薪酬概览
平均月薪
¥52700
中位数 ¥0 | 区间 ¥40500 - ¥65000
数据来源:谈职全网11份招聘数据;更新时间:2026年7月13日
月薪分布
90.9% 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
7月新增岗位
105
对比上月:岗位减少0
数据由各大平台公开数据统计分析而来,仅供参考。
抱歉,岗位需求趋势暂无数据

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 | 28 | 27.2% |
| 5-10年 | 28 | 27.2% |
| >10年 | 38 | 36.9% |
| 不限经验 | 9 | 8.7% |
热招职位
ATH-AI创新事业部-行业解决方案架构师(技术架构方向)-杭州
1. 行业 Skills 开发与架构设计
负责重点行业专属 Skills 的需求分析、架构设计和开发实现
设计和实现 Skills 的统一架构框架,确保可扩展性、可维护性和性能
编写高质量的技术文档、API 接口规范和最佳实践指南
2. 行业解决方案设计与规模推广
基于行业的市场洞察,理解行业客户的业务痛点和功能性/非功能性需求
基于Qoder CLI的基础能力,提供有竞争力的行业解决方案,并落地实施
基于用户的反馈,快速迭代行业解决方案的技术方案,保证产品的持续竞争力
3. 与产研团队协同
基于行业解决方案的落地实施,与产研协同,改进产研基础设施的建设
参与产品路线图规划,从技术架构角度提出产品和技术的演进建议
4. 客户体验与问题闭环
基于用户的反馈,持续优化Skills的能力,持续保障优秀的客户体验
1、负责公司办公链路安全体系搭建,推进ai模式下办公场景新的安全能力建设。
2、构建策略、告警分析以及处置复盘流程的ai-native建设,提升运营效果。
3、对新型AI威胁进行风险评估,并制定对应防御方案。
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。
ATH-AI创新事业部-AI产品解决方案架构师-杭州/北京/深圳
1、方案设计与技术咨询
• 主导企业级解决方案设计——深入理解客户的技术栈、开发流程和业务目标,设计 Qoder 产品的集成路径,涵盖 IDE 插件配置、工作流嵌入、团队协作和权限管理等场景
• 为客户提供技术咨询和最佳实践指导,包括 AI 编程助手的效果调优、团队级部署策略、以及与现有开发工具链的无缝对接方案
• 制作高质量的技术方案文档、产品架构白皮书和 POC 演示,支持销售/渠道团队推进大客户签约
2、售前技术支持与客户交付
• 深入理解海外市场的企业采购流程、合规要求(GDPR、EU AI Act 、SoC 2等)和竞争态势,制定区域化的技术售前策略
• 作为售前阶段的核心技术角色,参与客户会议、产品演示和技术答疑,将复杂的 AI 编程能力以业务语言呈现
• 主导 POC(概念验证)全流程——从需求对齐、效果验证到结果报告,确保客户在评估阶段获得超预期体验
• 与产品和工程团队紧密协作,将客户反馈和市场洞察转化为产品改进建议,推动产品在目标市场的适配优化
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。
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。
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。
一、Qoder产品解决方案设计与落地
深入理解 Qoder 产品能力,输出标准化的解决方案文档、产品架构白皮书和 POC 演示材料
拉通业务和产研团队,推动企业规模化产品使用,洞察行业共性需求,反哺并提升产品竞争力
二、Qoder 企业客群业务拓展
面向业务团队提供体系化产品培训、技术方案支持与最佳实践指导,支撑售前转化;
深度参与关键客户的售前会议、方案答辩与产品演示,协同推进签约闭环;
打磨标杆客户案例,沉淀可复制的行业打法与推广模式。
三、Qoder产品布道与品牌建设
作为 Qoder 生态代言人,在行业会议、技术峰会、开发者大会、直播间等进行产品演讲和案例分享
策划并输出高质量技术内容(技术博客、案例研究、Demo 项目),展示产品应用价值
1、为数字政府、智慧城市、城市大脑、产业社区、人工智能等政企项目提供全周期的售前技术支撑,参与需求分析、方案编制;
2、项目前期:参与需求调研、架构设计、方案编制、方案汇报、方案引导,推动项目立项;
3、项目中期:协助客户完成预算申报、可研方案编制、方案论证与实施方案设计等;
4、项目后期:负责招标文件和投标文件编制,现场应标讲解与答疑,保障招投标顺利完成;
5、对接客户技术需求,配合销售团队完成技术支撑与方案落地。
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,具有岗位所需的工作能力、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、软件工程、信息管理、通信工程、电子信息工程等相关专业可优先考虑;
3、一般不超过35周岁;
4、具有三年及以上政企项目售前技术支撑经验可优先考虑;
5、具备系统集成、软件开发、大数据、人工智能、数字化平台等设计、开发、项目管理相关工作经验可优先考虑;
6、熟悉数字化行业政策与技术趋势,了解竟品产品特点,能独立撰写产品解决方案,具备一定软、硬件技术和招投标经验可优先考虑;
7、沟通协调与方案能力突出,具备成本意识、团队协作精神与较强抗压性。
报名时间:自发布之日不少于5个工作日,招满即止。
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. AI数据资产体系建设:负责核心AI数据资产体系,结合业务需求与数据算法能力,主导大数据的处理、解析、分析、挖掘、研发及优化工作。
2. 合成数据与数据多样性:主导结合场景的合成数据多样性生产: 探索基于 AI 模型的合成数据技术,主动解决特定领域(如逻辑推理、长尾语种)的数据稀缺问题。
3. 基于大模型做特征筛选、小模型蒸馏、小模型效果评估,主导欺诈评分等能力建设上。
4. 数据驱动的生产闭环:基于评测/资产结论,将其转化为工程层面的“数据增强策略”。通过反馈快速构建数据生产流程形成数据供给的闭环。
5. 持续跟踪及探索Data + AI方向的行业进展(如Data Agent、AIOps、湖仓一体智能优化等),主动开展技术预研与原型验证,推动先进技术在公司中的适配与规模化应用。
1.主导项目全生命周期管理,涵盖立项(KO)、需求、设计、开发至交付全过程,制定并维护主计划,确保里程碑按期达成,组织关键会议(启动会、评审会、复盘会);
2.协调机械、控制、软件、测试及实施等跨职能团队,统筹内外部资源,推动解决协作瓶颈,保障任务闭环;
3.通过Jira/Project等工具建立项目看板,监控关键路径,管控进度与交付质量;
4.建立风险登记册,识别技术、进度、供应链等风险,制定应急预案,重大问题及时升级;
5.编制项目预算,跟踪成本偏差,支持结算与回款;
6.作为客户主要接口人,定期汇报进展,组织UAT、培训与上线支持,收集反馈推动优化;
7.输出标准化模板与流程,沉淀经验资产,助力PMO体系规范化建设
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。
