计和执行大规模仿真任务，提供强大的工具帮助算法团队快速定位问题和解决问题。
基础架构团队负责设计和开发自研车载系统及中间件、开发高性能云计算系统、搭建大规模数据处理和分析平台、利用机器学习和模仿学习设计自动驾驶仿真算法、构建大规模仿真场景、以及研发支撑算法开发、测试、集成和部署的强大工具。
工作地点：上海或广州
Weride专注于打造更加高效的自动驾驶测试系统，提升与优化WeRide自动驾驶系统整体测试技术与迭代链路，包括测试工具、大规模仿真测试与真实道路测试。集合了WeRide所有技术团队的力量，包括自动驾驶系统的研发、测试、产品、分析团队，为自动驾驶的安全舒适保驾护航。
仿真技术是自动驾驶的核心技术之一，需要依托强大的数据工程与高性能的仿真框架，搭建庞大的仿真场景库、更真实的仿真环境与评价指标。
职位描述:
总管文远知行仿真基础架构方向，带领和扩建团队。 制订技术和战略路线，领导技术攻坚，带领团队持续创新。 充分利用WeRide千万级别的道路数据与亿万仿真数据，设计、实现和优化WeRide仿真数据平台，建立易用、高效的数据链路，赋能仿真场景库与仿真模型训练。设计、实现和优化现有与下一代高性能、跨平台、跨应用的仿真架构，助力仿真超大规模化，提升仿真易用性与文远其它部门密切合作，实现安全快速的软件算法迭代。这些部门包括：感知、决策规划、定位等等。
基本要求:
计算机或相关专业本科及以上学历 3年及以上相关工作经验 精通C++和Python，1年及以上在大型项目使用modern C++的经验 有基于分布式系统，开发高性能、高稳定性数据链路、数据应用的经验有开发高性能计算框架的经验有丰富的开发、优化和产品化深度学习模型的经验 精通常见的数据结构与算法 熟悉常见的深度学习软硬件开发 精通常见的设计模式
加分项:
有ACM/NOI相关的经历 有算法模型优化或者算法数据工程的相关经历善于解决开发性问题和挑战擅长基于用户的学习与优化
云架构平台部是腾讯规模最大的技术部门之一，为公司各业务提供存储、接入和计算服务。这里有海量的存储平台、世界级的CDN服务、先进的操作系统和视频编解码技术以及自研芯片，我们致力于用技术的力量持续赋能客户，帮助他们提升效率、降低成本。云架构平台部聚焦于规模、产品竞争力、平台能力，通过存储、接入、计算等重点领域的核心技术能力，有力支持和保障腾讯云、自研云等重点业务；同时，部门在各技术领域不断挑战和创造新的记录，视频编码器在MSU国际大赛中一再夺冠、自研芯片性能持续优化助力业务发展、TencentOS深度参与全链路国产化操作系统OpenCloudOS共建，发布自主可控发行版等，在公司内部多次获得代表最高荣誉的技术突破奖和研发奖。
1. 数据资产全景与指标体系构建：负责搭建数据资产全景视图，提炼关键业务指标，通过数据洞察市场趋势，为决策层输出专业数据建议
2. 全链路效率监控与优化：围绕AI模型训练场景，构建数据全链路转化漏斗监控体系，追踪各环节转化率与周期效率，识别并推动解决流程卡点，保障数据高效流转
3. 反馈闭环建设与质量评估：建立从数据反馈出发的优化体系，统一拉齐数据质量评估标准，指导提升数据质量的提升及需求的衔接度
4. 跨团队协作与决策支持：协同数据开发、算法团队优化大模型训练效果，设计实验监控模型的反馈结果，给出量化的指标和建议，促进模型的不断优化
1.负责从数据清洗、探索性分析（EDA）、特征工程到模型构建、评估与部署的全流程工作。
2.独立或协同算法工程师开发并优化模型（如标签提取、运筹策略、风险控制、预测模型等）。
3.通过严谨的实验设计（如A/B测试）评估策略效果，为产品迭代和运营策略提供量化依据。
4.将模型结果转化为可解释的洞察，输出分析报告与策略建议，推动模型能力产品化或策略落地。
5.以清晰、直观的方式（如报告、可视化、演示）向技术和非技术团队传达复杂的数据洞察和建议。
6.参与数据体系建设，协助构建可用于建模的高质量宽表与特征仓库，提升建模效率与复用性。