岗位描述：公司为安联人寿山东分公司，岗位为济南中心支公司营销员渠道培训，工作地点为济南市，工作语言为中文/英文。负责执行营销员岗前培训课程，确保符合公司及监管要求；组织并实施兼职讲师培训及其他相关培训工作。负责营销员培训，包括基础知识培训、销售技能培训、产品培训、营运培训、合规培训以及营销员层级技能提升培训。负责相关培训项目的执行与推动。

岗位描述：负责所分配银行网点的业务开拓及业务目标达成；培训和辅导银行网点人员销售公司产品；提升银行人员销售品质，并对其销售资质进行管理；负责单证交接、初审及资料配送；提供咨询、问题件处理及售前售后服务；追踪并确保保单回执回收；针对电话回访未成功件配合进行跟踪回访，确保客户信息准确；协助后援部门处理客户投诉；遵守公司各项规章制度，参加规定的会议和培训，并按要求填写相关报表。 岗位要求：需具备银行网点业务拓展、产品培训辅导、销售品质管理、客...

岗位描述：根据总部经代业务策略和计划，执行并推动分公司经代业务达成各项关键绩效指标；在分公司层面落实、执行并推动总部各项政策、制度和经营标准；开拓并维护当地业务渠道合作关系，开发和维护重点客户及重点业务，提升经代业务整体业务质量；推动并执行总部及分公司的各项竞赛、新产品上线及营销工具，并制定相应推动计划；辅导分公司业务发展人员，提升团队整体素质，包括销售技能、产品知识及业务管理能力。 岗位要求：需具备经纪代理渠道拓展与维护、重点客户开发...

岗位描述：协助维护现有合作银行省行、市行机构相关人员的渠道关系；开拓新的合作渠道；拟定合作伙伴年度合作计划，策划、推动并执行银行竞赛活动，提供各项服务支持；推动新产品上线，与银行沟通签署协议，并协调相关系统开发需求；支持分公司合作伙伴业务发展，配合完成渠道经营目标及日常业务推动工作。 岗位要求：需具备银行保险渠道合作拓展、渠道关系维护、活动策划推动及跨部门沟通协调能力；能够使用中文和英文开展工作。

岗位描述： 作为 AI 销售拓展负责人，你将帮助客户识别、塑造并加速具有变革意义的 AI 机会。你需要结合商业敏锐度、市场洞察和战略思维，通过 AI、生成式 AI、数据与 AI 以及技术驱动的业务重塑来推动增长。你将建立高信任度的高管关系，挖掘新机会，推进复杂销售项目，并协同跨职能团队打造差异化解决方案和可衡量的业务价值。具体工作包括：为现有及潜在客户创造并塑造 AI 驱动的增长机会；制定项目争取策略、制胜主题、利益相关方参与计划和竞争...

岗位描述：负责监督并交付高质量的 IT 服务，管理服务级别协议（SLA），优化资源配置，确保项目按时并在预算范围内完成。负责大型项目应用管理服务（AMS）的端到端交付，确保符合 SLA 和 KPI 要求；作为客户或项目账户的主要联系人，建立并维护与关键相关方的良好关系；制定、实施并持续优化 AMS 流程与工作流，以提升效率和服务质量；带领本地及离岸 IT 团队为客户提供应用与基础设施支持服务；监控服务团队工作情况，并结合客户反馈推动质量...

岗位描述：在人才咨询团队中，我们与全球领先组织的 C 级高管、管理者及董事会合作，帮助其重塑企业各个层面，以推动增长、提升竞争力、落实运营改进、降低成本、创造可持续的全方位利益相关者价值，并树立新的业绩标杆。该岗位将负责领导面向客户的咨询项目团队，与关键客户干系人协作；支持复杂项目中的需求收集、范围界定及变革影响分析；识别沟通与培训需求并制定相应材料；主导或支持部署与采用计划的制定，确保转型顺利移交至常态化运营；参与业务拓展机会，进一步...

岗位描述：与客户合作识别业务问题，并制定合适的方法和分析解决方案；与开发、设计、项目管理等跨职能团队协作，交付满足业务需求的解决方案；理解并分析前中后台应用中的功能影响；开展并解读需求分析，识别为客户创造价值的机会；设计并记录新的流程和系统变更；协助制定项目计划、时间表和业务诊断；参与测试与上线部署阶段，并设计和交付用户培训课程，确保解决方案被有效采用。 岗位要求：需具备与客户及跨职能团队协作的能力，能够进行业务问题分析、需求分析、流程...

岗位描述：负责在复杂、多利益相关方的客户环境中领导企业级AI平台部署，覆盖Anthropic、OpenAI、Microsoft、Google、Salesforce、SAP、Palantir等平台，从架构设计到业务采用对整个项目负责。承担项目级交付结果，包括价值实现速度、可靠性、采用速度以及多并行工作流下的可扩展性，并对相应商业指标负责。带领快速实验与迭代，将模糊的业务问题在数天或数周内转化为可运行的生产系统。对企业级AI解决方案进行全栈...

岗位描述：负责为企业客户设计、构建并落地人工智能与机器学习解决方案，结合定制模型、云能力及第三方AI服务，交付可投入生产环境的成果。将现实世界问题转化为实用、高效且可扩展的AI与机器学习方案；开发并实现机器学习算法、模型与计算系统，设计并构建可扩展的数据管道，以支持模型训练和生产部署，并结合DevOps与MLOps进行工程化落地；根据业务需求、数据可用性、系统与基础设施要求（包括边缘设备和高性能计算环境），定制并应用深度学习和生成式AI...