深圳牙医
牙医是医学专业中的一个分支,也称为牙科医生或牙科医师。牙医主要负责诊断、预防和治疗口腔疾病,包括牙齿、牙龈和口腔软组织的问题。他们通过进行口腔检查、X光检查和其他诊断测试来确定病情,并采取相应的治疗。牙医的工作涉及牙科手术、洁治、修复、种植及正畸等各个方面。另外,他们还会提供口腔保健指导和预防性护理建议,帮助患者保持口腔健康。在诊所或医疗机构工作,也可能在学术研究、公共卫生机构、医学教育机构等领域从事相关工作。这个职位对口腔健康有深入的了解,需要具备细致耐心和精湛的医疗技术。
薪酬概览
平均月薪
¥16300
中位数 ¥15000 | 区间 ¥13000 - ¥19600
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
40% 人群薪酬落在 15-30k

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
3月新增岗位
11
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 5 | 50% |
| >10年 | 5 | 50% |
热招职位
1、协助医生在线解答用户医疗健康问题,提供规范合理的解决方案;
2、协助医生全面管理用户疾病,在术后康复、生活方式、饮食营养、睡眠运动等方面提供专业指导,预防疾病复发、转移,为用户提供线上线下深度融合的疾病全周期管理服务;
3、参与内部各项培训,不断更新知识储备,提高专业及业务水平;
4、参与丰富医学知识库
1、负责视觉-语言大模型(VLM)研发与优化,推动中医智能诊疗、医学图像分析等场景的端到端算法落地。
2、针对舌象、面色、关节等多类医学图像,开发分类、检测、分割及异常检测算法,支撑辅助诊断与健康评估。
3、设计跨模态融合架构,实现图像、文本等多源数据的协同建模与联合推理。
4、基于LLM/VLM进行SFT、RLHF、LoRA等微调,优化辨证论治、报告生成、医学问答等任务,提升临床实用性。
5、开发具备自主推理与工具调用能力的Agentic智能体,覆盖辅助诊断、用药监测、随访管理等自动化场景。
6、构建医学知识图谱,结合RAG技术增强模型可解释性与专业可信度。
7、跟踪前沿技术,探索创新应用,确保算法符合医疗伦理与监管要求。
1. 负责患者的日常诊疗工作,包括病史采集、体格检查、诊断治疗及病历书写;
2. 参与科室值班、查房、会诊及危重病人抢救;
3. 执行上级医师的医嘱,协助完成手术及各项医疗操作;
4. 参与科室学术活动、病例讨论及继续教育学习;
5. 遵守医院规章制度,维护良好的医患沟通与团队协作
在上级治疗师指导下,按照康复治疗标准体系的要求,为社区居民和医院患者提供物理治疗、作业治疗、言语治疗、音乐治疗等方面的康复治疗服务,在规定时间内完成患者的各项评估、治疗及治疗记录。
1. 负责患者的日常诊疗工作,包括病史采集、体格检查、诊断治疗及病历书写;
2. 参与科室值班、查房、会诊及危重病人抢救;
3. 执行上级医师的医嘱,协助完成手术及各项医疗操作;
4. 参与科室学术活动、病例讨论及继续教育学习;
5. 遵守医院规章制度,维护良好的医患沟通与团队协作
产后修复师¥8000-11000元/月
产后修复师工作地点:深圳产康馆福利待遇 :8000-11000 买社保 包吃包住 上班时间早九晚六年龄:20-50岁身体健康,不做饭不做卫
1. 药物制剂技术平台建设:建立高技术壁垒制剂的开发能力,持续推动项目产出,积累形成行业先进技术平台。
2. 技术规划和项目立项:把握制剂技术研究的前沿发展趋势和市场动态,发掘未被满足的临床需求,结合公司创新管线建设战略和行业政策法规,提出制剂研发规划和创新项目立项建议。
3. 技术工作内容指导:带领制剂研发团队,开展制剂的处方筛选、制备工艺研究、生产转移等工作,负责组织力量进行制剂技术难题攻关。识别在研项目的技术关键控制项,预判潜在风险,完善技术转移环节制定的工艺放大控制策略,深入解读生物等效性预试验研究结果,分析体内体外相关性规律,指导项目完成工艺放大及生物等效性研究。
4. 技术资料准备:组织完成制剂研究注册申报资料、课题申请技术资料的撰写,并进行技术审核。
5. 人才培养发展:结合制剂平台技术方向,指导和培养骨干研发人员,建立人才梯队,提升团队整体科研能力。
1、协助居民照护计划制定与执行,照护风险识别与管理;
2、协助护理部门内部制度梳理、流程优化、运营分析、效率提升等工作;
3、专业技能培训的组织实施;
4、照护质量管理体系优化与改进,照护质量的监管。
1、负责AI+数据中台产品的整体规划与设计,涵盖数据采集、数据治理、数据服务、数据资产管理及AI能力平台等核心模块,明确产品定位与技术路线;
2、深入理解财务部门的数据需求与AI应用场景,将复杂的数据驱动目标标转化为清晰可落地的中台产品方案,输出高质量PRD及系统架构设计文档;
3、负责数据中台核心能力的产品设计,包括数据集成(ETL/ELT)、数据仓库建模、指标体系搭建、数据质量监控、元数据管理、数据血缘追踪等;
4、负责AI能力平台的产品设计,涵盖模型训练管理、特征工程平台、模型部署与推理服务、AI应用集成(如智能标签、智能推荐、智能预测等)的产品化方案;
5、构建数据中台的核心指标体系与运营看板,通过数据资产使用率、数据质量评分、服务调用量等关键指标驱动产品持续优化;
6、持续跟踪数据中台与AI平台领域的前沿技术动态(如Data Fabric、Data Mesh、Lakehouse、向量数据库、RAG等),推动产品的技术演进与差异化创新;
1、跟进Google AI能力版图:持续跟踪Gemini及Google相关能力的发布节奏(AICore、ML Kit GenAI、App Functions、Gemini Live、Automation等),评估对自有AIOS的可集成性,并排定落地优先级与版本计划。
2、主导Gemini系统级集成:定义端云协同的能力边界与方案(端侧Gemini Nano vs 云侧Gemini API),明确各场景该用哪一侧、成本/时延/隐私如何权衡。
3、设计Gemini与系统原子技能的调用与编排:搭建"意图识别 → 技能路由 → Function Calling → 执行 → 结果回收"的完整闭环;定义原子能力(闹钟、日历、设置、通讯、相机、地图、第三方App能力等)的能力描述(schema)、注册机制与冲突消歧策略。
4、规划Google合作共建功能:对接Google的PM与工程团队,推动联合feature从需求定义、技术对齐到上线交付,管理双方依赖与节奏。
1、负责AI穿戴和手表表带市场调研、竞品分析、用户需求洞察和品类趋势追踪等,完成产品定义和立项审核,以及所在产品组合设计和产品规划;
2、协调各相关资源,推动并确保产品按计划完成开发交付;
3、收集分析用户反馈,改进迭代产品,提升用户体验,对产品好评负责;
4、对产品生命周期进行管理,参与供应链资源开拓和市场操盘工作,保障产品稳定交付,并对产品商业成功负责。



