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
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
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. 有LLM算法优化经验，在智能客服、对话系统、知识增强（RAG）、AI Agent等领域有落地经验更优；
4. 具备优秀的分析问题和解决问题的能力、良好的沟通协作能力。
1、1-2年前端开发经验，扎实掌握 JavaScript / TypeScript 和现代Web标准；
2、熟悉 React 及其生态（如状态管理、组件化开发），有实际项目经验；
3、具备良好的工程意识，了解基本的构建工具（如Webpack/Vite）和API调用方式；
4、对AI技术有浓厚兴趣，愿意学习大模型、Agent等新范式，有相关项目的实践经验；
5、思维清晰，沟通主动，有强烈的学习意愿和成长潜力；
【加分项】
1、有开源项目、技术博客或在校期间参与过创新项目；
2、使用过主流大模型（如通义千问、Claude、GPT、Gemini等）或者LLM应用开发平台的成熟项目经验。
1. 计算机视觉、人工智能、图形学等相关专业硕士及以上学历，2年以上业务研发经验；
2. 熟练运用PyTorch深度学习框架，具备扎实的生成模型开发与调优能力，熟悉Stable Diffusion、ControlNet等2D AIGC技术栈；
3. 了解SFT、DPO、RLHF等对齐训练方法，有实际微调或偏好优化项目经验；
4. 对3D打印、工业制造有浓厚兴趣，具备强大的自驱力和快速学习能力，敢于挑战技术难题。
【加分项】 具备多模态理解基础，能处理文本-图像联合建模任务，有领域知识注入或多模态指令微调经验者优先；
【加分项】 有3D打印、工业制造、产品设计或创意内容生成（如潮玩、文玩、IP衍生品）相关经验者优先；
1. 本科及以上学历，2年以上互联网商业分析、经营分析相关工作经验，计算机，统计学、数学、经济学专业优先；
2. 具备良好的SQL和数科分析能力，对AB实验，因果推断熟悉，有复杂实验设计经验的优先；
3. 有平台视角，能够洞察商业本质，挖掘机会点，并能够协调整合资源，推动各方拿到结果；
4. 好奇心强，主动性强，能快速学习，能够独立思考；
1. 计算机、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历（硕士优先），具备 1–5 年工作经验；
2. 熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 框架，理解 Transformer 架构与大语言模型基本原理；
3. 具备大模型后训练实践经验，熟悉 Prompt Tuning、LoRA、RLHF、RAG 等主流方法，能独立完成小规模实验与调优。
加分项：
1. 有智能体（Agent）实际落地经验，熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGPT 等框架；
2. 了解多模态内容理解、模型压缩或推理加速技术；
3. 有真实业务场景中的大模型应用案例，或在开源社区有贡献。
随着芯片功能日益复杂，芯片功能和性能越来越依赖于底层软件。作为芯片团队的一个重要部分，芯片软件团队致力于在系统层次规范和定义芯片软/硬件接口， 桥接片上模块和设备与上层软件栈，培养和构建芯片生态环境。 你将了解到CPU如何从第一条指令开始，如何通过BIOS一步步引导操作系统，你也将了解到如何将主流深度学习框架，如Tensorflow, 移植到阿里自研的芯片平台，并带来数量级的性能提升。在这里，你将了解到所有你想了解的芯片细节。 同时，参与主流开源模块的移植和开发，如UEFI/Linux/Tensorflow/RISC-V，影响并引领开源模块的发展方向。
