成都机器学习工程师
机器学习工程师是一种统计学和计算机科学相结合的职业，通常涉及利用大数据来训练机器学习模型，以解决复杂的问题和自动执行任务。机器学习工程师需要深入了解算法、统计学和编程，以及数据处理和数据可视化技术。他们负责收集、整理和分析数据，选择最适合问题的机器学习算法，并通过学习和优化来训练模型。此外，他们还要设计、实施和部署机器学习系统，并进行性能调优和持续改进。机器学习工程师通常在科技公司、金融机构、医疗健康领域或其他行业的研究与开发部门工作，为企业提供智能决策和预测分析的解决方案。这个职业需要有很强的数学和编程能力，以及对新技术和创新的敏感度。
薪酬概览
平均月薪
¥10300
中位数 ¥10500 ｜ 区间 ¥7800 - ¥12800
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
60% 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0
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 |
|---|---|---|
| 不限经验 | 5 | 100% |
热招职位
○ 对单卡以及分布式集群中的AI工作负载进行基准测试和性能分析，找出系统的性能瓶颈。
○ 开发所需的基础工具，包括benchmark，profiler，performance analysis以及可视化工具等。
○ 与硬件架构团队紧密合作，反馈性能问题并推进其在下一代产品中解决，不断提高产品性能。
○ 跟踪深度学习的趋势和研究，提出具有前瞻性的性能解决方案。
1. 开发模型框架测试代码，负责大模型框架功能、性能、稳定性等自动化测试，对编译器质量进行看护。
2. 负责项目测试集代码开发以及项目自动化测试工作，如前期需求分析、制定测试策略、设计和开发测试集和自动化测试脚本开发。
3. 和开发团队合作定位问题，分析错误原因以及协助验证问题修复。
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.有引擎底层或性能工程经验；熟悉性能分析工具的使用；
2.了解线上运营体系：特性开关、遥测、崩溃与指标分析；
3.跨平台经验（PC/主机/移动）；
4.了解 DCC 与设计师数据驱动工具链；
5.参与过服务端或专用服务器架构的开发落地；
6.擅长使用大语言模型辅助开发；
7.能够在全英文环境下工作。
【履职职责】
1.负责物流新技术论证和引进
2.负责承接总部物流新技术项目落地实施
3.负责物流技术标准组织编制
4.负责物流新项目技术规划；
5.负责物流新项目工艺设备技术要求编制；
6.负责重大项目变更技术方案编制；
7.负责配合交付中心开展新项目规划方案编制
详细信息按时点《职位说明书》为准
1.参与企业微信非结构化数据挖掘工作，利用大模型技术挖掘出真实的业务流程；
2.参与构建和优化高质量知识图谱，完成结构化/非结构化数据的信息抽取、知识融合、关系推理及图谱存储方案设计；
3.参与大模型后训练算法相关的研究、优化和业务场景的落地。
1、负责年度VMP、项目VMP的制定及VMP报告的编写工作，重点聚焦无菌相关验证环节，确保符合医药行业无菌相关法规及公司管理要求。
2、协助验证主管完善验证体系，结合国内外无菌医药相关法规标准，负责无菌验证相关管理规程及验证模板的升版、优化工作。
3、负责开展无菌相关新设备、新系统的风险评估，编写厂房、设施及无菌生产设备的首次确认和再确认方案，组织相关人员实施验证工作，收集整理验证数据并起草验证报告，确保无菌验证流程合规、结果达标。
4、负责审核无菌相关工艺风险评估、共线风险评估、工艺验证方案/报告、清洁验证方案/报告；对无菌验证过程中出现的偏差进行调查，参与偏差纠正预防措施的制定及风险评估工作，防范无菌风险。
