济南客服主任
客服主任是一个管理客服团队，并负责确保客户获得良好服务的职位。他们负责制定和执行客服政策，监督团队成员的日常工作，解决客户投诉和问题，制定培训计划，确保团队达到高质量的服务水平。客服主任还负责管理团队的绩效和工作表现，制定目标并监测团队的进展情况，与其他部门合作以解决客户问题，定期收集客户反馈以改进服务质量。他们需要具备优秀的沟通和领导能力，善于解决问题，并能够在压力下保持冷静和专业。这个职位需要不断关注客户需求和市场变化，以便及时调整服务策略。
薪酬概览
平均月薪
¥7400
中位数 ¥7000 ｜ 区间 ¥5900 - ¥8900
数据来源：谈职全网37份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
81.1% 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
1月新增岗位
18
对比上月：岗位减少30
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 | 18 | 27.3% |
| 3-5年 | 36 | 54.5% |
| 不限经验 | 12 | 18.2% |
热招职位
1、数据安全控制体系审计：制定数据安全审计流程及标准，定期对集团及子公司的数据分类分级、访问控制、加密策略、日志审计等控制措施进行合规性检查；核查敏感数据（如用户隐私、财务数据）全链路防护措施，重点验证数据库脱敏、API接口鉴权等环节的有效性。
2、数据安全风险评估与渗透测试：开展数据安全风险评估项目，量化暴露面风险值；协同技术团队开展针对性渗透测试，验证混合云环境、AI模型训练数据流等关键领域的安全防护能力。
3、安全策略与制度执行审计：审计各子公司数据安全管理制度的制定和执行，识别制度漏洞及执行偏差；检查特权账号管理、第三方数据共享审批、员工离职数据交接等高风险环节的合规性。
4、应急响应与事件溯源审计：追踪勒索攻击、数据泄露等安全事件的处置流程，审计应急响应时效性及根本原因分析深度。
5、第三方合作方数据安全审计：对供应商、外包服务商的数据处理流程开展安全评估，重点审查API接口权限管控、数据脱敏一致性等。
负责落实公司安全事务工作部署，管辖区域内公司全业务线安全事故事件处置、安全事故事件预防以及安全资源构建和维护等，主要工作包括：
1.事故事件处置：负责辖区内全业务重特大橙色等级和红色等级安全事故事件处理。
2.区域安全风险防范：负责了解辖区内各城市的交通、消防等政策信息，对业务开展提出指导建议和安全风险建议，负责协调区域内业务同学做好各类安全事件的预防工作。
3.支持业务开展：负责部署地方资源，提前沟通属地交通、治安、刑侦、消防、安监等部门，协助业务一线团队落地业务动作，保障业务在区域内的安全。
4.安全文化宣导：负责辖区内各业务的安全文化宣导，协同推进落地并检核。
5.资源建立与维护：配合属地公安、消防、交警等政府部门开展警企活动，保持良好关系，弘扬社会正能量。
6.复盘分析：汇总辖区内的事故事件数据，复盘和分析事件发生的原因，并制定预防方案，推行并反馈效果。
7.安全巡查：负责辖区内定期和不定期的安全巡查，如配送员的违规违法骑行、配送员的日常行为规范、零售仓站安全巡查等。
8.大型会议、活动安保管理：负责辖区内重大会议、活动、节日的安保方案制定、落地、检核和复盘。
9.培训宣导：负责辖区内对业务一线团队、职场等进行安全知识、安全管理方案等的培训和宣导。
1、 负责公司相关产品销售与维护，完成公司下达的销售任务；
2、 及时了解客户的产品使用情况，解决客户问题，提升客户满意度；根据客户需求，提供相应的数据分析报告，提升产品使用效果；
3、 通过电话、门店拜访等形式进行客户拜访，建立良好的客户关系，根据客户需求及产品更新，进行客户培训，提升品牌认可度及影响力；
4、 收集并分析竞品信息，及时了解市场变化、具体成交情况等，给予客户有效的经营指导方案；
5、 及时准确的完成上级下达的其他工作任务或项目，按照团队要求完成电话和拜访工作量要求，并及时反馈工作结果。
任职资格
1、大专以上学历优先，一年以上销售工作经验优先，可接受实习生；
2、普通话标准，沟通能力强，较强的吃苦耐劳意识和抗压能力；
3、对销售工作有强烈的兴趣和自信心，主动性强，勇于挑战压力；
4、熟练操作offce办公软件；
5、具有较强的客户沟通能力和维护能力，具有一定的PPT演讲能力，能够对客户进行赋能培训。
1.协助质量副总经理/总经理制定并实施公司质量发展战略，建立和完善质量治理体系，推动质量管理体系持续符合中国GMP、FDA、EU GMP、ICH及其他适用法规要求，确保公司质量目标与经营战略有效衔接。
2.统筹药品全生命周期质量管理，监督质量体系各要素有效运行，组织开展质量风险管理、质量趋势分析及持续改进工作，保障产品质量、安全性和合规性。
3.负责国内外法规及监管要求的研究与转化，统筹国内外药政监管机构检查、客户审计及认证审核工作，建立常态化迎检机制，持续提升企业国际合规能力和市场准入能力。
4.推动质量文化建设和数据可靠性管理，建立风险预警和质量改进机制，强化全员质量意识和合规意识，提升企业质量管理水平和质量竞争力。
