薪酬概览
平均月薪
¥6700
中位数 ¥6500 ｜ 区间 ¥5000 - ¥8400
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
100% 人群薪酬落在 0-8k
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
16
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 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 3 | 100% |
热招职位
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。
1、有1-3年以上AI应用相关产品经验，持续学习AI技术发展&AI产品，对AI技术优势和边界有深刻理解，有AI应用落地代表作（to B优先）；
2、有电商产品经验，尤其价格力相关产品经验者加分；
3、有较强业务理解能力，可以快速洞察业务痛点，结合AI能力挖掘契合点，勇于创新；
4、良好的学习能力、沟通能力，具备较强的跨团队协作和项目推进能力；有较强的自驱力、责任心和抗压能力。
1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程或相关专业背景；
2、Java 基础扎实，深入理解 JVM、多线程、IO、集合等核心机制，具备良好的编码规范与工程素养；
3、1年以上 Java 服务端开发经验，有高并发、高可用分布式系统的设计与落地经验，熟悉微服务、缓存、消息队列、数据库分库分表等关键技术；
4、熟悉主流 Java 开源框架，能理解其底层原理并进行合理选型与运用；
5、学习能力强，具备技术热情与开放心态，对 AI、Agent、云原生等前沿方向保持敏感，有潜力成长为复合型技术骨干；
6、优先考虑：有 AI Agent 相关项目实践经验，熟悉上下文工程、Skills、MCP、RAG等技术体系；熟练使用 AI 编程助手（如Cursor、Claude Code、Qoder 等）辅助开发。
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能或相关专业；
2. 3年以上互联网产品经验，具备AI产品经验及成功产品案例，熟悉电商、金融科技等风控逻辑优先；
3. 熟悉大模型的技术原理、训练过程及应用场景，对AI技术有较深理解；
4. 能通过数据挖掘与建模分析业务问题，有通过数据优化产品核心指标的实战项目；
5. 对业务结果敏感，能平衡用户体验与风控目标，具备快速学习新技术新能力持续优化方案的韧性；
6. 具备跨团队资源整合与项目管理能力，善于推动技术、运营等多角色协作。
1. 计算机、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，3年以上算法研发经验，有用户权益算法和用户增长算法经验者优先
2. 具备良好的代码实现能力，熟练使用至少一种开源深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
3. 精通深度学习/强化学习、因果推断、在线运筹技术，具备推荐系统全链路、多模态/大模型落地经验
4. 具有良好的逻辑分析与问题拆解能力，能快速学习前沿技术，并推动技术方案与业务场景的深度融合
5. 对电商、社交或内容推荐场景有深刻理解，熟悉用户增长策略、营销策略，能快速将技术方案转化为业务价值
1、2年以上电商平台或品牌方行业经验，有电商平台策略运营经验尤佳；
2、能充分理解平台商家的经营视角，对数据敏感，有较强的策略抽象及分析能力，能结合数据表现挖掘机会点，有独立的数据获取/处理能力尤佳；
3、强横向协同能力，协调整合资源、强力推动各方落地；
4、学习能力及抗压能力强，能快速适应工作环境、高质量交付项目中的重要事项
1.解决方案与标准化：主导高校团餐经营的整体方案设计，制定品牌形象、装修标准及门店运营SOP，确保标准化落地；
2.模型设计与流程优化：设计生态商合作的底层商业模型（权责、分润、进退机制），搭建并优化内部招商对接与履约的标准化流程；
