薪酬概览
平均月薪
¥18600
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥14200 - ¥23000
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 15-30k
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
1
对比上月：岗位减少1
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 | 1 | 100% |
热招职位
1、主导公司新产品从研发设计到量产的导入过程，聚焦产品开发过程中的可制造性，确保DFx问题在项目各阶段得到有效分析和解决，并最终在量产自动化产线稳定量产。
2、统筹制造中心各类文档（如工艺流程图、PFMEA、控制计划、SOP、试产报告、线体投资预算）的输出与审核，推动自动化产线验收，移交至量产运营团队。
3、作为制造中心代表，协同研发、质量、商务、供应链等相关方参与新产品导入过程，制定并监控项目节点计划，确保产品在质量、成本、交期（QCD）上达成客户期望。
4、管理产品全生命周期的工程变更，有序导入生产现场，优化产线效能（节拍、良率、OEE），推动制造效能与产品质量的持续提升。
5、以全局视野制定产品制造策略，并根据市场反馈动态调整，对项目在节点达成率、制造成本控制、供货保障及售后市场表现等量化指标负责，驱动产品的商业成功。
6、支持商务团队开展定点前工作（如PSA、体系审核、技术评审、质量评审），协同质量团队按APQP流程完成各阶段交付物的输出。
7、推动公司新产品导入流程的持续优化和改进，建立标准化工作流程和工具链，沉淀项目经验教训，提升组织在先进制造领域的整体能力。
1、编制项目物业管理方案，拟定管理目标和服务标准；
2、根据实际情况，编制客服、工程、保洁、绿化等服务标准和规章制度并监督落实；
3、负责项目租户的日常业务管理，监督团队成员及时处理并进行结果反馈、回访；
4、协调内部工程、客服、保洁、绿化等板块工作，形成联动机制，快速反应并处理各种业务和突发事件；
5、负责有关物业服务费用的核对、发单、催收，接待并处理租户日常投诉，定期组织租户满意度调查，不断提高服务品质；
6、负责对外的联络事宜，做好内部的协调工作；
7、其它临时性工作。
1.统筹新店开业全流程运营管理，包含排期、上下游作业对接等，确保按时交付。优化开店作业SOP。
2.拉通跨部门（设计、工程、运营、物流等）协作。协助制定新店运营计划（人员培训、货品陈列、促销活动等）。
3.开店团队能力建设和培养，带领开店团队主导新店筹备期现场作业落地，并支持开业前1周的运营关键阶段，解决系统调试、供应链衔接等问题，对开业前期运营结果负责。
1、负责项目生命周期内的各事项协调管理，落实项目执行标准，在需求高频变化的环境下保障多线并行的交付节奏和质量，处理项目运行过程中的突发问题；
2、深入了解各项目执行的差异性和痛点卡点，可分析原因、提出改进方案并落实改进，尤其关注AI native研发模式下流程和协作方式的适配问题；
3、对项目生命周期内不同阶段的风险具备清晰的认识及预判，及时风险前置提出有效管控措施；
4、持续总结项目实践经验，优化项目管理体系及过程改进，探索适配高频迭代节奏的项目管理方法和工具体系，提供流程、工具、方法支持，提升团队研发效率和质量；
5、负责横向专项攻坚，为项目里程碑达成，发版稳定性、组织效能、跨团队高效协同及资源集中投入等方向负责。
【履职职责】
1.负责统筹制定和优化整车运输物流标准流程和作业规范
2.负责整车运输业务日常运营管理工作
3.负责统筹调度沟通运力异常时保障事项
4.负责整车运输业务时效、质量等KPI指标分析与改善
5.负责新业务项目承接应对
6.负责业务现场管理监督与巡查
7.责与客户联络，沟通业务相关信息
8.负责组织整车运输成本分析
9.负责统筹推进整车运输业务上下游结算
10.负责整车运输承运商运营绩效改善提升
11.负责组织各品牌供应商周例会
工作职责以时点【职位说明书】为准
1. 硕士及以上学历，计算机、数学、统计学等相关专业，实验室方向匹配更好。
2. 具备3年及以上推荐算法或广告算法研发经验，有知名互联网企业（大厂背景优先）或顶尖学术机构相关经验者优先。
3. 精通机器学习、深度学习及强化学习等算法技术，熟悉Transformer、序列建模等模型，具备推荐系统全链路实现经验。
4. 熟练掌握Python/Java等编程语言及主流深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch），熟悉大数据处理工具（Spark、Hadoop）及线上系统部署流程。
5. 对电商、社交或内容推荐场景有深刻理解，能将技术方案与业务需求结合，推动CTR、GMV等指标显著提升。
6. 具备良好的逻辑思维与问题拆解能力，善于跨团队协作与技术方案沟通，能在高压下快速响应业务需求并高效交付成果。
1.本科及以上学历，计算机、人工智能、数学、统计学等相关专业优先；
