薪酬概览
平均月薪
¥11300
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥8300 - ¥14300
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
85.7% 人群薪酬落在 8-15k
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
6月新增岗位
2
对比上月：岗位减少2
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 | 1 | 50% |
| 3-5年 | 1 | 50% |
热招职位
1. 开户：协助提交合约商的开户报告、终端医院的开户报告、合约服务商的准入备案、设备申请2. 协助催收招商的相关协议，合约商协议，合约服务商协议3. 根据招商代表提供的订单计划在下单系统进行下单操作，如 涉及阳光采购平台的维护做单一并处理；协助进行代理终端客户的定期盘库4. 发票、出库单的资料确保齐全，跟进入库；代理商和客户终端的协助对账，并负责催收对账函5. 赊销款超期到期提醒招商代表，并负责提交信用报告6. 提交并跟进退款流程(含保证金),确保退款效率；提交并跟进退货进度，确保及时退货避免报损7. 协助制作费用报账的资料及报告提交、跟进8. ①合约商与cso服务商、医院端的关联图谱；
1、数据整合与治理：从各工艺板块收集实验数据（Excel记录、LIMS导出、设备输出文件等），建立统一的清洗和标准化流程；识别和处理数据质量问题（缺失值、异常值、批次效应、命名不一致）；建立并维护结构化的数据集目录，为ML建模提供高质量数据底座；
2、统计分析与可视化：使用统计方法（假设检验、ANOVA、回归分析、方差分量分析）支撑工艺开发和QC数据分析；为各板块制作标准化数据看板（Tableau/Power BI或Streamlit），如批次趋势监控、CQA月度汇总；参与OOS/OOT调查的数据分析支持；
3、AI Champion培训与支持：牵头设计并实施AI Champion基础培训课程（Python入门→数据处理→ML概念）；作为AI Champion的日常技术支持第一联系人，解答数据工具使用问题；编写数据操作的SOP文档和培训材料；
4、探索性分析（EDA）：在ML工程师建模前完成探索性数据分析，识别数据特征和潜在规律；支持快速ad-hoc分析请求（如历史批次某质量属性的波动统计分析）。
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、AI智能体设计与开发 负责公司AI智能体（Agent）的设计、开发与运维，搭建自动化业务流程，提升业务运行效率。
2、AI门户建设与运营 主导公司AI应用门户的规划与建设，整合内外部AI能力，打造统一的AI服务入口，持续优化用户体验。
3、垂类模型应用落地 结合制药行业业务场景，探索并落地垂直领域AI模型应用，包括但不限于文档智能、质量分析、工艺优化等方向。
4、数据中台与知识库建设 负责公司数据中台架构设计与建设，推进知识库体系的构建、管理与持续运营，支撑数据资产化与智能化应用。
1.聚焦MST细胞培养相关实验设计、方案优化及落地执行，参与上市后生物大分子药物细胞培养工艺的技术迭代与优化工作，配合开展供应商相关技术对接，推动新技术、新方法在细胞培养环节的探索与应用。
2.通过上游工艺现场排查及研发、生产环节工艺数据分析，挖掘细胞培养工艺提升潜力，协调内外部技术资源，制定工艺优化实验方案并推进实施，助力产品质量与生产效率提升。
3.持续跟踪上游细胞培养工艺领域前沿技术进展，结合公司实际发展需求，开展新技术、新方法的探索与调研，做好技术总结与理念宣贯，提升团队技术认知与应用能力。
4.负责细胞培养相关实验方案、技术报告、工艺总结等资料的撰写与完善，配合完成相关申报资料的编制、整理工作，确保各类资料规范、准确、完整。
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、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. 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。
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、负责药物研究院研发信息化需求的调研，对接集团研发信息化项目在药物研究院的落地管理及功能推广；
2、跟踪行业内AI技术的最新发展动态，评估新技术在医药研发中的应用潜力，并推动技术落地；
3、与研发团队紧密合作，深入了解研发需求，负责AI模型的开发与训练，将AI技术融入研发流程，提升研发效率和精准度；
4、开发和维护研发相关的AI软件系统和平台，提供稳定的技术支持；
5、协助研发团队处理和分析海量的研发数据，包括合成化学数据、临床试验数据、药物分析数据等，确保数据的质量和可用性。
高中政治教师10-20W/年
到岗时间： 该职位为储备状态
岗位要求
1.遵守宪法和法律，热爱党的教育事业，具有良好的品行和职业道德，身体健康，爱国爱教，爱岗敬业，积极服从学校管理与工作安排。
2.本科及以上学历，具有相应学科教师资格证书。
3.具有一级教师及以上专业技术职务的优先录用；具有三年以上教学经历，教学经验丰富，工作能力突出的优先录用；担任毕业班教学和班主任工作的优先录用；获得区级以上“优秀教师、教学能手、学科带头人、骨干教师、优秀班主任”等荣誉称号的优先录用。家属同为教师的优先同时录用。
4.具备招聘岗位要求的其他资格条件。
应聘方式
（一）简历投递
请将电子版简历投递学校招聘邮箱：jnxhsysyxx@126.com
邮件主题：请按“学段学科-姓名”格式命名（如：高中语文-张三），邮件需包含个人简历、毕业证书、职称证书、教师资格证、荣誉证书、近期生活照等资料。
简历通过初审后，我们将电话通知应聘者具体的面试时间、地点及要求。
（二）招聘考核
1.现场试讲：指定相应学段教材内容，备课45分钟，无学生试讲15分钟左右。
2.现场面谈：主要从职业取向、知识背景、组织能力、语言能力、教材驾驭能力、形象气质等方面进行综合评价。
（三）基本流程
资格审核——招聘考核——背景调查——健康检查——签订合同
1、协助区域开展销售工作，实战销售一线业务；
2、协助区域开展消费者营销工作；
3、多维度分析区域数据，协助上级制定销售策略；
4、负责校园招聘项目推广工作。该岗位设置实习期，实习期通过后可转正。