济南工程副总监
工程副总监通常是负责监督和管理公司的工程项目的高级管理人员。他们负责制定并执行项目计划、监督资源分配、监控项目进展并确保项目按时、按质、按成本完成。工程副总监通常需要与项目团队、外部承包商和客户进行沟通和协调。他们需要对工程领域有深入了解，具备良好的领导能力和团队管理技能。此外，他们可能还要负责监督工程质量、安全和合规性。工程副总监需要保持对技术趋势和行业标准的了解，并与其他部门合作，确保项目与公司战略目标保持一致。这个职位需要高度的组织能力、沟通技巧和决策能力。
薪酬概览
平均月薪
¥15400
中位数 ¥16000 ｜ 区间 ¥12700 - ¥18000
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
57.1% 人群薪酬落在 15-30k
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
11月新增岗位
12
对比上月：岗位新增9
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 |
|---|---|---|
| 5-10年 | 12 | 100% |
热招职位
1、协助对确定的项目结构施工图进行审图；配合设计单位与施工、监理单位进行图纸会审；+
2、协助对项目施工过程中土建工程质量、进度实施有效控制；+
3、协助编制相关工程报告、进度对比表等；+
4、协助组织、协调、监督项目工程施工各个环节中土建方面的工作，确保工程进度和质量；+
5、配合工程施工要求进行现场技术服务指导；+
6、协助监督施工过程、质量、原材料检测，基础、中间结构和隐蔽工程验收；做好关键工序的技术复核等工作
1.负责统筹各专业端口及项目整体设计，协同推进前期策划、产品定位、方案实施等统筹工作，对各阶段设计节点和设计质量进行有效把控。
2.负责建筑设计全周期管理，包括不限于方案、施工图、材料样板研究及最终落地。
3.管理项目设计流程，负责组织关键节点汇报。
4.监控施工过程，解决现场问题，把控施工进度、质量及成本。
岗位要求：
1、建筑学专业统招本科及以上学历，5年以上房地产住宅项目建筑设计产策、方案管理工作经验。
2、具备完整的项目操盘经验（改善、高端类产品经验优先）。
3、具有较强组织协调、沟通能力、跨专业协同能力。
联系人：
李佳，lijia@vanke.com
1. 主导各类孵育体系与生物基质（包括微粒体、S9、肝细胞、血浆、胆汁、尿液、粪便以及组织）中的代谢产物鉴定，DDI和其他定性分析工作；
2. 根据项目特点和监管机构制定符合关键要求的研究方案及并撰写研究报告。
3. 独立分析生物转化的可能途径、种属间差异等，并制定下一步研究计划。
4. 审核小组研究数据，确保数据的科学性，准确性和完整性。
5. 指导初级研究人员开展相应工作，帮助解决技术问题。
6. 参与跨部门/跨公司会议，与药效、毒理、临床团队等部门协作，为药物研发，项目引进或授权提供技术支持。
7. 关注行业动态，新技术发展，负责新技术平台建设或引进。
1. 主导大分子（蛋白、抗体和基因治疗产品）生物分析方法的开发、优化，验证及转移。
2. 根据项目开发需求制定符合监管要求的分析方法开发、验证及项目研究方案等，能预期可能的挑战并制定应对方案。
3. 负责大分子药物的PK、TK，药效，免疫原性及生物标志物的生物分析工作，对遇到的问题进行故障排除，确保研究工作顺利进行。
4. 审核和汇总小组生物研究数据，确保数据科学性，完整性和合规性。
5. 指导初级研究人员开展工作，帮助解决技术问题。
6. 参与跨部门/跨公司会议，与药效、毒理、临床团队等部门协作，为药物研发，项目引进或授权提供技术支持。
7. 关注行业动态，新技术发展，协助新技术平台建设或引进。
1. 主导小分子，蛋白类，核酸类药物LC-MS生物分析方法的开发、优化、验证及转移。
2.根据项目开发需求制定符合监管要求的分析方法开发、验证及项目研究方案等，能预期可能的挑战并制定应对方案。
3. 负责化药，蛋白类和核酸类药物的PK、TK，药效及生物标志物的生物分析工作，对遇到的问题进行故障排除，确保研究工作顺利进行。
4. 审核和汇总小组生物研究数据，确保数据科学性，完整性和合规性。
5. 指导初级研究人员开展工作，帮助解决技术问题。
6. 参与跨部门/跨公司会议，与药效、毒理、临床团队等部门协作，为药物研发，项目引进或授权提供技术支持。
7. 关注行业动态，新技术发展，协助新技术平台建设或引进。
（1）负责美团旗下自营零售仓储、门店弱电工程建设的全生命周期管理，包括但不限于弱电图纸规划设计、现场施工过程管理、验收结审等环节。（2）统筹所负责弱电项目的工程质量、施工进度、乙方供应商关系、客户满意度等工作，确保各项目的交付成果达到标准要求。（3）负责零售仓储、门店IT桌面及IoT智能硬件的运行维护，如PDA、电脑、打印机、摄像头、门禁、温控、能耗等，保障业务设备稳定正常运行。（4）负责零售仓储、门店IT网络设备上架及调试，如防火墙、交换机、AP等，以及日常告警问题治理。（5）参与7×24小时的IT运维支持，处理仓内断网、联网终端、IoT硬件使用异常等故障，远程或到场保障仓内IT基础设施的整体运行。