2.至少 2 年 AI 应用相关经验，具备互联网或金融科技行业风控领域背景者优先；
3.精通至少一种编程语言（Java/Python），熟悉 SQL 及大数据处理工具（如 Hive/Spark），能独立阅读和分析大型工程代码库；
4.具备大语言模型的工程应用经验，理解 Prompt 工程、RAG、Function Calling/Tool Use 等核心技术的原理与局限；
5.在以下方向至少一项有可验证的深度产出(加分项)：
(1)代码语义理解与知识工程：有代码分析（AST/调用图/Code LLM）结合大模型的实践经验，做过代码到结构化知识的自动化抽取；
(2)Agent 架构设计与工程落地：有从 0 到 1 构建接入真实工具链的 Agent 系统经历，处理过多步推理稳定性、幻觉抑制等实际工程问题；
(3)AI 安全评测与对抗测试：有 LLM 红蓝对抗实操经验，能独立构建业务场景攻击向量与评测集；
(4)具备较强的数据敏感度和问题诊断能力，能通过数据驱动方式持续优化系统表现；
(5)具备目标导向意识，能在多任务并行的情况下合理安排优先级并按时交付结果。
1、负责供应链大宗商品（如煤炭、氧化铝、石油焦、沥青等）相关多模态数据的收集、清洗、转换、整合，完成大数据统计分析与可视化呈现。
2、协助参与供应链业务场景智能体、自动化分析工具的搭建与优化，参与工具的测试、迭代，提升业务数据分析效率与自动化水平。
3、理解供应链核心业务场景（采购、仓储、交付、风险管控等），协助建立、优化业务逻辑模型与数据算法模型，重点聚焦在价格预测、成本精算、供应链风险预警等方向，参与模型的训练、验证、部署与迭代，确保模型贴合业务实际需求。
4、协助梳理业务需求，将业务问题转化为数据问题，输出数据分析报告与模型优化建议，推动算法成果在业务场景中的落地应用。
任职要求
1、硕士及以上学历，计算机、软件工程、数学、统计学、物理等相关专业。
2、具备扎实的数据结构、算法设计基础，熟练掌握数据清洗、转换、分析的基本方法，能独立完成基础数据分析挖掘任务。熟练使用Python、Java、C++、R等其中一门编程语言，熟悉Pandas、NumPy、Scikit-learn、langchain、LLM等处理库者优先。
3、了解机器学习、统计计算相关算法，包括但不限于分类、回归、聚类、自然语言处理（NLP）等方法；了解数学规划、启发式算法，对大模型、多模态数据处理有一定了解或兴趣者优先。
4、具备良好的数学基础（线性代数、概率论、数理统计等），能理解算法原理，具备一定的模型调优意识者优先。
5、有较强的学习能力，逻辑清晰，具备良好的团队合作和沟通能力。
● 计算机或相关专业本科及以上学历，扎实的计算机基础，精通数据结构、算法、数据库、分布式缓存、消息队列等，具有扎实的开发经验；
● 深入理解一种研发语言底层机制，具备大型分布式、高并发、高可用系统的实战经验与架构设计能力者优先；
● 有 AI 架构、大模型工程落地、Agent 框架研究和实践经验者优先；具有搜索、推荐、广告等系统背景者优先；
● 热爱技术，追求代码质量，逻辑清晰，具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力；
● 最关键的是：你对复杂系统充满好奇，敢于在庞大复杂的系统中识别机会、动手改造，“敢给大象做手术”——在保障稳定的同时推动创新。既享受高并发系统的硬核挑战，也对 Agent 如何改变下一代工程与产品充满热情，渴望成长为既有硬核工程底座、又懂智能体架构的 AI 时代复合型领军人才。"
1. 本科及以上学历，具备计算机科学、人工智能或相关专业背景
2. 利用AI Coding软件构建过大型企业项目，有自己的一套AI Coding 人机协同方法论，能够高效驾驭AI完成高质量交付的同时保证系统架构稳定
3. 2年以上服务端工程经验或者全栈开发经验，2年以上AI Agent 系统研发经验，精通Python/JAVA/Go/Js主流编程语言
4. 深入掌握Agent架构核心组件设计原理和调优方案，包含Prompt Engineering，Function Calling，RAG，长短期记忆等
5. 具备批判性思维，热爱技术，拥抱开源，针对AI 前沿发展和社区技术动向敏感，对 OpenClaw、Hermes、opencode等agent项目有深入了解，并且参与过项目二次开发者优先
6. 加分项：参与过企业级Agent平台设计和实现；有Prompt调优、RAG系统调优、上下文压缩等优化经验；有金融、电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先
1、硕士及以上学历，1年以上搜索推荐广告相关工作经验；
2、熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；
3、熟练掌握常用的机器学习或深度学习算法，并且有实际运用以及算法优化经验；
4、在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文者优先。