薪酬概览
平均月薪
¥7200
中位数 ¥5500 | 区间 ¥5800 - ¥8600
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
71.4% 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
5月新增岗位
15
对比上月:岗位减少1
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 15 | 100% |
热招职位
1、负责区域业务的数据分析,监控业务指标的运行情况;
2、对市场、行业、区域运营等提供数据分析计划,为战略决策提供支持;
3、承接相关项目管理推动、监控、落地;
4、以日/周/月为单位定期提供运营分析数据报表分析,基于过程把控,提前预知问题并进行预警和干预;
5、具备较强的跨团队协作和项目推动能力。
1、toB 供应链运营:按照大住宿行业供应链的发展策略,梳理综合性主题乐园度假区的酒店供应链特点、提供整合运营方案,实现供应链供给质量目标要求,通过直签/包切/直连合作等方式,提升在线化水平、优势供给与服务确定性;
2、toC 用户运营:按照大住宿用户运营的发展策略,梳理综合性主题乐园度假区的酒店用户的购买决策特点,组织BD团队推进日销、营销和促销等各项运营动作;
3、数据分析洞察:具有市场洞察、用户行为趋势、数据分析和诊断能力,分析主题乐园度假区的酒店类目运营情况,为BD商务侧输出各个核心品牌的酒店运营情况,乐于沟通,善于团队间和跨部门合作,整合内部业务资源;
4、整合运营:具有平台运营经验,善于整合和利用官方旗舰店,分销和三方商家的OTP平台供给优势和阿里巴巴集团的生态优势提升业务规模和用户体验。
1.负责景区/乐园集团大客户的维护及运营合作,与客户建立良好的客情关系,挖掘潜在商机并转化;
2.通过对大客户需求的分析和洞察,发现大客户痛点和业务机会,并形成合适的解决方案,实现客户及平台价值;
3.针对大客户进行运营规划,能够协助进行大客户的BD,通过监控生意结构、合作效率反推产品和运营方案的改进;
4.提升大客户在平台的资源投入,提升品牌在阿里系内外的投放效率,持续跟踪及对指标增长负责;
5.与营销、运营、产品技术等团队合作,协同平台生态伙伴,推动运营落地以及项目的顺利开展。
1、负责头部乐园三方商家的拓展、签约与日常运营;
2、独立负责商家的生意增长,制定并落地商家运营方案,针对不同层级商家输出差异化运营策略;
3、承接门票及票+X业务指标,对核心指标结果负责,完成业务结果交付;
4、洞察行业趋势与商家痛点,挖掘优质供给,推动供给竞争力提升;
5、建立与维护头部商家合作关系,定期输出商家经营诊断与增长建议,推动商家长期健康发展。
1、 参与新业务讨论、合同审阅、涉税问题解答等一系列工作,对所处行业发展不断了解。贴近业务,平衡管理成本与收益,依法制定相关税务处理方案;
2、 能根据业务依法制定相关税务处理,落实合规和优化建议,协助各单位申请各种适用税收优惠;
3、 指导并复核企业税务合规管理工作,使团队能高质量、高效率地完成税务工作,对团队交付成果负责;
4、 根据法规与时俱进、不断优化税务管理流程的方式,使税务管理工作不断深入和完善,沉淀复用;
5、 与外部合作单位/监管机构建立并维持良好的工作关系;
6、对国内外税收环境的变化有一定的敏锐度和自己的见解。
1、AI摘要Agent研发:
- 设计并实现基于LLM的搜索摘要Agent,提升对搜索结果与旅行内容的理解、推理与结构化总结能力。
- 探索 LLM Reasoning 技术(思维链、多步推理),优化复杂查询的 Deep Research 模式,实现长文本理解与跨内容/跨商品的信息融合。
- 构建端到端系统,涵盖意图理解、知识与商品检索、结果生成与偏好对齐,持续提升用户体验。
2、AI搜推链路升级:
探索搜索/推荐引擎与大模型、机器学习、强化学习等前沿技术的结合,推动AI搜推链路重构与系统优化,结合内容与时空热点属性,构建场景化的导购引导。
3、模型优化及应用:
