薪酬概览
平均月薪
¥11200
中位数 ¥11500 ｜ 区间 ¥7800 - ¥14600
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 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
11月新增岗位
12
对比上月：岗位新增9
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 | 6 | 33.3% |
| 1-3年 | 6 | 33.3% |
| 3-5年 | 6 | 33.3% |
热招职位
高中地理教师(应届生)10-18W/年
到岗时间： 该职位为储备状态
招聘对象
应届本科、硕士、博士毕业生
基本要求
1. 热爱教育事业，贯彻执行党的教育方针；
2. 身心健康，恪守教师职业道德，服从学校工作安排，无不良嗜好，无违法犯罪记录；
3. 具有教师资格证，富有进取心，具备良好的沟通表达能力与团队合作意识；
4. 能熟练使用办公软件，学习能力强，富有激情，综合素质好、性格开朗、个人自我管理能力强；
5. 双一流重点高校相关专业毕业生优先，全日制本科师范相关专业毕业生优先；有任何一个学科竞赛经验的毕业生优先；
6. 认同宝湖中学办学理念，为人耐心、细致，责任心强，品行端正，有师德师风及职业所需的仁爱、奉献精神。
投递方式
◆ 将个人简历、毕业证、学位证、教师资格证、近期免冠彩照与生活照各1张、身份证、各种奖励证书（英语教师需附加英语等级证书）等扫描件发送至邮箱 glsbhzx@126.com ，邮件名称以下列方式命名:学段学科+姓名+毕业学校。
主要工作内容：
1、住宿管理：员工宿舍、公寓等入住、收费、检查、日常协调等，各类室内设施维修跟进。
2、物业外包管理：公共卫浴运维，对接消杀、沼气池清理服务商并做好巡检验收。
3、厂区绿化统筹：制定绿植养护方案，空地植被维护，监督绿化外包施工质量。
4、全域安全管理：负责办公楼、办公室、宿舍消防及用电隐患排查，整理安全台账、准备集团/GMP检查资料。
5、设施维保对接：办公楼、宿舍管线、门窗、防水等维修项目现场跟进、验收。
6、后勤档案统计：每月整理住宿、绿化、安全相关数据台账，完成领导交代的其他后勤事务。
1、参与推动系统平台架构搭建、系统数据结构设计，确保系统框架有效性
2、协助推动与业务人员完成系统各个功能模块的需求调研、需求分析,确保了解系统需求
3、参与跟进系统各个功能模块基于后端框架的代码编写与性能调优,实现系统功能与高可用
4、参与解决后端开发过程中的故障和问题,确保软件的稳定性和可靠性
5、参与推动后端开发技术标准与开发规范的制定,确保后端开发标准化
6、员工在职期间需严格遵守公司信息安全管理规程，保守公司知识产权，服从公司调查。
1.服务器核心业务逻辑开发；
2.参与服务器端的架构设计和实现；
3.负责大型多人在线玩法的服务器方案设计和实现；
4.负责对服务器端承载、稳定性、安全性、效能等多方面进行优化。
1.负责微信公众号和小程序的安全体系建设，包括但不限于：；
2.运营安全系统、基础组件、大模型工程化等的建设和优化；
3.负责对C端、对B端的现网业务功能开发。
1. Java后端开发，独立和团队成员完成模块设计、开发、测试等工作
2. 负责携程搜索业务需求开发、算法策略支持等
3. 负责搜索引擎优化，提升搜索体验
4.探索搜索和AI大模型结合方案并落地执行
任职资格
1. 本科及以上学历，计算机软件相关专业，五年以上相关经验
2. 熟悉Java语言，熟悉JDK运行原理、jvm性能调优、多线程编程等
3. 熟悉lucene/es，熟悉搜索引擎相关算法，有搜索引擎开发经验
4. 熟悉深度学习排序优化、NLP相关知识优先
5. 具备良好的学习、沟通能力，对工作积极严谨、有责任心。
6.有大语言模型RAG开发经验者优先
随着视频号业务发展以及大模型 AI 能力的突破，视频号业务与大模型结合努力尝试，希望在视频创作等场景进行结合落地。为了保证需求快速高质量的迭代，希望邀请热爱技术的你，一起攻克这些难题。
1.为推荐场景提供高性能的可靠特征计算能力；
2.对模型服务性能做极致优化，保证需求的快速迭代和高质量稳定运行；
3.结合业务场景对模型进行管理调度以及针对性优化，提升业务的稳定性；
4.完成内部AI应用研效工具建设，帮助产品迅速落地想法，提升迭代效率。
1.核心系统开发： 深度参与输入法核心业务逻辑的设计与研发，攻坚异构模型调度、高性能检索、多模态数据处理等技术难点；
2.高可用保障： 构建并维护具备高容错能力的分布式后端架构，完善全链路监控、自动化全量/灰度发布及故障自愈机制；
3.大模型推理加速： 负责微信输入法大模型（LLM）的后端服务部署，针对模型推理的端到端时延（Latency）、系统吞吐量（Throughput）及服务稳定性进行极致优化；
4.工程效率提升： 研发自动化数据分析系统与中台工具，通过工程化手段提升策略迭代与模型部署的效率；
5.前沿技术预研： 参与新技术调研以及探索，以及项目特定方向的重点、难点开发工作。