薪酬概览
平均月薪
¥25500
中位数 ¥15000 ｜ 区间 ¥19100 - ¥31900
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
40% 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
2月新增岗位
14
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 |
|---|---|---|
| 应届 | 14 | 100% |
热招职位
1.负责城市整体配送业务运营管理；
2.负责城市自营运力招募.管理.培训；
3.负责排线管理和配送路径规划；
4.管理第三方物流承运商日常监控.赋能.考核；
5.负责城市配送成本的控制优化。
1. 负责飞猪国内酒店 B 端效率方向，围绕BD 作业、销售管理和运营提效，持续提升整体业务效率；
2. 负责 BD 效率相关 BPI 工作，识别销售过程中的关键问题，推动流程、机制、工具和管理方式优化；
3. 推进 B 端 AI 项目落地，结合商家、BD 和运营场景，推动 AI 能力从方案设计到试点验证、规模化应用；
4. 协同销售、产品、数据、算法、运营等团队，完成重点项目的目标拆解、方案制定、资源协调和落地复盘。
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.追踪督导业务达成进度；
2.分析培训需求，制定银行保险业务队伍及银行渠道的培训规划；
3.组织实施内外部培训，定期评估总结；
4.开发产品培训课件，推动产品销售；
5.负责新人养成培训。
1. 计算机或相关专业本科及以上学历，2 年以上大型分布式系统开发经验；
2. 精通 Java 或 Python，深入理解 JVM、并发编程、网络通信机制，具备高并发、高可用系统实战经验；
3. 扎实的计算机基础：熟悉常用数据结构与算法，掌握数据库、缓存、消息队列等中间件原理与最佳实践；
4. 对 AI 工程化有浓厚兴趣，具备以下一项或多项经验者优先：
○ 参与过 AI Agent 系统的设计与开发（如 LangChain、AutoGPT、Transformers Agents 等框架）；
○ 使用 LLM 实现代码生成、需求解析、测试用例生成等研发提效场景；
○ 具备 Prompt Engineering、RAG、Agent Planning 与 Tool Calling 等实践经验；
○ 关注 AIGC、Code Generation、Intelligent IDE 等方向的发展趋势并有实际尝试；
5. 对技术有热情，代码质量意识强，逻辑清晰，具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力；
6. 其他加分项：
○ 有营销、交易、玩法、招商、运营后台系统开发经验；
○ 具备全栈开发能力，熟悉前端技术栈（React / Vue、TypeScript、Webpack 等）,能够独立完成复杂页面开发与性能优化；
○ 有数据挖掘、AB 实验分析、用户行为建模等相关经验；
○ 在开源社区贡献过 AI 相关项目或发表过技术博客；
○ 具备全链路视角，能从产品需求出发反推技术方案与 AI 落地路径。
1、本科及以上、有过HRBP或组织发展相关经验，有支持技术/产品/算法团队的经历优先。
2、熟悉招聘、绩效、组织设计、人才盘点、薪酬激励、员工关系等核心HR模块，能把它们串成一个体系，而不是各做各的。
3、有数据分析意识，能用数据发现组织问题。愿意深度使用AI工具，理解大模型、自动化工作流在HR场景中的机会与边界。
5、强结构化表达，能在信息不完整、业务快速变化的环境中写出清晰的分析和建议，独立推动结果。
优先加分：
1、有科技公司或AI组织经历
2、实际用过AI工具（Codex、Claude Code或者其他工具）提升工作效率的项目，可以附上demo或者github库
1、3年以上从事互联网营销、电商市场、营销传播、品牌方营销活动等相关工作，思维活跃，有创新精神，脑洞大。优先考虑候选人：互联网电商行业品牌传播负责人，互联网市场整合营销，做过toB营销传播项目的4A公司/创意热店/social数字传播公司/agency；
2、独立规划完成项目，协调各方资源，有结果，可复制；有大型营销项目成功案例优先，品牌电商运营、市场部、媒体等背景优；
3、有较强的学习和抗压能力、目标感强，乐观皮实，良好的沟通、项目管理能力；
4、思维活跃，紧追流行文化趋势，有观点，有态度，有创新精神，学习能力强，具有良好的审美能力
1. 学历背景
• 计算机科学、人工智能、数学、电子工程等相关专业硕士及以上学历
2. 技术能力
• 精通深度学习和机器学习基础理论，熟悉Transformer架构及LLM原理
• 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
• 精通Python编程，熟悉Java/C++中至少一门语言
• 具备分布式训练、大规模数据处理等工程能力
3. 经验要求
• 2 年以上大模型相关算法研发经验
• 有SFT、强化学习等后训练技术实践经验
• 具备将AI技术在实际业务场景落地的工程经验
加分项
1、在NLP、CV、多模态等领域国际顶会（ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等）发表论文
2、主导过知名开源项目或有重要贡献，参加过ACM/ICPC等算法竞赛获奖
3、有智能客服、对话系统、代码生成、企业智能助手 等相关业务经验
4、熟悉RAG、Agent、多模态理解等应用技术
5、优秀的问题分析和解决能力、良好的沟通协作能力和团队合作精神
6、强烈的技术热情和自驱力、对AI技术发展趋势有深入洞察
1、5年以上电商平台营销或品类运营经验，有完整的大促操盘经历（618/双11/年货节等），熟悉平台营销工具及补贴玩法机制；
2、具备较强的数据分析能力，能从投资效率如ROI、核销率、渗透率、人群结构等多维度进行活动效果评估与策略归因，熟练使用Excel/AI等工具；
3、有招商运营经验，能独立完成商家分层管理、招商沟通、资源位分配及投资测算；
4、优秀的跨团队协作与项目推动能力，能在复杂业务场景中拉齐多方共识、高效落地方案；
结果导向，抗压能力强，对服饰行业趋势和消费者洞察有敏锐感知。
1. 预算、预测与效率管理：主导相应板块年度预算和资金预测的编制及滚动执行监控；协助业务制定并追踪经营管理指标，推动资源使用效率持续提升；
2. 财务分析与决策支持：通过月度跟踪、线上化看板、AI能力建设，对核心财务数据进行动态追踪；主动识别异常、低效或潜在风险场景，定期输出结构化分析报告，及时预警风险并提出可落地的优化建议；
3. 业财链路深度支撑：嵌入业务关键环节，为复杂多变的业务场景、商务方案、日常链路或重要决策提供专业的财务数据、模型及方案支撑，识别和管控财务、税务、资金、风险和ROI情况，通过构建相应的交易链路、机制和流程进行管理优化；
4. 成本核算体系优化：厘清影响成本的关键因子，推动从采购、供应链到财务系统的端到端数据打通与自动化，提升成本归集与分摊的准确性，保障业财一致性；
5. 跨部门协同推进：联动税务、法务、信控、资金、总账等团队，高效落地重点财务事项，保障业务合规、财务健康以及资产和资金安全可控。
1、寻商：基于用户需求预测，输出品类备货计划，根据上游菜品研发的食材清单要求和标准，寻找匹配需求的工厂、供应商。
2、菜品：联动菜品研发，与供应商研发对接，进行定品和议价，输出采购方案，持续推动商品统采。
3、议价：通过竞标等流程，拿到供应商最优价格，并持续原料采购价格优化。
4、供应商管理：联动品控，对合作商的产品做品质监督管理，保障商品稳定性，以及联动商管，通过商管政策对合作商继续做合规化管理，保障供应链的高效运转。
5、履约仓储对接：对接供应商、仓配厂商，推动履约链路搭建，保障商品从工厂到门店的履约时效和效率、成本最优。