5.负责质量团队建设和人才梯队培养，打造专业化、国际化质量管理团队，为公司高质量发展提供组织保障和人才支撑。
6.完成公司及上级领导交办的其他工作。
1. 参与前端项目的前期需求分析，与产品、模型端、后端协作，明确功能目标和技术实现方案。
2. 负责前端系统架构设计、模块划分，制定开发计划和技术文档。
3. 使用Vue、TypeScript等完成业务页面和组件的开发，保证代码可读性、可维护性和性能。
4. 对前端性能进行监控和优化，保证页面加载速度、交互流畅度和兼容性。
5. 根据业务需求，完成API对接、SSE/WebSocket实时通信、文件上传下载等功能的开发与集成。
6. 负责PC端与H5端多端适配，保证在不同设备和分辨率下的良好体验。
7. 参与AI相关功能的前端开发，如大模型流式输出展示、AI对话界面、智能辅助决策等，提升人机协作体验。
8. 具备前后端联调能力，能参与接口设计、数据库设计或Node中间层开发，协助前后端联调与问题排查。
1. 带领团队完成创新/改良新生物药的全流程开发，具体包括：靶点分子筛选与验证、候选分子的结构设计与优化（如抗体人源化、亲和力成熟改造）、候选分子成药性评估（稳定性、免疫原性、PK/PD预测等）、体外药理药效研究（细胞实验、靶点结合活性、功能验证等）。
2. 指导团队建立和完善创新/改良新生物药开发的关键技术平台建设，如噬菌体展示、单B细胞技术、AI辅助抗体发现和设计等。
3. 根据集团的战略布局及行业动态，挖掘肿瘤、自免、代谢或心血管系统等领域的潜力靶点，开展创新/改良新生物药的立项开发工作。
4. 带领团队，统筹药物发现阶段实验设计和数据分析，协调CMC、临床前团队推进候选药物进入IND申报阶段。
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.负责工艺规程、批生产记录等文件的制定、优化与审核，确保工艺操作标准化。
2.监督生产过程符合工艺要求，开展工艺数据分析，预防与解决技术问题。
3.主导或协助工艺验证、工艺革新与技术转移项目，推进工艺持续改进。
4.参与偏差调查、变更评估，从工艺角度提出改进措施并跟进落实。
5.配合完成新产品导入、工艺优化等专项工作，协助车间工艺培训与人才培养。
1. 根据业务部门需求，完成系统功能设计、开发与测试，确保高质量交付；
2. 参与人力资源系统等核心项目开发，承担关键模块或服务的设计与编码；
3. 负责系统接口设计、数据库建模与性能优化，持续提升系统稳定性与可维护性；
4. 编写开发文档与技术规范，推动团队技术沉淀与标准化建设；
5. 支持前后端协同开发，配合完成中台系统、表单流程的快速构建；
6. 关注主流技术方向，参与微服务架构、DevOps、AI项目等智能化改造工作；
7. 必要时承担项目指导或评审角色，提升团队整体开发效能。
8. 部门内其他工作。
（一）项目管理。结合药企生产运营需求（如生产调度、质量控制、设备运维等）主导AI相关项目（智能体、垂类模型、机器人应用、数据治理等）的立项技术分析、实施执行及验收全流程管理，对项目进度、质量负责。
（二）AI应用落地与优化
1. 聚焦制药生产运营板块，主导AI智能体应用落地，推动智能体在生产调度、异常预警、流程自动化等场景的部署与优化，提升生产运营的智能化、自动化水平，降低人工干预成本。
2. 牵头制药行业垂类AI模型开发与迭代，结合生产工艺、质量检测、设备运维等核心需求，主导模型需求梳理、数据标注、训练优化、部署上线及效果验证，确保模型适配制药行业场景，满足GMP数据追溯、合规管控要求。
3. 统筹工业机器人（如生产巡检机器人、物料搬运机器人等）在制药生产环节的应用规划、实施与运维管理，推动机器人与AI技术融合，优化生产流程，提升生产效率与操作规范性。
4. 跟踪AI应用效果，梳理应用过程中的痛点与不足，主导技术优化与迭代升级，持续提升AI应用的稳定性、实用性及合规性，最大化AI技术对生产运营的赋能价值。
（三）数据治理与数据安全。
1. 主导制药生产运营板块AI应用相关数据治理工作，建立健全数据标准、数据质量管控体系，统筹数据采集、清洗、转换、标注、存储及归档全流程管理，确保数据的准确性、完整性、一致性及时效性。
2. 牵头数据治理项目落地，协调跨部门梳理数据需求、解决数据孤岛问题，推动生产、质量、设备等核心业务数据的整合与共享，提升数据资产价值，支撑AI应用深度落地。并兼顾数据安全。
（四）团队与供应商管理。负责对接各子公司的AI应用团队，提升团队AI专业能力、数据治理能力（数据标准、数据质量管控等）。统筹AI及数据治理相关供应商的筛选、评估、合作管理，确保供应商服务符合项目需求及合规要求。
（五）跨部门协同与技术创新。协同生产、质量、设备、IT等跨部门，对接各部门AI应用及数据治理需求，制定方案解决生产运营过程中与AI应用、数据治理相关的技术难题，提升跨部门协作效率。跟踪AI领域、数据治理领域前沿技术转化、应用、落地。
负责指导多肽药物的分析研发工作，包括多肽分析方法开发、多肽结构表征、多肽杂质谱分析，建立多肽分析技术平台，指导解决分析技术难题，指导欧美注册，为多肽药物研发和国内外注册提供保障。