5、负责审核第三方提供的无菌相关验证方案及报告，全程监督第三方按照无菌规范及相关要求实施验证工作，确保验证过程合规、结果可靠。
6、负责公司无菌相关计算机化系统（包括CDS、ELN、DMS、DCS等）的验证实施与日常维护工作，保障系统合规、稳定运行，满足无菌验证数据追溯要求。
7、服从工作安排，按时、保质完成上级交付的其他无菌验证相关临时工作任务。
1、在验证主管的指导下，按照公司验证管理要求推进公司验证管理工作。制定验证计划并指导各部门实施验证项目，包括工艺验证、清洁验证、设备确认以及各类公用系统的验证；
2、负责推进基地的验证管理工作，提升基地验证体系评级；负责审核各项验证计划、方案及验证报告和设备的URS；
3、对日常运行跟踪检查，确保验证项目按照既定的验证方案执行，对验证过程；中出现的偏差进行调查，参与偏差纠正预防措施的制定和风险评估工作；
4、负责在基地开展关于验证管理规程、法规等方面的培训； 负责进行各车间系统影响性评价；
5、临时工作:服从工作安排，按时完成上级交付的其他工作；
1.负责机器学习模型、深度学习模型的应用落地，包括但不限于对大模型的RL、SFT；
2.负责探索与跟进AIGC前沿技术，推动技术框架持续迭代升级，保持行业同类竞品前沿水平；
3.将LLM、RAG的最新技术并用于业务落地，包括但不限于AI搜索、知识抽取等场景。
生态业务：侧重方向前台运营交付和市场增值业务
1.负责统筹市场商务、运营管理两大板块，制定目标分工与考核方案，调配板块资源，管控工作进度交付质量，处理板块间协同问题；
2.负责统筹货源、运力拓展转化，负责政企合作、定价推广、渠道搭建；开展商务谈判与客户维护，完成营收、货量、运力增长指标；
3.负责统筹订单调度、运力运维、承运履约，规范司机服务标准；闭环处理客诉与售后理赔，保障订单稳定履约；
4.负责统筹前台项目交付，管控时效与客户体验；挖掘增值业务并落地；收集一线痛点反馈，同步产品部推进系统优化；
5.负责拆解营收、履约、理赔成本等经营指标并落地执行；定期复盘业务数据，识别风险优化方案，控制运营成本提升盈利；
6.负责对接产品、开发、风控板块，同步业务需求推动系统迭代与合规适配；协同风控落实人车审核，兼顾业务拓展与风险管控；
7.负责完成领导交办的其他工作。
1、密切跟踪国家及药品监管部门的法规政策、监管动态和行业发展趋势，持续完善公司药品生产与质量管理体系并监督高效运行，全面统筹公司质量管理工作。
2、主持制定质量系统年度工作计划，督导GMP符合性检查、质量持续改进、验证管理、偏差与变更管理、质量培训等重点工作，组织召开公司质量会议，分析质量问题并监督整改落实。
3、迎接客户审计、药监部门各类检查的迎检工作，针对审计及检查发现的问题制定并落实有效整改措施。
4、统筹与生产、采购、检验放行等相关部门的横向协同与沟通，保障质量工作顺畅推进。
5、负责与药品监督管理部门保持沟通协调，维护良好的外部监管环境，支撑公司合规发展。
6、从系统层面统筹人、机、料、法、环等关键要素管理，组织开展质量风险管理工作。
7、负责质量团队的培训、培养、考核与梯队建设，提升整体专业能力。
1、负责公司创新项目的海外转让（Out-licensing） 及海外市场推广，制定并执行项目的出海策略，寻找潜在合作伙伴，实现项目价值最大化。
2、市场洞察： 建立全球医药行业信息渠道，持续跟踪海外政策、市场动态、技术趋势及竞品信息，为公司项目筛选与转让提供决策依据。
3、商务推进： 负责海外潜在合作方的尽职调查、合作洽谈、交易结构设计、合作协议的起草与签订。
4、全流程管理： 主导项目交易全流程，包括但不限于牵头组织技术答疑、法律与知识产权谈判、财务模型测算，以及交易后的合作联盟管理与投后跟进。
5、协同工作： 根据部门战略，完成其他业务拓展相关的协同工作。
6、公司安排的其他工作。