济南运维经理
运维经理是负责监督和管理信息技术基础设施的专业人士，通常在企业或组织的IT部门中担任要职。运维经理负责规划、部署和维护网络、服务器、数据库和其他关键系统，以确保其安全、高效和可靠地运行。此外，运维经理还负责监督团队成员的工作，制定和执行运维策略、规程和流程，确保技术支持的高质量和效率。运维经理需要与其他部门合作，解决技术问题并提供咨询和支持。他们需要了解最新的技术趋势和发展，以及如何应用这些技术以提高企业的效率和安全性。对于运维经理来说，领导能力、组织能力和技术专长都是非常重要的。
薪酬概览
平均月薪
¥8300
中位数 ¥7500 ｜ 区间 ¥6600 - ¥9900
数据来源：谈职全网12份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
58.3% 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：岗位减少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 |
|---|---|---|
| 应届 | 9 | 100% |
热招职位
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. 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Web应用的系统开发、架构优化和演进；
2、编写和维护高质量的代码、确保代码易于理解、可维护和可扩展；
3、承担重点、难点的技术攻坚。
1、视觉、MES、机器人、业务系统等软件项目的设计、开发、调试、维护以及资料受控
2、所负责项目涉及到的机械,电气,工艺,品质等工程师进行项目设计调试维护过程中的沟通确认
3、所负责项目完成后,维护相应的受控代码,设计文档等资料,交接相应项目的维护操作等
4、完成上级领导安排的其他工作任务
1、需求调研与分析：深入挖掘用户潜在需求，精准提炼业务痛点。能够将复杂的业务需求转化为清晰、可实现的功能需求，输出详细、规范的需求规格说明书
2、解决方案设计与定制：具备优秀的解决方案设计能力，能够结合用户业务场景以及技术发展趋势，设计出创新性的解决方案，确保方案可行性与技术先进性，。
3、对设计方案进行成本效益分析，评估技术可行性、实施周期、实施风险与预期收益，为项目决策提供数据支持。
5、项目协作与推进：协同业务经理、交付开发团队，参与项目全流程，把控项目进度，及时解决技术与流程问题，保障项目按时高质量交付。
6、运维与持续改进：项目上线后，负责系统运维与持续改进工作，用户问题解决、需求分析识别，与软件厂商持续开展持续改进提升工作。
7、组织召开项目会议，协调各方资源，及时沟通项目进展与问题，确保项目信息在团队内有效传递。
8、用户沟通与服务：与用户保持密切沟通，提供解决方案、演示方案效果，解答疑问，收集反馈，提供技术支持、培训，提升用户满意度。基于客户反馈，对解决方案进行优化调整，确保方案持续满足用户需求。
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。
1、主导大模型选型、微调策略与训练框架设计
2、搭建模型评测体系，持续优化模型性能与业务适配度
3、优化模型推理性能，实现低成本、高效率的模型部署
4、跟踪前沿技术（如多模态、Agent、RAG），规划技术演进路线
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）