薪酬概览
平均月薪
¥6100
中位数 ¥5500 ｜ 区间 ¥5100 - ¥7100
数据来源：谈职全网14份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
92.9% 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
9
对比上月：岗位新增3
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 | 9 | 100% |
热招职位
1.负责线上店的商品管理,对于商品的效期管理、品质管理、损耗管理负责,负责门店的水产养殖和销售的整体管理;
2.负责线上店的进销存管理,负责线上店内门店的收货、上架、库存、库位的管理工作,优化库内的动线和库位,对于商品的周转和资产、设备的安全准确负责;
3.负责线上店订单的履约,保证在更快的时间保质保量履约客户的订单,不断追求降本提效,致力于为客户提供更好的服务,不断精益求精;配合总部各项营销策略的实施,负责线上各品类商品的日常的促销活动实施;
4.负责线上店现场的人员管理,包括招聘、培训和效率管理,负责数据管理和异常事件处理,维护周边社区关系;进行日常经营管理工作,包含对各项运营指标进行监控和分析,确保销售达成；
5.新开门店开业前期筹备相关工作。
1. 负责制定研发项目方案、计划，带领团队成员按计划完成所负责分析相关工作，包括分析方法开发、验证、样品检验、资料撰写等。
2. 负责跟踪项目进程及解决方法开发、验证、质量研究等工作过程中的技术问题，保证方法的科学性，数据的准确性。
3. 负责项目研究过程的法规符合性，保证项目研究内容科学规范，符合申报、审评要求。
4. 对项目组人员提供技术指导，提升项目组成员的工作能力。
1、从事SiRNA、ASO小核酸药物研发质量研究工作。
2、负责日常小核酸药物创新药、仿制药全生命周期的药物研发分析相关工作，如日常样品方法开发检测、分析方法验证、稳定性方案报告、质量标准及申报注册资料的撰写等。
1.质量监督与合规：监督ADC生产全过程的质量控制执行情况，确保生产活动符合GMP、工艺规程、质量标准及公司质量体系要求。
2.记录与数据审核：审核生产批记录、辅助记录、检验记录等质量文件，确保数据完整性、准确性及可追溯性，推动记录规范化管理。
3.偏差与CAPA管理：主导车间内部偏差处理流程，组织偏差调查与风险评估，制定并跟踪纠正和预防措施，确保问题有效闭环。
4.内部自查与外部审计：策划并执行车间质量自查，识别质量风险并推动整改；迎接客户、监管机构等外部审计，准备质量文档，跟进审计缺陷项的整改落实。
5.跨部门质量协同：与生产、QA、QC、技术等部门密切协作，参与变更控制、超标结果（OOS）调查、产品质量回顾及持续确认工作。
6.验证活动支持：审核工艺验证、清洁验证、分析方法验证等方案与报告，监督验证实施过程，确保验证符合法规及内控要求。
7.技术转移质量评估：参与新产品、新工艺的技术转移，从质量风险控制角度评估工艺可行性，确保转移过程质量体系的有效衔接。
8.质量体系持续改进：运用质量工具（如FMEA、CAPA、趋势分析）推动车间质量体系优化，提升过程控制能力与产品质量稳定性。
9.质量培训与文化建设：组织开展质量法规、SOP及案例培训，提升员工质量意识与合规操作水平，推动全员质量文化落地。
1. 参与临床项目策略和方案的讨论确定；
2. 参与依据批准的方案，制定所负责项目的项目管理计划和预算草案；
3. 负责或参与做好临床项目的启动，协调督促各中心伦理上会、合同签署、科室启动等入组前准备工作；
4. 参与组织各类会议，包括不限于问题和策略讨论会、临床布置会、总结会、方案讨论会等，并做好会议落实工作；
5. 协助项目运营的日常协调管理，协调各环节衔接、保证项目进度，并确保临床试验符合；
6、完成领导交办的其他工作。
