薪酬概览
平均月薪
¥8300
中位数 ¥7000 ｜ 区间 ¥6900 - ¥9700
数据来源：谈职全网17份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
82.4% 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
11
对比上月：岗位新增1
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 | 2 | 22.2% |
| 1-3年 | 5 | 55.6% |
| 不限经验 | 2 | 22.2% |
热招职位
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。
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、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. 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. 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
1、根据甲方属地、公司管理规定及部门发展及业务需求完成自动化领域相关前沿技术的研究、自动化产品研究与开发工作30%
2、根据部门设计标准，组织项目成员进行电气设计工作，完成设备自控程序工作的开发和调试等30%
3、负责重大项目的统筹及实施，具体有进行方案讨论，技术指导、方案评审、进度把握等20%
4、负责项目组日常管理工作，确保项目设计工作的正常进行10%
5、完成领导交办的其他事项10%
1、主导运动控制系统设计、算法开发和运控硬件选型验证，与自动化机构、电气和软件团队紧密合作，搭建和完善非标自动化设备运控平台，提升荣耀自研装备的智能化水平；
2、负责基于运控系统需求及应用场景，开展算法的建模设计、实现及落地应用，能通过场景分析与算法初步验证，持续优化算法架构，达成高实时性、高精度的各项运动性能；
3、对标业界优秀实践，研究运动控制领域的新技术和发展趋势，提升和保持运控领域竞争力。
