薪酬概览
平均月薪
¥11300
中位数 ¥9500 ｜ 区间 ¥9300 - ¥13200
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
11月新增岗位
18
对比上月：岗位减少7
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 | 6 | 25% |
| 3-5年 | 12 | 50% |
| 不限经验 | 6 | 25% |
热招职位
工程总监面议
1、任职资格：（1）50岁以下，大专及以上学历，工程管理类专业，中级及以上技术职称；（2）有工程施工行业5年以上管理经验，有施工企业、监理公司、燃气公司从业经历者优先，有化工工程施工管理经验或从业经历者优先；（3）熟悉燃气行业或化工行业工程管理、技术质量、安全管理等工作。
2、岗位职责：（1）负责公司工程及质量管理工作，负责公司建设工程项目管理； （2）负责组织制定公司工程管理体系的规章制度和业务流程；（3）负责公司工程施工计划、施工图、预算审定、工程结算审核等工作；（4）负责公司工程竣工资料、安全规范、工程质量等管理工作。
工程总监面议
招聘要求：
1.大学本科及以上学历，建筑、土木、结构类相关专业。房地产行业或建筑行业八年以上从业经验，同等职位三年以上管理工作经验。有高级工程师职称者优先。
2.熟悉项目开发管理工作、招标投标、成本控制等方面工作，具备协调能力和处理解决问题的能力，有出色的组织管理才能。
3.熟悉房地产行业政策法规和行业标准，相关工程标准，熟悉工程规划设计方案、专项技术工程方案、工程技术方案的审批。
岗位职责：
1.协助工程副总进行项目管理工作，编制项目开发及施工进度计划。
2.对项目进行整体规划（质量、进度、供方资源、管理模式等）。
3.控制施工质量、进度、成本及现场安全文明施工。．4.组织工程实施中各关联部门、关联单位的综合协调。
5.参与选择供方并参与供方评估，协调处理现场各供方关系。
6.配合现场销售，按时按质提交销售所需场所。
7.组织项目工程竣工验收、备案，并组织项目各类专项验收。
8.上级安排的其他工作。
1、负责采暖、给排水、通风方案和中央空调系统工程设计、施工技术及现场管理工作；
2、审核采暖、给排水、通风方案等工程招标文件的技术部分，编制施工预算；
3、协调施工单位，监理单位处理现场问题；
4、负责工程各项隐蔽验收、分项验收及竣工验收等验收工作；
5、做好本专业有关技术资料的整理工作；
6、完成主管领导交办的其他工作
项目资料员(J15376)8001-10000元/月
1.根据部门计划的安排制定个人工作计划，完成相关的工作；
2.协助做好工程管理及供应商管理等相关工作；
3.负责收集和管理项目各类资料、文件；
4.负责部门会议记录及会议纪要的整理编制工作；
5.协助完成每月的工程月报及相关工程信息收集工作；
1、负责菌种持续选育，传代稳定性；
2、负责菌种的持续选育，传代稳定性和保藏工作，并做好记录；
3、负责菌种实验验证，培养基优化等；负责大生产效价统计与分析。
1、按公司战略规划及任务目标，执行营销战略、营销政策实施，确保营销工作符合公司要求。
2、负责开拓新型市场，掌握、协调重大客户关系，管理客户资源系统，参与重点项目营销全程及接待。
3、根据控制成本的要求，完成销售公司年度、月度费用资金预算，严格按制度要求做好费用借支、报销，降低营销费用。
4、进行市场投标信息的收集、筛选、跟踪及市场分析，为公司提供有价值的投标信息，提高产品中标率；
5、建立应收台账，全面梳理回款计划，建立相应回款要求，按照分解年、月应收明细计划，做好清欠工作。
1.筛选、搜索简历；
2.面试预约，安排调整并反馈相关人；
3.面试结果跟踪反馈；
4.招聘数据的录入、更新、维护；
5.月底招聘情况统计分析；
6.人员入职、离职手续办理；
7.人员流动情况监控、汇总并反馈。
1、负责AI OS系统的整体架构设计、核心模块开发与优化，确保系统具备高性能、高稳定性与良好的可扩展性；
2、主导AI OS底层系统软件（如内核、驱动、运行时环境等）的开发、适配与性能调优，实现软硬件深度协同，最大化发挥硬件算力潜力；
3、参与AI OS的复杂系统设计与实现，解决分布式、异构计算环境下的关键技术挑战，设计并开发AI OS的智能调度与资源管理机制，优化AI任务在CPU、GPU、NPU等异构计算单元上的分配与执行，提升系统整体AI算力效率；
4、负责AI算法模型在OS层面的集成、部署与优化，包括模型推理引擎的开发与加速，确保AI能力高效运行于端侧设备；
5、研究并实现多模态融合感知技术，将图像、语音、文本、传感器等多种模态数据进行高效处理与融合，构建统一的AI感知底座，支持更智能的交互与决策；
6、与硬件、算法、应用、测试等周边团队密切协作，推动AI核心技术在系统层面的创新与落地，沉淀可复用的AI系统软件模块、工具链和开发框架，持续跟踪前沿AI系统架构、异构计算技术、各类AI模型并进行技术预研和验证。