1、负责大模型训练平台的结构设计、核心模块开发与性能优化，支持大规模分布式训练任务；
2、参与数据集的构建、清洗、预处理以及高效存储方案设计，确保数据质量与训练效率；
3、实现模型微调全流程工具链使用，包括参数配置、训练策略优化及资源调度；
4、开发模型验证与评估系统，设计自动化测试框架，确保模型效果符合业务需求；
5、跟踪大模型技术前沿，探索高性能计算、显存优化等关键技术落地。
1、负责业务部门对内投资的投前管理相关事项，发掘问题点，提出意见和建议，并协调解决与闭环；
2、负责业务部门对内投资的投中管理相关事项，发掘问题点，提出意见和建议，并协调解决与闭环；
3、负责业务对内投资的投后管理相关事项，发掘问题点，提出意见和建议，并协调解决与闭环；
4、负责评估分析投资情况，输出投资分析报告，并提报至上级投资主管部门；
5、负责评估分析投资相关制度流程合理性，主动协调解决制度流程缺陷或可优化点；
6、完成上级领导交办的其它工作任务。
1、模型开发与迭代：针对培养基优化、细胞培养参数预测、纯化条件推荐、制剂稳定性预测等场景，设计并实现ML模型；负责数据预处理→特征工程→模型选型与训练→交叉验证→超参数调优的全流程；把算法模型封装为内部可用工具。
2、可复用Pipeline建设：编写可复用的ML Pipeline代码，建立模型版本控制与实验追踪机制；
3、模型可解释性：在工艺科学家配合下进行SHAP/LIME等可解释性分析，确保模型输出对工艺人员可理解；
4、工具链与基础设施：搭建和维护团队模型训练与推理环境；开发面向AI Champion的轻量分析工具（Streamlit/Gradio应用），降低AI使用门槛；
5、跨板块技术支持：为AI Champion提供模型使用培训和技术答疑；协助各板块进行数据分析与可视化的quick win项目，快速建立信任；
6、文档与知识沉淀：编写模型开发文档和使用手册，定期组织内部技术分享，维护团队代码仓库和技术Wiki。
7、负责接口开发、可视化后台、实验数据自动导入、SHAP可解释性模块开发、软件开发。
1、结合居民需求、风险评价及意愿，组织实施专业个案或小组活动。
2、召开定期的个案研讨，为居民制定和更新服务方案，协调安排并参与居民的各类评估。
3、协调外部资源，为居民提供社工、法律等方面的服务。
1.负责小象超市生鲜供应链环节商品及供应商质量管理，从源头到餐桌，预防和优化商品质量问题，提升用户满意度；
2.负责商品验收，存储，包装，配送过程中的质量检测和标准落地，减少各环节的商品质量问题发生；
3.负责跟踪解决出现的商品（特别是生鲜产品）质量问题，避免商品质量问题重复出现，影响用户体验；
4.负责与采购/客服/品质标准组等相关横向部门配合，解决商品品质异常及潜在食品安全风险。
1、战略规划：制定AI在抗体药物工艺开发领域的3年技术路线图，对齐公司整体CMC战略；
2、团队建设：组建并管理3-5人AI核心团队，制定个人发展计划与绩效目标；在各工艺板块选拔并培养AI Champion，建立"中央组+嵌入式代表"协作机制；
3、技术落地：主导AI用例的优先级评估（可行性×业务价值×数据就绪度），亲自参与关键项目技术方案设计（特征工程路线、模型选型、验证策略），建立模型上线后的效果监控与迭代机制；
4、数据与基础设施治理：牵头制定实验数据采集与存储规范，推动LIMS/ELN数据标准化；评估和选型计算基础设施（GPU工作站/云资源）及软件工具链；
5、跨板块协调：对接各工艺板块负责人（上游/下游/制剂/质量/表征），将业务需求准确转化为可执行的AI项目定义；
6、外部合作：跟踪AI+生物制药前沿进展，评估和管理外部AI供应商及CRO技术方案；
7、预算管理：编制和管理AI团队年度预算（人力、计算资源、软件工具、外部合作）。
8、统筹AI算法团队战略、模型底层架构、算法迭代、专利布局、前沿技术预研、算力规划。