- 通过指令微调(SFT)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜推场景的适应性。
- 探索多模态信息(文本、图像、视频、结构化数据)融合的搜索与生成技术。
- 参与统一搜推大模型建设;
业务技术-【急聘】大语言模型(LLM)算法工程师-AI软件研发方向
1. 专业背景: 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历,3年以上经验;精通Python及至少一种深度学习框架(如PyTorch)。
2. 模型经验: 具备扎实的NLP基础和LLM(如GPT/Llama)项目经验,熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术,有实际的大模型训练和优化经验。
3. 软件工程思维(重要加分项): 理解软件研发全流程,熟悉代码分析、系统架构等;有将AI技术应用于软件工程(AI for SE)领域,或具备知识图谱、知识工程背景者优先。
4. 综合素质: 具备出色的问题拆解和解决能力,强自驱力与团队协作精神,对用AI解决复杂研发问题充满热情。
1.负责淘宝闪购零售行业智能营销系统、AI 策略引擎、自动化营销工具、动态优惠表达等产品域的产品规划和能力搭建;
2.与零售各行业运营建立紧密联系,深刻理解行业战略和打法,基于日销、大促、拉新、促活及品牌合作等不同经营场景,引入 AI Agent 技术与大模型能力,设计自适应、智能化的平台产品能力,支持零售行业快速灵活发展;
3.基于行业趋势&竞品分析,从平台视角判断 AI 在营销领域的落地路径,提前完成智能营销框架与 Agent 生态布局,探索利用 AI 重构人货场匹配效率的新机会;
4.通过数据分析聚焦业务痛点,不断优化产品,构建“数据 - 策略 - 执行 - 反馈”的 AI 闭环,保障基础链路产品的可用性、稳定性及策略迭代的敏捷性。
1. 本科及以上学历,金融、经济、数据相关专业优先;
2. 能从模糊、复杂的业务现状中定义出清晰的问题,并基于数据和逻辑给出判断;
3. 有较强的商业sense,具备跨团队推动事情落地的沟通力与执行力,在快速变化的环境中保持判断力和行动力;
4. 有 AI 工具/大模型应用经验,能将大模型能力应用于分析、策划、内容生产等实际工作场景。
1、负责各类私募业务渠道开发和维护;
2、为机构客户提供产品设计、发行、托管、通道、投研等各方面一揽子综合金融服务解决方案;
3、负责各类机构客户(主要私募机构、兼银行、期货、信托等),挖掘客户需求信息,整合资源提供综合金融服务。
• 主导GPU服务器在Linux系统下的兼容性、压力稳定性及异常场景(宕机、GPU掉卡、PCIe/NVLink链路抖动/中断、ECC错误激增、固件升级失败等)专项测试;
• 深度参与GPU驱动、固件、CUDA生态组件的测试方案设计与自动化脚本开发(Python/C++/Shell);
• 熟悉GPU服务器典型故障注入与诊断工具链(如:基于nvidia-smi/nvml、dcgmi、ipmitool、core dump分析、kdump/kexec等);
• 联动硬件、驱动、固件、BMC团队,对重大系统级问题(如reboot loop、panic on GPU reset、nvlink topology mismatch)开展跨层级日志采集、时序分析与闭环验证;
• 输出高质量测试报告、故障模式库(FMEA)、调试SOP及可复用的回归用例集。
1、计算机/人工智能/数学等相关专业硕士及以上学历(博士及顶会论文发表者优先);
2、熟悉 MoE 模型架构设计和原理,具有 MoE 模型预训练或强化学习训练实操经验者优先;
3、精通 Python 及 PyTorch/TensorFlow 等框架,具备 Qwen、Llama、Deepseek 等模型二次开发经验者优先;
4、深入理解 Transformer 架构、SFT/RL 训练范式及 Prompt 工程,了解 LangChain、AutoGen 等 Agent 开发框架,有完整智能体系统搭建经验者优先;
5、熟悉常用 RL 训练框架和训练技巧,有 Verl、ROLL 等强化学习训练框架使用经验者优先。
