杭州系统实施
系统实施是指根据公司的业务需求，负责规划、设计、部署和维护各类信息系统的专业人员。他们负责确保系统的稳定运行和高效性能，同时协助公司实现业务目标。系统实施人员需要具备良好的沟通能力，能够与各个部门合作，了解他们的需求，并将其转化为实际的系统解决方案。他们需要深入了解公司业务流程，并能够根据需求进行系统定制和优化。此外，他们还要负责制定系统升级和维护计划，确保系统始终保持最新和安全的状态。系统实施人员需要具备扎实的技术知识和相关领域的实践经验，能够在不同的挑战和情境下有效地解决问题。
薪酬概览
平均月薪
¥12000
中位数 ¥11500 ｜ 区间 ¥8400 - ¥15600
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
62.5% 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
12月新增岗位
24
对比上月：岗位新增19
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 12 | 50% |
| 不限经验 | 12 | 50% |
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、 研发面向仿真的3D生成与重建算法，覆盖单体资产（关节体、可形变物体等）到场景级环境，产出几何合法、物理参数完备、可直接导入物理引擎的高质量3D模型与可交互仿真场景；打通从真实采集数据到可编辑仿真场景的链路；
2、 研发面向仿真训练的高通量渲染管线，包括但不限于3DGS批量渲染优化、物理引擎与渲染的耦合更新机制、以及多环境并行渲染架构，支撑大规模视觉强化学习的实时视觉观测需求；
3、 探索Agentic场景生成等前沿方向，利用驱动场景的自动化构建与迭代；
4、 优化研究Sim2Real闭环相关技术：域随机化、Real-to-Sim重建、合成演示数据生成等，提升具身策略在真实环境中的泛化能力。
面向阿里集团内部业务提供AI Infra容器网络、服务网络等技术支持，支撑集团内部大模型训练、推理、Agent等工作workload形态，服务ATH、淘天、闪购、国际化等各个业务BU。
● 负责面向异构/多云等 AI 计算环境构建统一的 K8s 容器网络，支持 RDMA 高性能通信，保障大规模训练与推理场景的网络性能与稳定性；
● 负责容器网络的轻量化多租隔离能力建设，支撑 AI 业务、传统业务的统一部署；
● 负责面向 Agent 场景提供安全、高效的沙箱网络技术；
● 负责 CoreDNS、kube-proxy 等云原生网络服务的建设与优化，提升 K8s Service 的可用性与性能；
1、负责阿里巴巴淘天集团内部经营管理的智能化方向相关产品建设，如AI-Agent、机器审核、Document+AI、流程自动化等；
2、深入业务一线，发现与深入理解业务真实需求，挖掘AI赋能业务的场景，一杆到底并带来实际肉眼可见的业务价值；
3、通过技术工程实现，编排与调用LLM、MLLM及其他AI算法能力，有效解决问题并达成业务/技术目标。
1、统计学、应用数学、计算机、经济学、运筹学或相关专业本科及以上学历；精通 SQL、Python/R 等数据分析工具，具备高效处理海量交易数据的能力。
2、 扎实的统计学基础，深刻理解因果推断（Causal Inference）理论。熟悉至少一种主流因果推断框架（如 CausalML, DoWhy, EconML 等）或有实际落地经验者优先。熟练掌握常用机器学习算法，并能区分预测模型与因果模型的应用边界。
3、3-5 年互联网大厂数据分析、数据科学或算法相关经验。有电商交易链路、营销策略评估、广告归因或用户增长领域经验者优先。具备完整的 A/B 实验全流程管理经验，或在观察性数据中进行因果效应估计实战经验者极佳。
4、 能够敏锐捕捉交易链路中的关键变量，具备良好的逻辑思维能力和沟通表达能力。结果导向： 不仅能产出分析报告，更能推动分析结论在业务侧落地，具备优秀的跨部门协作能力。
5、AI 相关经验（加分项）：具备一定的数据分析类 Agent/Skill 或者 LLM 后训练（数据预处理、Prompt 工程、模型微调）的实践经验尤佳。
1、政企业务客户端安装、全业务7*24小时故障抢修、巡检，以及客户线路优化、勘察、割接、扩容等维护工作；
2、政企客户关系维护及专业技术维护指导；
3、政企业务客户端资产及资源的管理；
4、重要客户的活动保障及出具运行分析报告；
5、政企业务工程验收工作；
6、领导委派的其它工作。
任职要求1、遵守中国宪法和法律，具有对党忠诚的政治品格，具有职务所需的工作能力、文化水平、专业知识及身体条件；
2、大学本科及以上学历，计算机类、通信工程、电子信息类等相关专业可优先考虑，一般不超过35周岁;
3、具有一年及以上相关工作经验；
4、熟悉INTERNET、VPN、SDH、MSTP、IPTV、监控、无线、大屏等业务知识，掌握相关的技术原理，能快速定义各类网络故障类型及原因，提供解决措施或方案；
5、熟悉各类测试仪器的功能与使用方法，能运用各种测试仪器（例如光功率计、OTDR、场强仪等）迅速定位故障点，快速处理故障；
6、有一定的工程实施、项目管理能力，掌握网络产品安装、配置、测试等相关实施技术；
7、有一定的服务销售技术支持能力；具有良好的沟通能力、学习能力、团队协作精神；
8、具有良好职业操守、责任心、敬业精神；适应压力状态下工作，能适应轮班制；
9、具有一年以上驾龄，具备网络工程师、CCNA等证书者可优先考虑。
报名时间：自发布之日不少于5个工作日，招满即止。
备注：该岗位由上海市对外服务浙江有限公司( 简称上海外服)劳务派遣方式到我司工作。
1. 计算机、软件工程、人工智能或相关专业背景，具备扎实的软件工程基础和系统设计能力。
2. 熟悉至少一种主流开发语言，如 Java、Python、TypeScript / JavaScript、Go 等，具备良好的编码能力、工程抽象能力和复杂系统实现经验。
3. 对大模型、AI Agent、工具调用、RAG、上下文工程、Workflow 编排等方向有实际理解或项目经验。
4. 能够理解业务问题，并将模糊问题拆解为可执行、可验证、可迭代的技术方案。
5. 具备较强的问题定位和系统调优能力，能够基于数据、日志、Trace 和 case 分析持续优化系统效果。
6. 具备良好的沟通协作能力，能够与产品、算法、工程、测试和业务团队共同推进复杂 AI 项目落地。
7. 对 AI 技术在真实业务和研发流程中的应用有强烈兴趣，愿意在不确定性较高的场景中持续探索和快速迭代。
加分项
1. 有 LangChain、LangGraph、Mastra 等 Agent 框架实践经验，有从0到1的Agent设计或平台工程经验者优先。
2. 有 RAG、向量检索、知识库、记忆系统、召回优化相关经验者优先。
3. 有开源项目、技术博客，持续你跟进并实践 AI 技术者优先。