杭州售后维护
售后维护是指负责在产品销售后提供技术支持和维护服务的职位。售后维护人员需要通过电话、电子邮件或现场服务等方式,解决客户在使用产品过程中遇到的问题和故障。他们负责更新产品信息、提供客户培训、安装设备、维修产品并保持客户满意度。此外,他们也负责收集客户反馈、协助产品改进和更新售后服务流程。售后维护人员需要具备良好的沟通能力、问题解决能力和团队合作精神,以确保客户获得高质量的售后服务,从而增强品牌忠诚度并促进企业的持续发展。
薪酬概览
平均月薪
¥9700
中位数 ¥9000 | 区间 ¥7600 - ¥11800
数据来源:谈职全网90份招聘数据;更新时间:2026年7月13日
月薪分布
56.7% 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
71
对比上月:岗位减少44
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 | 56 | 82.4% |
| 1-3年 | 5 | 7.4% |
| 3-5年 | 2 | 2.9% |
| 不限经验 | 5 | 7.4% |
热招职位
及职责:
1、主要负责触摸屏、PLC、伺服电机等产品在管辖区域的销售及技术支持工作
2、通过各种途径,与重要客户、合作伙伴建立并维护长期稳定的良好关系,并组织做好客户服务;
3、维护当前客户和销售渠道。
任职资格:
1、熟悉本地OEM市场,有从事自动化产品销售2年以上经验。
2、对HMI,伺服,PLC有一定的了解;具有推荐常见的系统解决方案的能力;有较强的沟通、协调能力。
3、有激情,勤奋,乐观,喜欢挑战。
4、有OEM客户基础,善于关系营销优先考虑。
工作地点:杭州
作为不动产技术部的团队管理者,全面负责智慧办公、空间运营、资产管理的系统建设,为集团、生态公司和外部客户提供行业领先的技术系统解决方案。
1. 系统架构设计:主导整体技术架构设计,确保系统具备高可用性、高并发处理能力及良好的扩展性,以支撑全球数百万方园区不同管理业态的复杂场景;
2. 解决方案交付:深度链接业务,挖掘内外部客户在不动产场景下的数字化痛点与需求,交付稳定、高效、可产品化的技术解决方案,同时探索对外的技术输出与服务模式;
3. 技术创新与前瞻:鼓励并主导技术创新,探索AI大模型等新技术在不动产场景的落地应用,建立团队在数字化领域的技术领先性和行业影响力;
4. 研发效能提升:建立完善的研发管理体系,优化开发流程,持续提升团队技术交付效率与研发质量。
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
数据技术及产品部-AI 数据研发工程师-数据公共层建设/数据语义层建设
1、主导面向Agent的新型数据语义层架构设计与落地,推动数据资产从数据表向智能体可理解、可调用、可推理的消费模式演进;
2、负责端到端数据建模设计与开发交付,基于流批一体架构(Flink + Spark + Paimon)实现业务模型的统一构建与服务;
3、负责数据质量治理与链路稳定性保障,建立覆盖全链路的监控告警、血缘追踪,确保关键数据任务满足SLA要求;
1.负责阿里巴巴公益产品的全栈开发工作;
2.通过工具,平台等方式,来解决复杂业务系统需求和产品交付,提高工作效率,提升系统的整体用户体验;
3.有良好的洞察能力,能够通过新技术、业界优秀产品的分析调研来提升我们的产品体验。
1、参与飞猪旅行行业中服务业务的数据模块开发,建设面向业务及研发构建数据分析能力。
2、负责飞猪服务的数据资产相关的数据管理和开发工作,如设计埋点采集方案、数据清洗、业务逻辑还原、海量数据即席或预计算、数据安全和使用权限规范的制定,并推动实施落地,提供数据解决方案。
3、推进湖仓一体架构演进,引入数据湖技术,设计混合计算架构,提升实时与离线任务的开发效率、可维护性及迭代敏捷性。
4、参与AI辅助效能提升。
1、业务支撑:参与飞猪酒店相关重点业务项目规划、产品设计,负责系统需求分析、设计,并独立完成详细设计和开发任务,确保项目的进度和质量。
2、平台建设:高可扩展性、高可复用性、高可靠性、高可用性的,分布式平台系统架构设计、核心功能代码开发。
3、系统维护:深入理解业务功能、系统链路和架构,能够快速排查和解决系统故障,并推动系统持续优化。
4、技术研究:新技术分析与学习,主导技术选型、技术难题攻关。通过技术创新业务,提升核心竞争力。
飞猪正在重构下一代 AI Native Search,打造旅行行业的AI搜索引擎。我们希望通过大语言模型、Agent、Reasoning、Semantic Retrieval 等技术,构建能够理解用户真实需求、具备推理能力的新一代搜索系统。如果你希望参与搜索范式的变革,而不仅仅是调排序模型,这将是一个非常好的机会。
你将负责
1)构建 AI Native Search Engine,提升复杂旅行需求的搜索理解与满足能力;
2)设计并实现基于LLM的 Query Understanding、Constraint Reasoning、Intent Planning等核心能力;
3)探索Agent驱动的搜索范式,Reason Search、Intent Navigation、端到端生成式检索等能力;
4)研发 LLM Re-ranking、多目标优化及搜索决策模型,提升用户体验与业务指标;
5)跟踪 Agent、Reasoning、RAG、Memory、World Model 等前沿技术,并推动业务落地。
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;
如果你想接触世界领先的大数据处理与应用的技术和平台,获得大数据浪潮之巅的各类大牛的指导;
那就加入我们吧!
1、大模型行业与市场研究:持续跟踪国内外大模型及生成式AI产业发展趋势,覆盖但不限于基础大模型、多模态大模型、AI Agent、Coding Agent、AI应用生态等方向,形成高质量市场研究报告与趋势判断。
2、用户研究与需求洞察:围绕AI数据建设、模型能力优化,开展用户访谈、专家访谈、问卷调研、竞品分析及案例研究;识别用户真实需求和行业场景痛点,形成结构化洞察。
3、战略分析与内外部协同:参与公司在大模型、数据生态、模型评测、行业合作等方向的研究与专项事务;与技术、产品、投资等团队协同,推动研究结论转为业务决策建议。
1、3年以上从事整合营销、市场传播、创意策划等相关工作,思维活跃,有创新精神,脑洞大。
优先考虑候选人:从事过互联网市场品牌营销;做过营销传播项目的4A公司/创意热店/social数字传播公司,做过市场全案项目的媒体/品牌;涉猎过保健、母婴、美妆等集团品牌,对跨境生意市场及海外品牌有所了解;
2、有较强的市场洞察、策略思考和数据分析能力及项目管理(PM)能力,懂业务,逻辑性强;能整合资源,跨团队沟通并协调资源;
3、思维开放,有较强的学习能力、抗压能力和落地执行能力。