该职位聚焦企业内 AI 办公应用场景，核心目标是构建服务员工实现AI驱动办公新范式的解决方案、产品和工具，并实施落地。你将是承担连接产品技术能力与业务价值的桥梁角色，从从业务洞察、产品规划、研发协同到运营推广，全方位推进项目，实现客户需求满足和组织目标达成。期待您的加入，共同开启 AI 驱动的办公新范式！
工作内容包括但不限于
1、深入理解企业客户在智能化转型中的真实需求和痛点，从业务视角定义 AI 产品方向与路线图，建立客户需求到技术和产品实现的转化机制。理解主流 AI 模型的能力边界与适用场景，将 AI 能力与企业办公场景深度结合。
2、承接客户成功使命，负责与集团各业务部门建立深度对接机制，主动挖掘各部门AI驱动的办公需求，做出有竞争力的AI产品，以及在组织内部的规模化应用与价值落地，建立从需求承接、方案定制、产品和工具建设到效果追踪的完整闭环。设计内部推广与运营活动策略，提升产品的用户渗透率和活跃。
3、协同工程、产品、算法、运营团队，推动 AI 功能从概念验证到规模化落地，平衡技术创新与工程可行性，建立效果评估体系持续优化产品表现。
4、带领跨职能团队（产品、研发、运营），培养兼具技术视野与业务思维的复合型人才，建立团队 AI 认知框架，推动组织内部 AI 文化传播。
1. 负责大规模语言基础模型，多模态模型，文生图、视频生成模型等AI能力的工程化落地工作。
2. 支持百炼大模型平台上高代码、低代码平台核心能力的建设。
3. 主要负责百炼大模型平台应用广场、MCP广场能生态能力建设。
AI升级战略的核心架构设计者与变革推动者，肩负两大战略目标：实现研发效能的指数级（10X）跃迁，以及驱动十万级存量应用向 AI 原生架构的演进。您的工作将直接影响公司数万名开发者的工作方式和效率。
I. 核心职责领域
1. AI 解决方案架构设计与治理 (Strategic Output)
设计可复用 AI 应用架构，确保架构具备高安全性、高性能、高可观测性和良好的成本控制。
制定 AI 研发接入规范，涵盖从开发到部署的端到端标准。
输出标准化架构图、数据流图、部署模型等技术资产。
2. 研发效能 AI 化攻坚与指标驱动 (10X Efficiency Focus)
主导研发场景（前端、后端、测试）的AI提效项目落地，串联上下游流程，形成最佳实践。
优化关键体验指标：重点攻克 Prompt 工程、上下文管理、响应延迟等LLM应用的核心挑战。
构建提效评估体系，通过关键指标（如 AI ROI）验证和驱动解决方案的业务价值。
3. 规模化演进与工程化落地 (Scaling and Governance)
设计 AI 应用在过渡期和终态的协作形态，制定大规模应用向 AI 原生架构的演进策略。
将成功的 AI 模式封装为 SDK / CLI / IDE 插件等工具，降低业务团队接入门槛。
与产品生态深度合作，规模化推进集团研发过程的全面变革。
4. 技术布道与方法论输出 (Enablement and Knowledge)
编写《AI 解决方案架构指南》《典型场景白皮书》等体系化方法论。
输出实施手册、Checklist、FAQ 等可复制资产，赋能业务团队。
组织**“最佳实践分享会”**，建设 AI 最佳实践工程对接平台，支持业务团队完成架构评估与改造。
1、负责中后台 、企业管理类产品的研发技术工作
2、负责对应项目的问题排查和解决
3、总结并沉淀项目中的技术方案和相关经验 ，能赋能到团队 ， 提升研发效率
4、打造团队通用的基础组件&设施
1、负责维修车间的现场管理；
2、负责维修车间的现场技术指导；
3、负责对车辆疑难问题的分析及解决；
4、负责对车间设备的管理和校准维护；
5、技术管理与技术培训；
6、负责一次性修复率（FFV）的提升；
7、负责技术项目的实施。
1.3年以上中大型企业工作经验，有互联网行业，用户营销背景经验优先；
2.熟练使用excel，有SQL技能优先；具备一定的商业分析经验；
3.具备扎实的财务专业知识功底，有较强的风险防控意识；
4.学历能力强，逻辑思维清晰，对数字敏感，有责任心；沟通能力强，有较好的团队意识，有一定的抗压能力；