杭州售后技术支持
售后技术支持工作是指在产品销售之后，为客户提供相关产品的技术支持和服务。这项工作通常由专业技术人员承担，他们需要通过电话、电子邮件或现场服务与客户沟通，解决客户在产品使用过程中遇到的问题和技术困难。售后技术支持人员需要具备良好的沟通能力、问题解决能力和耐心，能够清晰地向客户解释技术问题并提供解决方案。他们需要迅速响应客户的需求，确保客户对产品的满意度，并在可能的情况下提供培训和指导，以帮助客户更好地使用和维护产品。除此之外，售后技术支持人员还需要及时向研发团队反馈客户现场使用中的问题和建议，以不断改进产品和服务。这项工作需要对技术和客户服务有深入的了解，并对不同行业的产品都要有一定的了解，是一项对技术和服务能力要求较高的职位。
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、负责核心业务系统的架构设计与开发，主导技术方案评审，确保系统的高可用、高性能和高扩展性，支撑业务快速增长。
2、参与业务需求分析与拆解，将复杂业务场景转化为可落地的技术方案，推动项目按时高质量交付，持续提升研发效率。
3、负责系统性能优化与稳定性建设，排查线上疑难问题，持续提升系统吞吐量和响应效率，保障核心链路SLA达标。
4、参与技术选型与架构演进规划，推动微服务化、容器化等技术改造，提升系统可维护性和可扩展性，降低技术债务。
5、指导初级工程师成长，参与代码评审和技术分享，推动团队工程规范和最佳实践落地，营造良好技术氛围。
1. 负责公开网络数据采集链路的合规治理体系建设，覆盖数据源准入、采集策略、采集留痕、数据处理、入库、训练集构建和后续排除机制。
2. 建设爬虫数据证据链与数据血缘系统，记录 URL、域名、获取时间、来源类型、访问决策依据、内容哈希、处理流程、风险标签、数据集版本、模型训练版本和审计日志。
3. 建立网络采集合规控制机制，包括机器可读访问限制、站点访问策略、频率控制、来源留痕、异常监控、争议处理和数据下架流程。
4. 与法务团队协作，将版权、TDM opt-out、站点条款、授权边界、权利人投诉、数据删除请求等要求转化为系统规则、审批流程和可追溯记录。
5. 与安全、隐私和合规团队协作，建立爬虫数据风险管理机制，包括敏感数据识别、PII 过滤、来源风险分级、黑白名单、人工复核、访问控制和异常告警。
6. 牵引公开网络数据的准入和分级管理，对不同类型站点、内容类别、数据用途、地域风险和权利状态建立统一评估标准。
7. 建设面向欧盟监管检查和客户尽调的技术支撑能力，包括训练数据来源摘要、版权政策执行记录、采集留痕、风险处置记录和审计报表。
8. 推动爬虫平台、数据平台、模型训练平台、法务、安全团队之间的系统打通，确保数据从采集到训练使用全链路可解释、可追溯、可处置。
9. 支持风险事件复盘和外部问询，能够快速回答“数据从哪里来、为什么可以采、是否进入训练集、如何排除或删除”等问题。
1. 计算机、数学、统计学或人工智能相关专业硕士及以上学历；
2. 具备 1 年以上机器学习/深度学习研发经验，有搜索、推荐、广告或运筹优化背景者优先；有 LLM 相关实践经验（如微调、推理优化、检索增强）者尤为欢迎；
3. 扎实的编程功底，精通 Python/C++/Java 至少一种，熟悉 TensorFlow、PyTorch 或 HuggingFace 生态；
4. 对数据高度敏感，具备优秀的逻辑思维能力，能独立定义问题并设计解决方案；
5. 具备良好的沟通协作能力，快速学习、严谨务实、抗压能力强，保持对技术的热情与好奇心；
6. 在 KDD、SIGIR、WWW、CIKM、ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议或期刊发表过论文者优先。
智能算法产品事业部-算法工程师-AIGC多模态方向-AI原生-视觉智能
【必备项】
1. 深入理解AIGC核心技术原理，涵盖扩散模型（Stable Diffusion、Flux、Qwen等）、自回归生成及多模态理解等方向，具备图像/视频生成、编辑或多模态相关项目的完整落地经验；
2. 工程实现能力扎实，熟练掌握Python/C++至少一门语言，熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备从算法原型到生产部署的全流程开发能力；
3. 对生成式AI保持高度热情与敏锐的技术洞察力，具备独立复现前沿论文并将研究成果快速转化为业务落地的能力；
4. 具备良好的沟通协作与知识分享意识，能与产品、工程等跨职能团队高效对齐目标、协同推进项目。
【加分项】
1.在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等学术会议发表论文，或在相关竞赛中取得优异成绩；
2. 具备计算机图形学、物理仿真、3D生成或大模型/Agent开发经验者优先考虑。
1688-3D AIGC 算法工程师 / 专家 (3D 纹理与色彩生成方向)-杭州
1、希望背景： 计算机视觉、图形学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。
2、专业基础： 精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对 Diffusion Model、GAN、NeRF、3D Gaussian Splatting 等生成式 AI 模型有深入理解；具备扎实的计算机图形学基础，熟悉纹理映射、UV 展开、光照渲染原理及 3D 打印工艺流程。
