济南仓储物流经理
仓储物流经理是负责管理和优化仓储物流运营的专业人士。他们的工作职责包括制定和执行物流策略、规划仓储布局、管理库存、监督物流人员和设备、协调供应链活动等。仓储物流经理需要监督仓储和分销中心的日常运营，确保顺畅高效的货物流转和分发。此外，他们也负责监督物流成本、提高效率、制定安全标准，并与其他部门合作，确保符合公司目标和政策。成功的仓储物流经理必须具备良好的领导力、沟通技巧、问题解决能力和分析能力，能够应对复杂的物流挑战并确保运营流畅。
薪酬概览
平均月薪
¥6900
中位数 ¥7000 ｜ 区间 ¥5800 - ¥8000
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 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
11月新增岗位
6
对比上月：岗位减少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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 6 | 100% |
热招职位
1. 负责济南仓运输团队日常运营管理，确保运输任务按时高效完成。
2. 制定并优化运输路线与配送计划，提升运输效率并控制成本。
3. 协调仓库、调度与客户之间的沟通，处理运输过程中的异常问题。
4. 监督运输车辆及司机管理，确保合规运营与行车安全。
5. 定期分析运输数据，提出改进建议并推动执行。
1、开展生物大分子理化分析，包括HPLC、毛细管电泳、残留检测（HCP、DNA等）相关方法（IEC, SEC, RP, HIC, HILIC, CE, icIEF）等；
2、负责抗体类药物的理化分析方法开发，监督及完成工艺开发样品质量研究工作；
3、调研前沿理化分析技术，参与技术平台搭建；
4、指导并完善仪器操作SOP、方法SOP文件，开展仪器的日常管理、维护及更新；
5、负责实验数据记录、数据整理及归档，撰写报告及相应技术文件；
6、培训及团队内技术指导，做好员工工作的沟通、协调；
7、积极完成上级分配的其他工作任务。
1. 负责国内专利全生命周期管理，设置流程监控管理事项以及维护台账管理；
2. 精准处理国内专利提交、审查意见答复、费用缴纳、证书管理等官方文件和状态监控；
3. 辅助涉外专利申请流程（PCT/巴黎公约等），确保时效性与合规性；
4. 对接代理机构处理专利案件流程事务。
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。
1.负责新产品立项、开发等整体技术规划与实施；主导处方设计、工艺优化、中试放大及技术转移，解决工艺开发中的关键技术问题；确保制剂工艺符合国内外药品注册要求及GMP规范。
2.协助生产解决“卡脖子”难题，助力降本增效、质量提升、工艺技术水平提升、工艺安全等，主导重大变更申报资料的撰写与审核。
3.跟踪行业新技术（如连续制造、纳米制剂、3D打印等），推动创新技术应用。
4.与研究院、生产、质量等部门紧密合作，推动项目全生命周期管理。
1、负责企业内部业务需求转换，将业务痛点转化为可执行的技术方案和产品定义，设计解决方案架构；
2、深度理解用户需求，设计符合用户习惯的智能对话，场景工具的交互流程，优化多轮对话、意图识别、工具推荐等核心功能；
3、协调技术、数据、算法团队，推动RAG、智能体等AI技术在产品功能的落地应用；
4、建立产品跟踪监测体系，通过用户反馈分析持续优化产品指标（如回答准确率、用户留存率）；
5、关注AI智能体领域前沿技术趋势，探索多模态交互、个性化场景工具等创新功能落地；
1. 负责软件开发工作，包括需求分析、系统设计、编码、单元测试、系统集成和服务部署等环节。
2. 参与项目需求评审和技术方案讨论，明确项目开发进度和质量;根据业务需求，进行软件开发工作，编码高质量的Python代码。
3. 负责系统性能优化和代码重构，提高系统的稳定性和可维护性。
4. 参与代码审查，确保代码质量和规范符合团队标准。同时 编写技术文档,包括需求文档、设计文档、测试文档、用户手册等。
5. 与团队密切合作，保质保量的完成leader分配的任务，解决项目中的技术难题和需求变更。
1、构建AI数据 pipeline，负责数据采集、清洗、标注、存储与质量管理
2、搭建向量数据库、知识图谱、领域数据集，支持模型训练与RAG应用
3、设计数据安全与权限管控方案，确保敏感数据合规使用
4、建立数据资产目录，推动数据共享与复用
1、对所负责的药物临床试验项目进行全面的质量监控和管理，包括对项目进展、预算执行的监控；
2、负责临床试验医院的筛选和评估，负责临床试验医院的沟通和协调；
3、跟进临床各个研究的执行情况，发现和处理试验过程中发生的问题和风险；
4、与研究者（PI）、临床试验机构、CRO及其他合作商建立良好的合作关系，做好沟通和协调工作，保证项目顺利实施；
5、根据业务需要组建团队，负责团队成员（监查、项目、医学等）的培训；
6、制定临床项目管理计划，项目合作单位招标计划、负责组织监查、进度跟踪，确保临床试验的质量；
7、协调完成对临床试验项目的内部稽查和质量保证工作；
8、参与公司各类项目申报和其他研发工作；
9、完成公司安排的其他工作。
1.负责管理属地站点的海外仓运营,及时出库,上架，同时根据订单情况搭建新的海外仓
2.负责管理快递供应商,提高妥投率,降低运费,跟进到每月订单完结
3.搭建并管理自建物流体系,覆盖核心区域,扩展网络覆盖
4.优化现有流程,管理本地仓储,派送团队,提升效率
5.识别海外经营风险,提前预警