1、负责AI能力的前端交互与后端服务开发，将算法能力封装为可落地的业务应用
2、开发AI办公门户、智能聊天界面、AI能力市场等系统的功能模块
3、对接大模型API、向量数据库、知识图谱等底层服务，实现端到端AI功能闭环
4、优化前端AI交互体验（流式输出、打字机效果、Markdown渲染、会话管理）
1. 协助车间主任制定车间详细的月度、周度生产作业计划，并监督执行，确保按时按量完成生产任务。
2.全面监督ADC生产的关键工序，确保各工序严格按已批准的工艺规程和标准操作规程进行。
3.主持生产过程中的关键操作，对生产现场的异常情况做出快速、准确的判断和决策，启动偏差处理流程，并领导相关调查和纠正预防措施的实施。
4.审核生产记录及相关辅助记录及时、准确、完整，符合数据完整性要求。
5.合规生产，负责组织车间内部的自查工作，积极迎接各类外部审计和检查，对审计中发现的问题负责组织整改。
6.与质量保证、质量控制部门保持密切沟通，协同处理生产过程中出现的质量问题，对任何可能影响产品质量的偏差、变更或超标结果进行调查和跟进。
7.协同技术部及相关部门，负责新产品、新工艺从研发向车间的顺利转移，并参与工艺验证活动的执行。
8.持续推动生产过程的优化与改进，通过引入新技术、新方法或优化现有流程，提升生产效率、产品收率及质量稳定性，同时有效控制生产成本。
9.负责相关生产物料、耗材的需求计划和管理，协助控制生产预算。
10.完成领导安排的其他工作。
1、业务战略与规划：根据公司整体战略，制定所负责区域的年度、季度、月度销售目标、预算及行动方案；深入分析宠物行业市场趋势、竞争格局及客户需求，及时调整销售策略，捕捉市场机会；负责新产品的市场导入策略制定与落地执行，确保快速打开市场。
2、团队建设与管理：负责销售团队的组建、培训、激励与日常管理，设定清晰的团队及个人绩效指标（KPI），定期进行绩效评估、业务复盘与辅导，持续提升团队战斗力。
3、渠道开发与管理：主导核心经销商及大型宠物医院/连锁机构的关系开拓、谈判与战略合作，建立稳固共赢的合作伙伴关系；优化渠道布局，深化渠道渗透，解决渠道冲突，确保渠道健康良性发展。
4、大客户管理：亲自参与并指导团队进行重点客户的开发与关系维护，成为关键客户的战略合作伙伴；洞察大客户需求，提供定制化的解决方案，提升客户满意度和忠诚度。
5、市场协同与数据分析：策划并执行区域市场推广活动、学术会议等，提升品牌影响力；精准进行销售预测，严格控制销售费用在预算范围内，完成销售计划及回款任务。
AI应用开发与系统集成工程师（数智化工厂方向）(J10957)
1. 负责将算法团队交付的模型进行服务化封装（如RESTful API、gRPC服务），开发高性能、高可用的后端应用，并负责在服务器或云平台上的部署、监控与维护。
2. 对接生产现场的 PLC、传感器等工业设备，实现设备数据的采集、传输与解析，打通信息系统与物理设备间的数据壁垒。
3. 开发用户友好的Web前端或桌面客户端界面，用于数据展示、模型参数输入、预测结果可视化及交互式分析。
4. 负责AI应用与公司内部系统（如MES, LIMS, ERP, 实时数据库）的集成，设计并实现稳定、安全的数据交换接口与自动化数据管道。
5. 开发供生产或技术人员使用的内部AI工具平台、数据分析平台或模型管理平台，降低AI技术使用门槛。
6. 参与AI项目从技术可行性评估、供应商产品对接（若需要）、技术选型、开发实施到上线运维的全过程，确保项目成功落地。
1、 与研发人员进行技术沟通，挖掘评估可专利的技术方案，协助辅导技术人员撰写技术交底书；
2、 独立撰写专利申请文本、答复国内外审查意见；
3、 与代理人对接沟通，补充审核修订代理人撰写专利申请文本、审查意见答复稿件；
4、 跟踪项目专利信息，定期或不定期反馈项目相关的专利信息，协助或负责推进立项专利分析、专题专利分析、侵权分析等工作，与技术人员沟通提供规避建议或解决方案；
5、 不定期组织专利专题、专利复审无效诉讼经典案例分享；
6、 协助知识产权相关项目申报、企业资质申请、知识产权管理等工作；
7、 其他知识产权相关工作。
1.质量监督与检查：对车间生产全过程进行实时质量监督，依据质量标准和操作规程，定期进行现场检查，确保生产活动严格符合药品生产质量管理规范（GMP）及相关法规要求。
2.质量文件管理：参与制定、修订和完善车间质量管理相关文件，确保文件的准确性、完整性和现行有效性。
3.质量数据收集与分析：收集、整理和分析车间生产过程中的质量数据，如产品合格率、不合格品率、质量偏差等，分析挖掘数据背后的质量问题，为质量改进提供数据支持和决策依据。
4.质量问题处理与改进：协同车间生产团队，及时处理生产过程中出现的质量问题，如不合格品处置、质量偏差调查等。
5.质量培训与沟通：协助车间开展质量培训工作，提高员工的质量意识和操作技能，确保员工熟悉质量管理要求和操作规范。与其他部门（如研发、采购、销售等）保持良好的沟通协作，共同解决涉及质量的问题，保障产品质量的稳定性和一致性。