3.合作商全周期管理：负责KA供给及生态商的资质审核、履约评估与分级管理，监控经营数据，输出整改方案并监督执行；
4.运营赋能与迭代：基于数据分析监控项目健康度，为授权商提供持续运营支持，快速迭代品牌策略与合作模型；
1. 负责连锁型零售商即时零售业务，制定行业高质量运营策略，为行业交易规模、用户增长、履约体验、经营效率负责；
2. 商品运营：研究商家商品供给结构，包括不限于商品供给、类目、价格力等，梳理起与交易的因果关系链，并持续优化商品结构及交易转化链路；
3. 店铺运营：以即时零售需求，构建店铺内各营销模块及导购链路，提升用户决策效率；
4. 营销及用户：基于平台营销节奏及商家自营销，整合双方资源策划活动。用用户视角出发，以场景运营、会员体系等工具提升高质量客群；
5. 履约体验：定向分析商户履约全链路及客户体验环节的问题，结合行业先进解决方案，协助商家进行流程、系统等优化；
6. 内外部协同：内部与平台相关团队深度协同，外部与商户各部门进行协作，串联内外部资源识别问题和机会，并制定相关解决方案。
1.负责鲜花行业品类及商品整理与分析，并进行分类管理和标签化处理，制定商品分类标准和标签体系；
2.深入研究鲜花市场及用户需求，依据平台定位与数据洞察，建立并持续完善鲜花优品的评估标准与流程；
3.定期评估鲜花商品及优品的销售表现和用户反馈，根据数据分析结果，提出商品的优化建议，以提升商品的竞争力和用户满意度；
4.针对不同的营销活动、促销策略和季节变化等因素，分析其对鲜花业务的影响，为鲜花商品在营销策略提供数据依据，为商家提供营销活动的支持和指导，提高商家的参与度和活动效果；
5.结合行业趋势，竞争对手行业动作及平台的发展战略，制定鲜花优品的中长期发展规划，明确业务目标和重点工作，推动业务的持续发展和创新。
1. 营销产品渗透与业务增长
制定并执行大区营销产品的渗透策略，提升产品在商户端和用户端的覆盖率与使用深度通过精细化运营和场景化推广，助力业务规模持续增长，建立可复制的增长模型；
2. 高校业务策略承接与项目推进
全面承接淘宝闪购高校业务的战略规划及重点项目，拆解执行链路，明确关键节点与责任人统筹跨部门资源，推动项目高效落地，确保核心指标（GMV、渗透率、复购率等）达成定期输出项目复盘报告，识别瓶颈并提出提效方案，持续优化执行流程；
3. 业务洞察与策略优化
基于对高校市场的深度洞察及业务数据分析，主动发现增长机会与潜在风险输出具有前瞻性的策略建议，推动营销策略、产品功能及运营机制的有效性提升建立业务监控体系，实时追踪关键指标变化，快速响应市场动态并调整策略方向；
4. 商业化分析与决策支持
构建高校业务的数据分析框架，通过SQL等工具进行数据清洗、取数及多维分析输出高质量的商业分析报告，为管理层提供数据支撑的决策依据深入理解所在领域的商业逻辑与业务模式，持续沉淀分析方法论并赋能团队；
1、店铺运营体系建设：负责有店/无店品牌在即时零售平台的店铺运营能力规划，覆盖门店入驻、商品管理、价格监控、库存联动、经营诊断、营销策略等全链路产品方案，驱动门店线上增长。
2、行业解决方案：针对3C、美妆、潮玩、酒水、乳品等类目，输出定制化运营方案，沉淀可复用的行业打法。
3、内部协同产品化：深入品牌运营相关内部流程，识别断点与低效环节，通过产品方案重构协同链路，提升内部效率。
4、数据驱动增长：基于店铺数据制定品牌策略，驱动门店动销、复购及客单价提升，协同商业化团队优化投放效率与ROI。
5、日常运营支持：跟进品牌日常需求，诊断并处理问题，建立高效响应机制，保障店铺稳定运营与体验。
1. 负责外卖餐饮核心导购链路的整体产品规划与落地，深度把控店-品-商详等大流量场域的流转机制，咬合公司经营方向，对访购效率/用户体验负责；
2. 带领4-5人的产品团队，负责团队的目标拆解、人才培养与日常管理，打造一支高效、具备创新能力的战斗型产品团队；
3. 探索AI技术在导购场景下的创新应用，通过技术创新驱动业务增长，打造行业创新的智能化导购体验；
4. 深度洞察餐饮商家与C端用户的需求，协同B端产运、算法、研发、设计等多部门资源，推动复杂产品项目的高质量迭代与落地；
5. 建立科学的数据分析与实验体系，通过A/B测试、用户调研等手段持续挖掘业务痛点与增长点，并制定针对性的产品解决方案