松鼠Ai招聘岗位详情全面解析，松鼠Ai招聘有哪些职位？

匙廉牙

·

2025-11-27 16:44:12

阅读15分钟

已读50次

摘要：松鼠Ai当前招聘覆盖教研内容、算法与工程、产品与设计、教学服务与教务、销售与运营、商务与政府合作、客户成功与实施、以及人力财务法务等职能条线。围绕自适应学习业务特点，岗位分布呈“技术+教育”双轮驱动，既重算法与数据，也强调教学落地与业绩增长。核心机会包括：1、技术研发与算法岗位、2、教育产品与教研岗位、3、学习服务与销售运营岗位、4、职能与管理岗位；任职要求以“教育理解+数据化能力”复合为优先，薪酬结构多为“固定+绩效/提成+期权/激励”，各城市与业务线有明显梯度差异。

《松鼠Ai招聘岗位详情全面解析，松鼠Ai招聘有哪些职位？》

一、岗位分类与主要职责

为便于快速定位，先以大类梳理代表性职位、核心职责与关键技能。以下职责与技能为教育科技行业通行要求，结合松鼠Ai自适应学习场景加以贴合，供求职者对齐准备。

岗位大类与典型方向：

• 教学与学习服务：学习规划师/课程顾问、学管师/班主任、教务专员、授课老师/讲师
• 教研与内容：学科教研员（语/数/英/物/化）、题库与策略编排、课程设计与质量控制
• 技术研发：算法工程师（推荐/知识图谱/个性化练习）、NLP/大模型、数据科学、后端/前端/移动、测试/质量、DevOps/平台、架构
• 产品与设计：教育产品经理、数据产品经理、增长/商业化产品、交互/视觉设计
• 运营与增长：用户增长、渠道运营、内容运营、教务运营、城市与学习中心运营
• 销售与市场：ToC课程顾问、ToB渠道/校合作BD、政府与产教融合、市场品牌与活动
• 客户成功与实施：实施交付、项目经理、客户成功（B端学校/机构）、售后支持
• 职能与管理：HR（HRBP/招聘/绩效薪酬）、财务、法务合规、行政IT、采购、战略/PMO、品牌公关、区域/城市管理

岗位大类一览（示例信息，按公开招聘通行标准整理，具体以当期JD为准）：

岗位大类	代表职位	核心职责	关键技能	经验	参考薪资（月）
技术研发	算法工程师（自适应/推荐/NLP）	构建知识图谱、个性化路径、推荐策略与评估	Python、深度学习/图模型、A/B、数据闭环	2-8年	20k-60k+
技术研发	后端/全栈/前端/移动	学习平台与中台/数据服务开发	Java/Go/Node、React/Vue、微服务、性能优化	1-8年	15k-45k
教研与内容	学科教研员/题库编辑	教材拆解、题目标注、能力维度与策略	学科功底、数据标注规范、质量评审	1-6年	10k-25k
产品与设计	教育/数据产品经理	学习路径与策略产品、数据指标体系	用户研究、数据分析、PRD、实验设计	2-7年	18k-45k
学习服务	学管师/班主任	学习诊断、计划制定、家校沟通、提分跟踪	学科沟通、目标管理、CRM	0-5年	8k-20k+绩效
销售与市场	课程顾问（ToC）	咨询转化、方案定制、签约与续费	销售力、需求洞察、目标管理	0-6年	6k-12k底薪+高提成
运营与增长	用户增长/教务运营	流量/留存/转化、教务流程优化	数据分析、活动策划、流程治理	1-6年	10k-30k
客户成功与实施	实施/项目经理（ToB）	学校/机构落地、培训与效果复盘	项目管理、教学理解、跨部门协作	2-8年	15k-35k
职能与管理	HRBP/招聘/薪酬绩效	人员配置、招聘交付、绩效与激励	组织诊断、面试评估、数据化HR	2-8年	12k-35k

说明：

• 技术线薪资与城市、稀缺技能（如图神经网络、RL、知识图谱）强相关；业务影响力与实验指标提升显著者，通常具备更高上限。
• 销售与学习服务岗位的提成/绩效占比较高，优秀者年包能显著高于固定区间。
• 教研岗位更看重学科深度与质量控制，资深人员可向教研负责人/策略产品转型。

