杭州整形美容医生
整形美容医生是指专门从事外科整形手术以及非手术美容治疗的医生。他们具有医学和外科手术的专业知识，可以通过各种整形手术和美容治疗为患者改善外貌、塑造身体曲线、除皱、填充和修复皮肤等。整形美容医生通常能够提供各种美容手术的咨询、规划和执行，包括隆胸、隆鼻、拉皮术、脂肪注射、微整形等。此外，他们也会进行面部、身体和皮肤的各种非手术美容治疗，如激光治疗、注射美容、皮肤护理等。整形美容医生需要具备精湛的技术和丰富的临床经验，同时要与患者进行全面的沟通和讨论，以确保医疗和美容效果符合患者的期望，并且安全可靠。整形美容医生在医学美容领域扮演着重要的角色，能够帮助患者重拾自信，改善外貌和身心健康。
薪酬概览
平均月薪
¥50400
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥39700 - ¥61000
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
71.4% 人群薪酬落在 >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
7月新增岗位
7
对比上月：岗位新增6
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 | 33.3% |
| 3-5年 | 2 | 33.3% |
| 5-10年 | 1 | 16.7% |
| >10年 | 1 | 16.7% |
热招职位
1.负责阿里集团生态用工系统、人力资源系统产品规划和设计；
2.基于业务痛点，结合现有系统能力与竞品分析，规划并输出长期演进的产品方案，促进业务目标达成；
3.持续追踪AI领域（尤其是大模型、Agent框架）的最新进展，快速将前沿能力转化为可落地的产品方案。
1、参与风险数据AI native基础设施建设。 参与tools、记忆、知识、skills、subAgent和Agent整体AI native基础设施的构建。 满足风险数据生成和分析的AI native化。打造高性价比、高可用、先进性的阿里安全数据基座。
2、负责 AI Coding 后端服务的设计、开发与高可用部署，应对亿级数据处理、毫秒级响应、强一致性与数据安全等复杂技术难题，保障大规模线上服务的可靠运行。支撑data+AI 的AI智能能力。
3、引领技术创新与工程效能提升，主动追踪 AI 工程化、向量计算、实时数仓、智能调度等前沿技术趋势，推动先进技术在业务场景中的高效落地。
1. 负责视觉生成大模型 Post-Training 核心算法研发，包括 RL、蒸馏、reward model等，持续提升生成结果的质量与多样性
2. 跟踪视觉生成领域的最新学术进展和行业动态，鼓励发表高水平论文和开源成果，提升团队算法影响力
3. 参与高质量训练数据的构建与合成，包括但不限于数据清洗、标注与评估体系搭建等
4. 探索多模态理解与生成统一架构，探索视觉感知与生成能力的协同演进，推动文本、图像、视频等多模态信息的联合建模
1. 负责政企产品运营管理，根据产品/项目内容精准定位，制定相应的运营策略及实施计划；
2. 通过党建联建、业务交流等方式，加强客户与业务之间的链接，能够联动集团内外资源，积极促成项目合作和落地；
3. 负责产品客户关系维护，及时响应并处理客户的各类诉求，保障客户满意度及客户生命周期；
4. 对项目运营结果进行数据分析，并据此提出改善措施，不断提升项目整体运营效率。
1. AI数据资产体系建设：负责核心AI数据资产体系，结合业务需求与数据算法能力，主导大数据的处理、解析、分析、挖掘、研发及优化工作。
2. 合成数据与数据多样性：主导结合场景的合成数据多样性生产： 探索基于 AI 模型的合成数据技术，主动解决特定领域（如逻辑推理、长尾语种）的数据稀缺问题。
3. 基于数据语义化，利用大模型做资产库的AI native 的自动生产。
4. 数据驱动的生产闭环：基于评测/资产结论，将其转化为工程层面的“数据增强策略”。通过反馈快速构建数据生产流程形成数据供给的闭环。
5. 持续跟踪及探索Data + AI方向的行业进展（如Data Agent、AIOps、湖仓一体智能优化等），主动开展技术预研与原型验证，推动先进技术在公司中的适配与规模化应用。
【团队介绍】
阿里巴巴中间件团队是集团基础技术的核心支撑力量，负责消息、服务发现与软负载、分布式协调、任务调度）、配置管理等核心中间件产品在集团内部的稳定性保障与运维体系建设。
