深圳网管
网管，全称网络管理员，是负责管理和维护企业或组织网络系统的专业人士。他们的职责包括确保网络设备的正常运行，监控网络性能，解决网络故障，配置网络设备，管理网络安全和保护数据。网管需要具备扎实的网络知识，包括网络拓扑、协议、路由器、交换机等设备的配置和管理。他们也需要熟悉网络安全的最佳实践，可以配置防火墙、入侵检测系统和虚拟专用网络（VPN）等技术来保护网络安全。在日常工作中，网管需要与其他部门合作，如与IT部门协作处理用户问题、与供应商联系更新硬件设备等。综上所述，网管是企业网络运行的关键角色，需要具备技朧技能、沟通能力和解决问题的能力。
薪酬概览
平均月薪
¥7800
中位数 ¥7500 ｜ 区间 ¥6800 - ¥8800
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
50% 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
4月新增岗位
33
对比上月：岗位新增28
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 | 25 | 75.8% |
| 5-10年 | 8 | 24.2% |
热招职位
1、项目进度管理与风险把控
①全盘进度管理： 负责AI业务线的整体项目排期，制定严密的里程碑计划（Milestone），确保从需求评审、开发、联调到测试上线的全流程按时推进。
②风险预警与清除： 每日监控项目状态，敏锐识别可能导致延期的风险点（如算法交付延迟、联调阻塞），第一时间介入并协调资源解决，保证项目不偏离轨道。
2、跨团队协同与推动
①强力推动执行： 针对AI项目涉及角色多（算法、工程、产品、测试）的特点，主导跨部门沟通，打破部门墙，确保各方信息同频，按时按质交付作业。
②需求对齐与闭环： 协助跟进AI需求的落地情况，确保研发团队交付的成果符合最初的需求定义，杜绝因理解偏差导致的返工。
1、教育背景： 计算机、人工智能及相关专业硕士或博士；
2、技术功底： 扎实的 Python/C++ 基础，精通 PyTorch 及分布式训练工具；
3、核心能力：
（1）深入理解 Transformer 架构，熟悉主流大模型（如 GPT-4o, Qwen-Audio, RT-2 等）原理；
（2）了解音频特征提取及 Audio Tokenizer（如 EnCodec, AudioDec）基本原理；
（3）有 Agent 框架（LangChain, AutoGPT 等）开发经验或多模态对齐经验者优先；
4、综合素质： 具备良好的学术前瞻性或工程落地能力，能解决非结构化环境下的鲁棒性挑战。
1、负责无人机、具身智能等产品及其组件的可靠性设计分析，合理定义产品可靠性目标，利用FMEA、FTA、可靠性设计审查等分析手段，识别并减缓产品的可靠性风险；
2、负责制定无人机、具身智能产品或其部组件的可靠性测试规范、测试计划、测试用例，通过针对性测试全面暴露产品风险；
3、参与部组件的导入流程，确保导入的部组件的高可靠性4、按照研发流程参与设计阶段可靠性评审工作；
5、参与产品的故障定位和失效分析、故障数据分析，推动产品可靠性的优化和改进措施的落地。
6、主动探索并运用各类AI工具优化可靠性工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；
1、核心NLU引擎研发：负责意图识别、实体抽取、情感分析、文本分类等核心NLU任务的算法设计、模型训练与优化。针对特定业务场景，构建高精度、高鲁棒性的NLU模型，并持续迭代提升效果。跟踪NLU领域的最新研究成果，并将其应用于实际业务中。
2、LLM-basedAgent构建：设计和开发基于大语言模型的智能体框架，实现复杂的任务规划、推理和工具调用。负责多轮对话管理、上下文理解和状态追踪模块的研发，打造流畅、智能的对话交互体验。探索Agent的自主学习和决策能力，使其能够完成开放域、多步骤的复杂任务。
3、RAG技术应用与优化：设计并实现高效的检索增强生成（RAG）系统，结合向量检索与大语言模型，提升回答的准确性、时效性和可追溯性。负责文档切分、向量化、索引构建以及召回、排序等全链路模块的优化。研究并解决RAG系统中的常见问题，如信息噪音、召回不准、知识冲突等，并有效减少模型幻觉。