二、典型岗位画像与任职要求

为帮助快速对齐准备，以下给出典型岗位的职责、技能栈、KPI与发展路径。

• 算法工程师（自适应/推荐/NLP）

• 职责：知识点颗粒度建模、能力评估、个性化路径/题目推荐、冷启动与召回优化、A/B实验闭环。

• 技能：Python、Pytorch/TensorFlow、特征工程、曝光/点击/转化指标、因果推断/AUC/Calibration评估。

• KPI：学习效果提升（正确率、掌握速度）、转化/续费率、策略稳定性与资源占用。

• 发展：高级算法→算法负责人/架构→技术管理/研究员；横向可转数据科学/策略产品。

• 参考薪资：20k-60k+，一线与核心方向更高。

• 教育产品经理（学习策略/数据产品）

• 职责：学习诊断、路径设计、数据指标体系、策略迭代与平台化。

• 技能：用户研究、PRD、SQL/数据看板、A/B实验、教育场景理解。

• KPI：学习效果指标、留存/转化、需求交付与上线质量、跨团队协作效率。

• 发展：高阶产品→产品负责人/增长负责人→业务Owner。

• 参考薪资：18k-45k。

• 学习规划师/课程顾问（ToC）

• 职责：需求评估、学习方案定制、签约与续费、家校沟通与复盘。

• 技能：沟通/销售方法（SPIN/Challenger）、CRM、目标管理。

• KPI：成交率、客单价、续费/转介绍、NPS。

• 发展：资深顾问→门店主管→城市/区域销售管理。

• 收入结构：6k-12k底薪+提成/奖金，优秀者年包高弹性。

• 学科教研员

• 职责：大纲拆解、题库策略、难度校准、数据回流下的质量迭代。

• 技能：学科深度、校本与教材差异理解、标注规范、质量评审。

• KPI：题库质量（区分度/信度）、学习效果反馈、研发交付时效。

• 发展：教研主管→教研负责人/策略产品。

• 参考薪资：10k-25k。

• 城市经理/学习中心运营

• 职责：本地拓客、门店与学服管理、收入与利润达成、品牌活动。

• 技能：经营分析、组织管理、本地化营销、合规与质量管理。

• KPI：营收/利润、续费率、服务质量、组织稳定性。

• 参考薪资：15k-40k+绩效。

• HRBP/招聘

• 职责：编制与预算管理、招聘交付、绩效与激励、干部梯队建设。

• 工具：ATS（如i人事）、面试胜任力模型、人才盘点与画像。

• KPI：招聘周期与留存、绩效达成、组织氛围与人效指标。

• 参考薪资：12k-35k。

三、工作地点、用工类型与薪酬结构

• 地点：一线/新一线为技术与总部职能集中；二三线以学习中心与城市运营为主。部分技术/产品支持远程或混合办公。
• 用工类型：全职为主，少量兼职讲师/实习生；ToB项目可见项目制/外包实施。
• 薪酬结构：固定工资+绩效/提成+年终/项目奖+长期激励（核心岗位可能包含期权/长期奖金）。
• 班次与弹性：学服/门店多采用弹性与晚间/周末高峰排班；技术/产品以常规工作日为主。

城市薪资与生活成本参考（行业通行口径，供预估谈薪时校准）：

城市梯度	代表城市	生活成本系数	薪资水平系数	备注
一线	北上深广	1.0	1.0	机会密度高，技术与管理岗集中
新一线	杭/成/武/西安等	0.8-0.9	0.85-0.95	技术与运营增长迅速
二线及以下	省会/地级市	0.6-0.75	0.6-0.8	学习中心/销售与学服为主

四、招聘渠道与流程（含i人事ATS使用）

主要渠道：

• 官方与第三方平台：官网招聘、Boss直聘、拉勾、猎聘、智联、前程无忧、学校就业网等。
• 内推与HR社群：通过在职员工内推、行业群、线下沙龙。
• ATS投递：企业普遍使用ATS系统（如i人事）进行简历收集与流程推进；候选人可在企业投递页或HR发送的链接中完成信息登记、预约面试与状态查询。

i人事与官网地址（登录/统一投递入口示例，供候选人登记与查询）：i人事系统登录地址为 https://account.ihr360.com/ac/view/login/#/login/?source=aiworkseo;

