杭州技术研发部总监
技术研发部总监是一家公司中负责领导和管理技术研发团队的高级管理职位。总监在技术决策和战略规划方面发挥重要作用，负责领导团队进行创新性的研究和开发工作，推动技术创新与产品研发。总监需要与其他部门合作，确保技术研发与业务目标紧密结合，同时负责制定和执行部门的预算和资源分配。此外，总监还需要关注行业发展动向和竞争对手的情况，以保持公司在技术领域的竞争优势。总监需要具备高度的技术专业知识和领导才能，能够促进团队协作和推动创新，以实现公司的长期发展目标。
薪酬概览
平均月薪
¥36800
中位数 ¥37500 ｜ 区间 ¥29600 - ¥44000
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
80% 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
4月新增岗位
16
对比上月：岗位新增11
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 | 8 | 50% |
| >10年 | 8 | 50% |
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. 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. 计算机、人工智能、模式识别等相关专业硕士及以上学历，4年及以上相关工作经验。
2. 具备以下一个或多个领域的深厚积累：
a. 大模型（LLM）： 熟悉主流大语言模型的原理，在Prompt Engineering、Fine-tuning、RAG、Agent等方向有深入的实践经验，主导过基于LLM的信息抽取、文本生成、语义理解等项目。
b. 多模态大模型（VLM）： 熟悉主流多模态大模型的原理和应用，有丰富的图文匹配、跨模态生成、VQA、视觉内容理解等项目经验。
c. 商品理解： 在电商领域，有深厚的商品属性体系构建、内容理解等相关经验，对电商商品数据有深刻洞察。
3. 具备扎实的编程与工程能力，具备优秀的算法实现能力和代码功底，精通Python/C++/SQL等编程语言，熟练掌握PyTorch等至少一种深度学习框架。
4. 具备优秀的分析与解决问题能力，能够将复杂的业务问题抽象为清晰的算法问题，并给出创新性解决方案。
5. 拥有强烈的技术Owner意识和自驱力，能够独立负责一个或多个技术方向的规划与落地。
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. 本科及以上学历，计算机、电子商务、心理学、传媒等相关专业，5 年以上 C 端互联网产品经理经验，熟悉电商、内容社区、社交等领域者优先。
2. 懂业务、懂用户：有扎实的用户洞察力与业务 sense，能从真实用户场景反推产品形态，主导过用户型产品 0→1 或 1→10 的关键突破，能为存量功能找到新的生命力。
3. AI 在实战落地经验是核心加分项：具备将 AI 能力转化为用户体验与业务结果的端到端经验，典型场景包括内容生成、智能导购、推荐策略、AI 驱动的用户增长与内容供给等；熟悉 Prompt 设计、模型评测与效果归因等关键环节。无直接落地经验但有扎实认知与强学习意愿者，也欢迎挑战。
4. 扎实的方法论与数据驱动能力：熟练使用原型设计工具与数据分析工具，主导过用户增长、推荐策略、内容链路优化等项目；理解电商交易链路、用户生命周期管理、内容分发逻辑等至少一类完整链路，能基于行为数据拆解问题、制定方案。
5. 在多角色复杂项目中能推动结论落地，认同阿里价值观，能在快节奏环境下持续高质量输出。