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。