成都AI软件工程师
AI软件工程师是一个专注于人工智能（AI）技术开发和应用的职位。他们负责通过构建、优化和维护AI系统来解决现实世界的问题。AI软件工程师需要具备扎实的编程技能，深入了解机器学习、深度学习、自然语言处理和数据挖掘等AI相关领域的理论和应用知识。他们通常会与数据科学家、产品经理和其他工程师密切合作，以开发出高效、可靠的AI解决方案。在工作中，AI软件工程师可能需要处理海量数据、设计算法、构建模型，并对系统性能进行优化。此外，他们还需持续学习新的技术和算法，以保持对最新AI发展趋势的了解，并将其应用于实际项目中。因此，AI软件工程师是一个需要不断学习和创新的角色，同时也是推动人工智能技术发展的重要参与者。
薪酬概览
平均月薪
¥14700
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥11300 - ¥18100
数据来源：谈职全网13份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
69.2% 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
6月新增岗位
5
对比上月：岗位减少15
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 5 | 100% |
热招职位
1. 参与M端团队AI基建，如Agent体系的架构设计与持续迭代，包括Skill开发、子Agent编排、知识库治理等，打造可复用的团队级AI能力。
2. 搭建AI交付工具链与质量保障体系，覆盖自动核验、失败修复、监控告警等，确保AI能力在生产环境稳定可靠。
3. 承接M端业务系统需求，独立完成从需求分析、方案设计、开发联调到上线验收的全流程交付。
1、负责和参与SmartNIC/DPU芯片的应用场景与需求分析，输出芯片规格点；
2、负责和参与SmartNIC/DPU芯片系统架构方案讨论和设计，达成系统功能、性能、成本和功耗要求；
3、负责和参与SmartNIC/DPU芯片软件子系统的方案设计，输出详细的方案设计文档；参与核心模块代码交付，指导项目人员解决疑难问题；
4、负责和参与SmartNIC/DPU芯片竞争力构建。
1.负责公司产品（刀具、涂层、测量仪器等）的售前售后技术支持工作；
2.为客户提供售前售后解决方案，进行公司内外部技术交流与沟通；
3.负责产品试用的审核，制造过程的跟踪及客户现场支持；
4.收集并总结应用的成功案例及使用报告等。
1. 负责相关产品软件需求及方案开发；
2. 负责相关产品软件设计及产品软件开发；
3. 负责内、外部项目代码开发、软件代码集成、软件集成调试等工作；
4. 其它临时性的研发支持工作。
负责临床试验数据管理项目工作的执行，严格遵循GCP、ICH及CDISC行业标准，规范CRF设计、数据核查、质疑清理、医学编码、数据锁定等工作，协同医学、统计、QA、CRO及研究中心，保障临床数据真实、准确、完整、合规，按期交付高质量临床试验数据。
1、 负责电子病例报告表的修订，数据核查计划、数据管理计划等文件地撰写，用户接受测试计划撰写及测试数据库；
2、 高质量完成项目数据管理文件归档工作；
3、 负责临床试验数据的核查等清理工作；
4、 协同跨部门完成数据管理工作；
5、公司安排的其他工作。
1、负责国内外GMP相关最新计算机化系统、数据完整性等法规学习、解读，并结合公司的信息化系统、设备系统进行差距分析，跟进实际情况给部门或公司提出整改建议，并独立或主导完成整改项目；
2、负责独立完成和指导成员完成信息化系统、设备（系统）配套的设备及CSV验证风险评估、定期回顾、验证的方案开发，验证实施及报告总结；