3、项目经验： 有 3D AIGC、纹理合成、图像修复（Inpainting）或多视角几何重建相关项目经验；熟悉体素化数据处理或隐式神经表示（Implicit Neural Representations）者优先；有光照估计、高光/阴影去除或反渲染（Inverse Rendering）相关研究经历者优先。
4、编程能力： 熟练掌握 Python/C++，以及 libigl/CGAL/meshlib 至少一种 C++ 几何算法库；具备良好的代码规范和工程落地能力，能处理大规模 3D 数据（如百万级面片模型）。
加分项： 在 CVPR, ICCV, ECCV, SIGGRAPH, NeurIPS 等顶级会议发表过 3D 生成或纹理相关论文者；有开源 3D 生成项目贡献或 GitHub 高星项目作者；熟悉 3D 打印切片软件底层逻辑或有相关行业落地经验。
1. 本科及以上学历，具备计算机科学、人工智能或相关专业背景
2. 利用AI Coding软件构建过大型企业项目，有自己的一套AI Coding 人机协同方法论，能够高效驾驭AI完成高质量交付的同时保证系统架构稳定
3. 2年以上服务端工程经验或者全栈开发经验，2年以上AI Agent 系统研发经验，精通Python/JAVA/Go/Js主流编程语言
4. 深入掌握Agent架构核心组件设计原理和调优方案，包含Prompt Engineering，Function Calling，RAG，长短期记忆等
5. 具备批判性思维，热爱技术，拥抱开源，针对AI 前沿发展和社区技术动向敏感，对 OpenClaw、Hermes、opencode等agent项目有深入了解，并且参与过项目二次开发者优先
6. 加分项：参与过企业级Agent平台设计和实现；有Prompt调优、RAG系统调优、上下文压缩等优化经验；有金融、电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先
1、硕士及以上学历，1年以上搜索推荐广告相关工作经验；
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、熟练掌握常用的机器学习或深度学习算法，并且有实际运用以及算法优化经验；
4、在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文者优先。
1、计算机科学、人工智能、数据科学等相关专业；
2、1 年以上商品算法或搜索推荐算法相关工作经验；
3、熟练掌握 Python， SQL，能够独立完成复杂数据查询、加工和分析，有大规模数据处理经验（10亿级数据量以上优先），熟悉 Linux 开发环境；
4、多模态算法：
○ 熟悉计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）基础算法
○ 有图像分类、目标检测、图像检索、文本分类等实际项目经验
○ 熟悉主流大语言模型（LLM）的原理和应用，有Prompt enginering、RAG、Agent方向实践经验。
○ 熟悉主流多模态大模型（VLM）等多模态预训练模型的原理和应用，有图文匹配、VQA、视觉内容理解等实践经验。
5、要求具备商品理解、向量检索与召回、聚类算法一个或多个领域的项目经验积累，具备扎实的编程与工程能力。
1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力，能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点；
2、 数据处理能力强，可使用多种方式提取数据并进行分析，熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具；
3、 良好的沟通能力和团队协作能力，能够有效地和业务方，数据技术团队沟通交流，具有跨团队的推进项目的能力，并且能够以分析师的视角给业务提供建议；
4、 具备数据运营与产品运营能力，针对业务问题，可以透过实验设计，并制定有效解决方案及衡量方法；
5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果，有丰富的数据分析、挖掘、清洗和建模经验，能独立编写商业数据分析报告；
6、 有AI产品分析相关经验，了解C端AI产品、AIGC内容生成、大模型评估相关的优先。
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. 高潜场景挖掘：重点扫描全球范围内Token消耗规模大的高潜力应用赛道，识别未来的“杀手级”应用趋势。
2. 标杆研究：深度拆解海外AI 应用公司的产品逻辑与商业模式。
3. 商业/生态策略制定：基于对MaaS层和应用层的理解，协助制定公司在海外市场的生态卡位策略。
4. 行研与决策支持：输出高质量的行业Mapping，不仅关注热门行业趋势/应用，更要关注企业级工作流中的Agent应用，为管理层提供从技术到商业的完整判断链条。
1、本科及以上学历，5年左右财务相关工作经验，CPA/ACCA等专业资质优先；
2、具备扎实的财务分析能力与商业洞察力，数据敏感，逻辑严谨，能独立搭建分析体系；
3、四大、互联网大厂或知名快消品牌财务经验优先；学习能力强，执行力强，细心踏实，适应快节奏工作环境。