这些中间件承载了阿里集团几乎所有在线业务的流量调度、服务通信与数据流转，覆盖电商、物流、本地生活、云计算、大文娱等 BU，日均处理万亿级消息、百万级服务节点调度，是每年双 11 大促的底层生命线。
团队当前重点方向：
1、稳定性工程 — 从准入规范、变更管控到容灾演练的全链路保障体系，目标全年中间件可用性
99.99%；
2、AI 智能运维（Agentic SRE） — 将运维经验沉淀为 Agent Skills，通过 LLM + MCP 实现告警自愈、风险治理、架构演进，通过 AI 提升中间件产品的稳定性
我们相信：下一代 SRE 不只是运维工程师，更是用 AI 重新定义运维的人。 如果你既有系统功底，又对用技术杠杆 10x 提效充满热情，这里是你的主场。
【职责描述】
1. 负责阿里巴巴集团核心中间件（软负载 / 消息 / ZooKeeper / 配置中心等）的稳定性保障，包括故障定位、性能调优、容量规划与成本治理；
2. 主导中间件重大风险识别、应急预案设计与容灾演练，确保分钟级恢复能力；
3. 建设中间件 + AI 智能运维体系（Agent / Skills / MCP），实现 10x 效率提升，将人工经验沉淀为可复用的自动化能力；
4. 面向业务需求提供中间件选型建议与架构方案，联动产品和开发推动落地；
5. 参与大规模集群建站、大促备容及架构升级，支撑集团业务持续增长。
1. 负责服务器/交换机产品系统硬件设计，保证产品方案领先性、成本优势和综合竞争力，参与产品端到端交付；
2. 负责原始需求的分析、评估与分解，提前识别风险点，解决开发过程中遇到的问题；
3. 负责推动各领域按照硬件系统方案按期完成开发和测试工作，保证最终硬件系统的交付质量；
4. 负责持续跟踪和分析友商竞品的优劣势，为平头哥产品定义和设计提供参考依据；
5. 跟进业界技术发展趋势，参与平头哥芯片与硬件产品路标的规划；
如果你想参与阿里大数据的采集、存储、处理，通过分布式大数据平台加工数据，支持业务管理决策；
如果你想参与阿里大数据体系的模型设计、开发、维护，通过元数据、质量体系有效的管理和组织EB级的数据；
如果你想参与阿里大数据产品的研发，发挥你的商业sense，通过数据分析和算法来洞察数据背后的机会，来探索大数据商业化；
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那就加入我们吧！
1. 基于对各业务单元商业模式的理解，沉淀分析体系与指标框架，有效进行业务现状还原、问题定位与成因分析；
2. 与数据技术部门配合，建设并持续迭代集团层面看板与数据可视化，保障可用性、准确性与一致性；
3. 参与集团级核心目标体系的建设与重构，建立自动化监控、异常检测与告警机制；
4. 对业务战略及策略进行周期追踪，通过多种手段评估策略其有效性，为策略制定与演进提供量化证据；
5. 与集团CFO线、安全线等其他团队充分协作，参与集团核心场景的数据建设与披露工作。
1. 基于流量大数据结合终端采集，分析流量行为，挖掘机器攻击风险流量
2. 深入分析流量风险，挖掘风险背后的形态（如手法、团伙、意图等）并持续跟踪。
ATH-AI创新事业部-行业解决方案架构师（技术架构方向）-杭州
1. 行业 Skills 开发与架构设计
负责重点行业专属 Skills 的需求分析、架构设计和开发实现
设计和实现 Skills 的统一架构框架，确保可扩展性、可维护性和性能
编写高质量的技术文档、API 接口规范和最佳实践指南
2. 行业解决方案设计与规模推广
基于行业的市场洞察，理解行业客户的业务痛点和功能性/非功能性需求
基于Qoder CLI的基础能力，提供有竞争力的行业解决方案，并落地实施
基于用户的反馈，快速迭代行业解决方案的技术方案，保证产品的持续竞争力
3. 与产研团队协同
基于行业解决方案的落地实施，与产研协同，改进产研基础设施的建设
参与产品路线图规划，从技术架构角度提出产品和技术的演进建议
4. 客户体验与问题闭环
基于用户的反馈，持续优化Skills的能力，持续保障优秀的客户体验
1. 负责集团业务（注册登录、营销活动、爬虫等）的风控攻防演练，以攻击者视角对风控规则、策略模型及设备指纹等防御系统进行黑/白盒测试，挖掘防御短板。
2. 针对API接口进行深入的安全测试，挖掘越权、数据泄露等业务逻辑漏洞，重点评估抗爬虫、抗撞库、抗自动化攻击的能力。
3. 监控并分析黑灰产最新的攻击手法、工具（如改机、群控、自动化脚本等），还原攻击链路，并转化为内部防御方案。
4. 对Web端、移动端进行逆向分析，挖掘端侧风控SDK的绕过风险或协议漏洞。
5. 协同策略与研发团队推动漏洞修复，协助建设更完善的风控感知与防御体系。