3、独立或主导完成自研系统的5类计算机化系统验证4. 负责起草或审核计算机化系统相关的操作维护规程、变更、偏差、CAPA，5、培训团队成员，提升团队专业能力和合规意识6、参与部门合规化体系搭建、监督管理；
7.负责对接国内外GMP检查对接工作。
8. 配合部门完成各项专项工作；
1、负责和参与SmartNIC/DPU芯片的应用场景与需求分析，输出芯片规格点；
2、负责和参与SmartNIC/DPU芯片系统架构方案讨论和设计，达成系统功能、性能、成本和功耗要求；
3、负责和参与SmartNIC/DPU芯片子系统微架构的方案设计，输出详细的方案设计文档；参与核心模块代码交付，指导项目人员解决疑难问题；
4、负责和参与SmartNIC/DPU芯片竞争力构建。
1、负责净化空调、工艺用水、压缩空气、氮气、蒸汽等公用系统GMP文件建立、修订与管控；负责偏差、变更、CAPA及风险评估的编写、跟踪与闭环管理，确保合规。
2、统筹各公用系统日常运行，监控设备状态，保障公用介质稳定供应，各项指标符合生产质量标准。
3、组织班组开展GMP定期自检，排查合规隐患，落实问题整改，持续满足GMP规范要求。
4、组织实施公用系统设备、设施的日常巡检、维护保养、设备预防性维修、设备维修工作。
5、参与公用系统验证、再验证工作，配合完成确认活动，审核验证资料，保证验证合规有效。
6、统计分析能源消耗，推行节能降耗措施，优化运行方案，降低生产成本。
7、负责运行班组人员日常管理、排班考核；组织GMP、设备操作、安全应急等培训，提升班组专业能力。。
8、完成领导交付的其他任务。
1、按照产品功能需求，制定详细硬件方案并完成原理图的设计与评审；
2、与Layout/散热/结构工程师一起进行PCB设计规则和硬件结构规格的确定并检查；
3、根据产品设计规格，编写测试计划和设计测试方案，完成样机的测试与调试；
4、对硬件相关的故障进行定位并解决。
1. 设计和搭建大规模芯片级和模块级验证环境，制定cache/互联相关功能的验证策略。
2. 执行功能/集成以及门级仿真等有效验证方法来确保设计满足规格要求。
3. 分析和解决故障与问题，确保验证进度，交付完全验证的总线互联相关功能设计。
1.组织制造部开展车间验证工作，并跟进验证进度，确保各项验证任务按时完成。
2.牵头制造部共同解决车间遇到的技术难题，提升车间生产效率和技术水平。
3.协助完成新品种、中试品种投产前的交接工作，并参与对新品种的工艺研究，提前识别及控制工艺风险，确保新品种顺利投产。
4.负责车间工艺文件、GMP文件的制订、升级及培训，跟踪文件执行情况，确保文件的有效性和合规性。
5.定期组织车间开展工艺一致性排查，检查工艺规程执行情况，确保产品质量稳定。
6.对车间的变更、偏差、市场投诉等文件进行登记、存档管理，并确认闭环执行结果。
7.开展车间质量分析会，进行案例培训；整理质量分析会材料，分析数据并提出建议；参与质量信息批次的调查，跟进产品放行。
8.收集车间人员外出学习总结材料并归档，定期组织外出学习分享会，提升团队整体知识水平。
9.组织车间审计及问题整改跟踪，参与车间自检及各项检查；根据检查结果制定改进计划，并跟踪、通报、存档；负责车间环境检测报告的跟踪和归档；完成领导交代的临时性任务。
1. 主导创新药的临床前研发（从体外研究→体内药效→非临床安评→IND申报）的全周期管理，把控关键节点与交付物质量。
2. 协调 CRO资源，制定非临床实验方案并监督执行，完成报告审阅、数据分析。
3. 负责IND/NDA申报资料中非临床模块撰写与审阅，符合相应申报要求，并与国内外监管部门沟通新药申报有关的非临床问题。
4. 负责根据研发立项要求，参与潜在新靶点、新分子类型的早期立项调研，完成非临床研究可行性角度的成药性和风险评估，协助制定非临床研发计划，确保非临床研究数据有效支持全链条开发决策。
5. 与内外部单位合作，进行新药项目引进或者卖出的非临床资料审阅与评价，并根据数据提出科学建议、处理和解决有关问题。