苏州眼科医师
眼科医师是一种医疗专业的从业者，专门负责治疗和管理各种眼部疾病以及视觉问题。他们通过进行眼睛检查、确诊疾病、规划治疗方案和进行手术等方式，帮助患者维护或提高他们的视力和眼睛健康。眼科医师需要具备丰富的医学知识，能够对眼部疾病做出准确的诊断，并且熟练地运用各种治疗方法，比如药物治疗、手术治疗、近视/远视矫正等。他们还需要与患者进行沟通，解答他们关于眼睛健康和治疗方案的问题，并提供预防眼部疾病的建议。眼科医师可能在医院的眼科诊所、眼科医疗中心，或私人诊所工作。他们的工作对于患者的生活质量至关重要，因为视力问题会直接影响到人们的日常生活和工作。
薪酬概览
平均月薪
¥22100
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥16400 - ¥27800
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
66.7% 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
6月新增岗位
12
对比上月：岗位新增11
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 | 4 | 50% |
| 不限经验 | 4 | 50% |
热招职位
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、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、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.负责公司新产品、新项目开发过程中机械件的产品的开发工作
2.负责产品开发过程机械件的三维结构的优化评审，二维图纸的绘制及维护工作
3.负责供应商的审核、沟通、技术能力评估；有能力协助供应商解决开发过程问题，完成产品设计开发工作
4.负责协助应用工程师完成对应项目的零部件的开发工作，包括二维图纸及三维结构设计
5.负责同供应商完成零部件的设计、产品工艺的确认，协助试制跟进及PPAP审核
6.完成负责零部件的相关技术文档的编制及设计标准，形成内部企标
7.完成临时安排的紧急开发工作
1.该职位为工厂与客户端的质量或技术问题接口人；
2.负责承接客户要求，组织 工厂相关部门制定措施并按计划跟踪完成情况;；
2.熟悉IATF16949：2016质量体系,，以及QC质量工具相关知识，尤其熟练应用8D，能够用英文编制8D报告。
3.当发生顾客抱怨时，负责组织工厂相关部门分析问题，组织编制8D报告，对外进行问题汇报，对内进行问题整改进度的跟踪及效果验证。
1. 负责新产品导入过程中品质工作的跟踪确认及处理
2. 负责新产品品质风险评估，确保新产品顺利量产
3. 负责NPI阶段Yield report以及FACA 汇总，并向客户进行汇报
4. 负责制定新产品的检验及测试标准
5. 负责产品量产后客户端品质异常处理
6. 负责产品量产后品质问题的解决
1.负责员工入、转、调、离等手续办理及档案规范化管理，维护人事信息系统，确保员工数据准确更新与安全管理。
2.员工考勤数据统计、假期管理及异常情况跟进处理。
3.协助开展员工绩效考核全流程管理，包括绩效目标制定、过程跟踪及结果汇总。
4.组织新员工入职培训及在职员工技能提升培训项目。
1.负责原辅料库存管理、成本分析，协调物料保障条件和降本项目推进。
2.负责根据PQD初步设计、试验方案完成炼钢工艺详细设计。
3.负责参与编制各分厂转炉工艺技术规程和工艺制度，对炼钢工序工艺标准执行情况进行监督。
4.针对炼钢工序典型工艺、质量问题，分析问题产生的原因、制定对策措施并跟踪实施。
5.参与炼钢工序熔融金属的安全管理，优化工艺操作、完善耐材使用标准，确保安全生产。
1、结合招标、供应商管理业务需求，探索和应用AI（大语言模型、NLP等）、BI（数据分析、可视化）等先进技术，推动招标采购从电子化向智能化升级；
2、利用BI工具对采购数据进行深度挖掘与分析，为采购策略优化、供应商管理、成本控制提供数据支撑。
3、深入理解招标采购全流程，与业务人员（招标中心、需求单位、专业管理部门等）紧密沟通，将业务痛点转化为技术解决方案；
4、协助梳理招标文件、评审规则、供应商资质等知识资产，构建结构化的知识库或规则库，为AI模型训练与应用奠定基础；
5、跟踪行业政策及AI技术在招投标领域的最新应用，提出创新性建议并推动试点落地。
6、参与数字化项目的全周期管理，包括需求分析、方案设计、测试验证、上线推广及效果评估；
7、负责相关技术文档的编写，并对业务人员进行AI工具使用的培训与支持，促进技术成果的内部转化与复用。"
1. 参与工业场景的时序建模
2. 实践统计方法（ARIMA、Prophet）与深度学习方法（LSTM、Transformer等）
3. 完成数据清洗、特征工程、模型训练与效果评估
4. 协助模型部署与业务落地验证