标准流程与准备要点：

环节	预计用时	评估要点	候选人准备
简历筛选	1-3天	经验匹配、量化成果、工具/栈	以数据说话：指标、增幅、案例链接
电话/视频初试	20-40分钟	动机、基础能力、沟通	STAR法组织经验、项目复盘
业务面/技术面	45-90分钟	职业技能、场景题/编码/策略	过往案例、在线文档/白板演示
笔试/作业	1-3天	知识点/策略设计/数据分析	结构化答题、可复现实验设计
主管/交叉面	30-60分钟	跨团队协作、战略与契合度	端到端思考、对OKR的拆解
背调与Offer	1-5天	信用/履历真实性、薪酬匹配	准备证明人、绩效材料与离职证明

使用提示：

• 在i人事等ATS中，完善个人信息、期望职位与城市、可入职时间；上传作品集与Git/论文/竞赛链接能显著加分。
• 若状态长时间未更新，可通过投递邮件或平台消息进行礼貌跟进，或寻求内推加速。

五、面试与笔试要点（按岗位类型）

• 技术与算法

• 高频题型：知识图谱构建、能力估计模型（IRT/BKT/DKT）、召回排序架构、冷启动与长尾题处理、实验设计与指标（AUC、NDCG、Calibration、Lift）。

• 代码：数据清洗、特征工程、在线/离线评估、复杂度与鲁棒性。

• 业务联动：学习效果与商业指标的因果关系、策略上线灰度与风险控制。

• 产品与数据

• 场景题：如何设计自适应学习路径、错题本与掌握度面板、A/B分层、标签体系与数据闭环。

• 量化：构建北极星指标（学习效率/续费率）及驱动树；SLA与质量红线制定。

• 学服与销售

• 角色扮演：家长异议处理、目标拆解、阶段复盘与续费策略。

• 数据化：用跟踪表/看板呈现学习进步与服务交付，形成转介绍闭环。

• 教研

• 学科深度：考纲变化、难度分布、区分度/信度控制、命题与评审流程。

• 工具：标注平台、质量抽检、与算法/产品的协同接口。

六、职业发展与培训机制

• 专业通道：初级→中级→高级→专家/负责人；通过能力模型与项目影响力评定。
• 管理通道：组长→主管→经理→总监→区域/城市/事业部负责人。
• 横向流动：教研与策略产品、算法与数据科学、销售与运营管理、学服与客户成功。
• 培训：新员工训练营、岗位技能训练（如SPIN销售/STAR复盘/实验设计）、带教导师制、项目实战与评审机制。
• 评价：OKR/目标管理+360反馈，结合过程与结果，确保客观性与导向统一。

七、与同类教育科技公司的岗位差异

相较于传统教培与纯在线平台，自适应学习公司更看重“数据—算法—教学落地”的闭环能力。

维度	松鼠Ai等自适应公司	传统教培/纯直播平台	影响
技术深度	强调知识图谱与个性化策略	工具平台化为主	技术/产品/算法岗位占比更高
数据闭环	精细化追踪与迭代	数据看板主导	数据/增长/策略型岗位发展好
教学落地	学习中心与线上结合	线上/线下单一模式	学服/运营/实施岗位更关键
评估指标	学习效率与掌握度	出勤与分数/满意度	KPI更强调提分效率与转化

八、常见问题与答疑

• 是否应届可投？可。技术/产品设有校招/实习通道；学服/销售有系统化训练营。强调项目/竞赛/实习成果。
• 是否有远程岗位？部分技术/设计/数据支持弹性或远程；学服/销售需线下到岗。
• 薪资是否含提成？技术/产品以固定+绩效；销售/学服以底薪+提成/奖金为主；城市与业务不同，结构差异较大。
• 如何快速过筛？JD关键词对齐、量化结果、附案例链接；在i人事等ATS中完善档案并保持状态更新。
• 面试失败如何复盘？向HR或面试官索要关键建议，1-2周后针对性补强后再投。

