上海仓库作业员
仓库作业员是负责管理仓库物品、装卸货物、整理货物存放位置以及执行其他仓库内部作业任务的员工。他们必须具备良好的组织能力和对货物的准确性、安全性负责的态度。在执行日常工作时，作业员需要与其他团队成员合作，确保货物的及时出入库，以满足客户和生产的需求。此外，他们还需要熟悉并使用仓库管理系统、搬运设备和安全操作程序，以确保工作场所的安全和高效运作。在某些情况下，仓库作业员可能需要处理货物的包装和标记，以确保货物的正确定位和安全存放。总的来说，仓库作业员在仓库管理中发挥着至关重要的作用。
薪酬概览
平均月薪
¥7000
中位数 ¥5800 ｜ 区间 ¥6000 - ¥8000
数据来源：谈职全网20份招聘数据；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
6月新增岗位
29
对比上月：岗位新增19
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 | 17 | 65.4% |
| 1-3年 | 2 | 7.7% |
| 3-5年 | 2 | 7.7% |
| 不限经验 | 5 | 19.2% |
热招职位
1.做好校园即时配送的履约体验管理，完成校园配送合作商的招、管、退等管理；
2.做好合作商团队的廉正合规管控，为合作商进行业务、组织赋能，为合作商的经营能力成长负责；
3.带领合作商团队定时、定量的完成部门考核任务，监控日常运营指标，确保业务平稳运营；
4.与业务开发团队协同，完成协同目标，为外卖业务保驾护航。
基于用户决策快照的广告预估基座模型 【课题说明】打造以用户决策过程为核心的下一代广告预估基座模型。课题目标是在美团全域业务（外卖 / 到店 / 酒旅 / 团购等）中，构建一个用于预估任务的「用户决策大模型」，通过拟合用户历史决策时刻的全部上下文信息，学习用户偏好，预测用户下一个时刻的曝光 → 点击 → 浏览 → 加购 → 下单 → 到店 → 评论的全链路多状态、多路径概率。【建议研究方向】
1.多模态决策场景重建：构建「全域行为快照生成器」，将用户的行为序列，转换为用户每一次决策时刻的多模态、高信息密度的「决策快照」。
2.用户决策基座模型：依托「全域行为快照」，预训练一个统一的用户决策基座模型，在给定任意「场景 prompt + 候选 item/店铺」时，能输出用户下一步行为的多任务、多状态概率。
3.决策策略对齐：探索该模型在各个场景上进行轻量微调与部署的方案，实现场景级定制。
1、品牌管理：服务头部饮品品牌，负责日常活动洽谈招商、商务谈判及客情维护，对结果负责。
2、品牌运营：帮助品牌方提升线上外卖经营能力，通过改善线上运营的方法，策略，有效提升品牌线上的流量、转化、复购等指标。
3、营销规划：基于用户需求，识别品牌营销机会点，规划年度营销计划，并协同内外部资源落地大促与单品牌营销项目。
4、专业赋能：研究餐饮外卖行业特点，品牌线上及线下经营阻碍，帮助品牌制定专业线上外卖经营方案和策略，输出赋能，帮助品牌达成增长与提效目标。
5、项目管理：基于用户洞察和品类研究，与品牌共同探索增长机会点，通过有效项目管理，落地定制化解决方案，并从中沉淀可复制的方法论。
1.品牌管理：服务于全国连锁头部饮品品牌，负责日常活动招商、合同谈判及客情维护；
2.品牌运营：帮助品牌方提升线上外卖经营能力，通过改善线上运营的方法，策略，有效提升品牌线上的流量、转化、复购等指标；
3.专业赋能：研究餐饮外卖行业特点，品牌线上及线下经营阻碍，帮助品牌制定专业线上外卖经营方案和策略，输出赋能，帮助品牌新增长；
4.数据分析：通过分析行业数据，品牌经营数据分析，了解行业规律，确保品牌经营策略有效性，持续指导经营方案迭代；
5.项目管理：思考分析行业发展走势，赋能品牌共同探索下阶段新外卖商业模式，基于行业和品牌现况和未来机会点预判通过项目管理提供解决方案，拿到结果。
