济南售后服务技师
售后服务技师是负责为客户提供售后技术支持和服务的专业人员。他们在客户购买产品后负责安装、维护、维修和故障排除，确保产品能够正常运行并满足客户的需求。售后服务技师需要具备良好的沟通能力和技术技能，能够与客户沟通并解决问题。他们也需要具备解决问题的能力和耐心，因为可能需要面对各种技术难题和客户抱怨。此外，他们还需要熟悉公司的产品和服务，以便能够为客户提供准确、高效的技术支持。售后服务技师在客户满意度和品牌声誉方面发挥着重要的作用。
薪酬概览
平均月薪
¥6900
中位数 ¥6500 ｜ 区间 ¥5200 - ¥8700
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
100% 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
8月新增岗位
22
对比上月：岗位新增8
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 | 11 | 50% |
| 不限经验 | 11 | 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、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、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、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、根据前台和车间主管的分配，认真、仔细完成维修工作；
2、负责在维修过程中对客户车辆采取有效的防护措施；
3、负责按委托书项目进行操作，在维修过程所出现的问题及时向管理层汇报；
4、对每个维修项目必须自检，合格后转到下个工序，不断提高了专业技术，保证维修质量。
1.负责检验能力的建立，包括原料、半成品、成品理化及营养指标检测、分析方法学验证；
2.负责原料、成品、环境微生物的检测；
3.负责生产设备安装调试、验证及生产工艺验证；