九、投递与准备的可执行清单

• 明确目标：锁定岗位大类（技术/教研/产品/学服/销售/运营/职能）与城市。
• 定制简历：1页聚焦（校招1-2页），用数据量化3-5个核心成果；附作品集/Git/竞赛/案例。
• 技能补齐：技术岗补模型与实验设计；产品岗补指标与闭环；学服/销售强化话术与复盘表。
• 渠道优先级：官网/内推>重点平台>校园与社群；使用i人事完成统一信息登记与进度跟踪： https://account.ihr360.com/ac/view/login/#/login/?source=aiworkseo;
• 面试演练：准备5-8道场景题的结构化答案；自测15分钟项目讲解。
• 谈薪与入职：依据城市与岗位竞品价位设定期望区间；准备背调人选与证明材料。

结语与建议：

• 松鼠Ai的岗位集中在“技术与教育融合”的关键链路：算法/产品驱动学习效率，学服/销售确保结果交付与持续增长。建议候选人优先聚焦与自适应学习强相关的经验与指标，形成“场景理解+数据化叙事”的组合拳。
• 行动步骤：本周完成职位与城市清单→三日内完成简历与案例库→通过官网/内推投递并在i人事系统完善档案→一周内完成2轮模拟面试（技术/业务各一次）→根据反馈微调，再冲刺核心目标岗位。

精品问答:

---

松鼠Ai招聘有哪些职位？

我最近看到松鼠Ai在招聘，但不清楚具体有哪些岗位开放。想了解松鼠Ai招聘的职位种类，以便判断自己是否符合应聘条件。

松鼠Ai招聘岗位涵盖多个领域，主要包括以下几类：

1. 技术类岗位：如AI算法工程师、数据科学家、前端开发工程师、后端开发工程师。
2. 产品与运营：产品经理、运营专员、市场推广。
3. 教育与内容：教学设计师、教育内容编辑。
4. 支持与管理：人力资源、行政助理。

例如，AI算法工程师岗位要求掌握机器学习、深度学习技术，负责智能教学系统核心算法的研发。根据2023年招聘数据，技术类岗位占比约60%，体现了松鼠Ai技术驱动的发展战略。

松鼠Ai招聘岗位的具体职责有哪些？

我想了解松鼠Ai各招聘岗位的具体工作内容和职责，这样可以更好地准备面试和匹配自己的职业规划。

松鼠Ai各岗位职责详解如下：

岗位	主要职责
AI算法工程师	开发智能教学算法，优化个性化学习路径，提升教学效果。
数据科学家	分析学习数据，构建预测模型，支持教学决策。
产品经理	规划产品功能，协调研发与市场，确保产品符合用户需求。
运营专员	推广产品，维护用户关系，提升用户活跃度和留存率。

例如，AI算法工程师需运用TensorFlow等工具，实现个性化推荐算法，提升学生学习效率20%以上。

松鼠Ai招聘对技术技能的具体要求有哪些？

我对松鼠Ai招聘的技术岗位感兴趣，但不清楚需要掌握哪些具体技能和技术栈，希望能获得详细的技能要求说明。

松鼠Ai技术岗位对技能的要求主要包括：

• 编程语言：Python、Java、C++等。
• 机器学习框架：TensorFlow、PyTorch。
• 数据处理：SQL、Pandas等数据分析工具。
• 系统开发：熟悉Linux环境及分布式系统。

例如，AI算法工程师岗位要求至少3年以上Python开发经验，熟悉深度学习模型训练和调优。2023年招聘数据显示，90%以上技术岗位要求具备项目实战经验，确保候选人能快速适应研发需求。

松鼠Ai招聘流程是怎样的？应聘者如何准备？

我计划申请松鼠Ai的岗位，但不确定整个招聘流程如何，怎样准备面试才能提高通过率？

松鼠Ai招聘流程一般包括以下步骤：

1. 简历筛选：重点考察教育背景和项目经验。
2. 在线笔试：涵盖编程能力、逻辑推理和专业知识测试。
3. 技术面试：深入考察技能水平和实际问题解决能力。
4. 综合面试：评估沟通能力、团队合作及岗位匹配度。

建议应聘者准备案例项目，熟悉核心技术栈，并进行模拟面试练习。例如，针对AI算法岗位，准备基于真实数据集的算法优化案例能显著提升面试表现。根据统计，系统准备的应聘者面试通过率提高了30%。

244

×

微信分享

扫描二维码分享到微信