1、在香港、中东、拉美等核心市场建立稳固的金融机构商务关系，维护与银行、卡组织、收单公司的长期合作2、基于业务目标与支付行业上下游机构进行有效沟通和谈判，以最优条件达成合作；结合 AI Agent 工具进行谈判策略分析与材料准备，提升商务效率3、持续关注 AI 支付领域的行业动态与技术趋势，识别新型合作机会（如 AI 收单、智能支付路由、B 端 AI Agent 支付等），推动美团国际支付在 AI 时代的前瞻布局4、建立合作机构与国际支付团队间的长期高效沟通机制；借助 RAG 知识库构建与 AI Agent 自动化工具，推动合作伙伴关系管理的智能化提升5、分析市场需求和竞争情况，制定相应商务合作策略；善用 AI 工具进行市场信息整合与洞察
1. 负责月付业务的用户增长工作，围绕拉新、促活、留存等核心环节，制定分人群、分场景的精细化增长策略，驱动月付用户规模与活跃度提升；
2. 运用AI工具（大模型/Agent/Prompt工程等）赋能运营全链路，包括但不限于：用户分层分析、策略自动生成、实验方案设计、效果归因与迭代，构建AI驱动的智能运营工作流；
3. 通过数据分析与AB实验验证策略效果，持续优化用户转化链路与补贴资源分配效率，实现业务增长目标；探索并落地AI Agent在用户生命周期管理中的应用，推动运营自动化与决策智能化，提升团队整体运营效率；
4. 与产品、研发、数据等横向团队紧密协作，规划并迭代增长工具与平台能力，沉淀可复用的AI运营方法论。
1.负责游戏内，场景大地图和战斗关卡地编的制作，并且能跟进供应商的反馈和产出，.
2.能根据策划的初步的文档指引，通过AI辅助设计，和玩法白模指引初步并且快速制作美术版本的初版资产，熟悉AI工作流，并通过AI设计氛围指引和白模，相互配合最终达到最好效果。
3.对所在模块的场景模型相关工作内容，根据该模块的要求进行规范化处理，包括但不仅限于各类文件命名路径配置的正确性、性能优化、维护等；
4.根据项目工作计划按时完成任务并跟进最终表现效果
1.深入理解业务模式，分析业务驱动因素，搭建经营分析体系，系统地建立预测、监控、分析模型；
2.进行业务问题分析和研究，包括用户、商户，商业等模块的专题分析并推进专题分析在业务中的落地；
3.主动诊断及发现业务问题，科学的方法和分析输出业务策略，同时能基于复杂的业务问题进行数据挖掘和模型探索，沉淀业务分析思路，产出对业务和产品有价值的方案和建议；
4.与业务、产品和其他分析团队沟通协作，推动业务目标达成，并定期迭代策略。
1. 与策划紧密沟通，推动和设计各系统的UI视觉设计包装方案，并且跟进程序、动效、美术同学等多个岗位将设计方案完整落地。
2. 明确梳理整体界面系统标杆及规范，并可以对团队内做明确的风格指引。
3. 对游戏交互设计的原理有所了解，同时在设计中关注交互细节。
4. 能够有市场玩家体验的分析的能力，并且能够注入更多自己的思考，为产品的设计方向提出专业建议。
【核心职责】
1. 数智化策略设计与增长驱动围绕商家全生命周期，制定可执行的数智化经营策略，提升品牌在平台内的经营效率与GMV增长。深入消费者运营专题，搭建数字化分析框架，精准识别业务机会与潜在风险，为决策提供数据支撑。
2. 业务前瞻探索与AI创新基于到家业务现状与市场竞争格局，开展前瞻性业务设计，探索商业增值新模式。挖掘AI技术在餐饮经营中的结合点，推动“AI+运营”的场景落地，打造行业领先的数智化能力。
3. 协同赋能与工具化建设协同算法、产品、数据团队，将一线运营经验转化为系统化工具与自动化机制，实现策略的规模化复制。推进策略产品的迭代建设，提升业务运营的标准化与智能化水平。
4. 项目闭环管理与复盘优化主导专项业务的经营规划，明确目标分层、政策设计及资源匹配方案，推动业务进入规模化覆盖阶段。建立策略效果评估体系，持续输出深度复盘报告，通过数据回验确保经营目标的达成。