4、工程与落地：负责算法模型的工程化部署、性能优化和线上服务的稳定性维护。与产品、工程团队紧密合作，深刻理解业务需求，推动AI技术的快速落地和商业化应用。构建完善的评测体系和数据闭环，驱动模型和系统持续改进。
1、统筹规划：负责酒店 IT 系统搭建、运维及项目全流程落地；制定IT/产品中长期战略，明确技术架构、产品路线，对齐全球门店运营、总部管理核心需求。
2、落地执行：主导IT系统（门店管理、数据中台、协同办公等）搭建与迭代，统筹产品从需求拆解、设计到上线、优化的全流程，确保适配多国家合规要求、多门店差异化需求。
3、统筹各酒店 IT 预算编制、执行与管控，推进成本优化；建立并维护 OA 自动化审批流程体系，提升内部运营效率。
4、负责 IT 供应商全生命周期管理，包括资质评估、商务谈判、履约监督与关系维护，保障服务与供应链稳定。
5、团队与风险管控：带领IT/产品团队，建立高效协作机制；管控技术风险、数据安全，保障全球系统稳定运行，支撑业务连续性。
6、协同赋能：联动全球各区域门店、集团各职能部门，推动IT/产品价值落地，解决业务核心痛点，提升运营效率与客户体验。
1.负责供应链全链路数据整合与标准化数据库搭建维护，制定数据规范保障数据准确一致。
2.开展采购环节数据分析，包括品类成本结构拆解与供应商绩效评估，输出优化建议支撑集中采购或协议谈判。
3.监控库存水平并分析周转效率以制定优化策略，联动生产部门分析物资消耗与生产效率关系，输出消耗标准调整建议降低生产成本。
4.定期输出结构化数据分析报告并可视化关键指标，针对异常数据及时预警，为管理层提供数据驱动的决策支持。
5.跨部门协作解决数据相关问题，推动供应链数据在业务端的应用，协助优化内部系统数据流转以提升使用效率。
1.负责智能体平台知识库模块建设，包括知识运维全生命周期管理、RAG各环节，调研并引入前沿RAG相关技术。
2.基于知识库孵化上层应用，持续优化应用效果。
1. 负责语音合成（Text-to-Speech, TTS）模型训练与线上优化。
2. 深入研究并应用深度学习技术，提升合成语音的自然度、表现力和稳定性，支持多音色、多语种、情感语音等高级功能。
3. 参与语音前端处理模块开发，包括文本归一化、分词、音素预测、韵律预测等任务。
4. 与语音识别、语音增强、产品等团队协作，推动TTS技术在实际场景中的落地（如智能助手、有声阅读、导航播报等）。
5. 跟踪学术界和工业界最新进展，持续优化模型性能，降低推理延迟，提升合成效率。
6. 编写高质量的技术文档，参与模型版本管理和工程化部署（如ONNX、TensorRT、Triton等）。
1.负责产品前后端功能编码设计和需求开发工作。
2.独立完成功能模块开发，参与技术方案讨论，制定编写接口文档，项目架构设计文档等。
3.能够与产品经理及测试人员互相协作高质量完成版本迭代任务。
4.完成上级交代的其他工作任务。
Core Responsibilities * Support end-to-end project delivery: requirements → UAT → go-live * Conduct requirement gathering sessions and document BRD / user stories / process flows * Track project progress, timelines, and key deliverables * Coordinate with stakeholders (business, IT, vendors) * Support UAT preparation, execution, and defect tracking * Assist in risk, issue, and change management
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· 执行问题分类、根本原因分析，并制定调查策略。
· 设计、实现并验证音频功能（例如 Fluence、KWD、BT/DP/USB 音频）。
· 遵循既定的软件流程，并为持续的质量改进做出贡献。
· 与内部和国际团队协调，解决问题并提供解决方案。