薪酬数据技术成都算法实习生
算法管理需求量小

成都算法实习生

通过数据清洗、特征工程与模型训练,支撑推荐、搜索等核心业务场景的算法迭代,运用机器学习技术优化用户点击率与业务转化指标。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
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  • 江苏省
  • 重庆
  • 江西省
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  • 安徽省
  • 湖南省
  • 湖北省
  • 陕西省

平均月薪

¥3700

中位数 ¥3300 | 区间 ¥3200 - ¥4200

数据来源:谈职全网11份招聘数据;更新时间:2026年7月13日

月薪分布

100% 人群薪酬落在 0-8k

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时,再完整的经历,也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达,让整份简历真正成立。

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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

应届
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科
硕士

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
7¥7100¥5700
95
9¥7200¥2200
80
11¥7400¥7100
74
10¥7800¥6800
60
11¥3700¥2600
56
7¥4200¥2000
44
7¥6100¥3800
42
6¥4200¥3200
22
5¥4400¥1800
22
5¥5300¥3900
22

市场需求

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
  • 江苏省
  • 重庆
  • 江西省
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  • 湖南省
  • 湖北省
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6月新增岗位

8

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
应届5
71.4%
不限经验2
28.6%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

查看简历职业角色判断

不同城市的需求分析

算法实习生岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地算法实习生的招聘、薪资和就业数据。

#1 成都
8.9%11 个岗位
#2 北京
8.9%11 个岗位
#3 上海
8.1%10 个岗位
#4 苏州
7.3%9 个岗位
#5 杭州
5.6%7 个岗位
#6 西安
5.6%7 个岗位
#7 深圳
5.6%7 个岗位
#8 嘉兴
4.8%6 个岗位
#9 南京
4.8%6 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
TANZHI AI

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热招职位

算法实习生

成都本科及以上1年以下

工作方向包括但不限于:智能驾驶、新能源、雷达、大数据、整车控制、机器视觉、图像、FPGA、SLAM、感知融合、决策规划:

1.协助算法工程师进行算法调试、标定、文档编写、测试环境搭建等工作;

2.负责人工智能方案在智能车领域的落地应用;

3.负责AI算法/神经网络等在嵌入式系统上的优化和部署;

4.参与运动控制或过程控制方向、原型设备开发与调试、信号处理、运筹与优化相关的算法设计、开发及验证工作。

1)负责目标检测/分割、物体分类/回归、头姿/视线估计、单视图深度估计等算法开发;
2)负责相机标定、多相机同步开发;
3)负责模型量化与端侧推理逻辑开发。

1.学术成果:在ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等会议或期刊上发表过 关于 大语言模型(LLM)、NLP、强化学习、机器学习等方面的论文;

2.项目经验:有大语言模型(LLM)和NLP的实际业务经验,包括不限于剧情生成、可控NPC对话、聊天对话、逻辑推理、盘面推理等;

3.竞赛经验:在kaggle等竞赛中获得过优异名次。

1.参与构建高可靠性数据pipeline,支撑大模型sft/dpo/grpo等的数据需求,通过高效的数据获取、清洗、精良等,为模型提供多样化、低噪声、高信息密度的训练数据,驱动模型性能提升和业务落地;

2.参与构建科学的数据评估体系,量化数据对模型性能提升的影响,迭代优化数据生成策略;

3.研究探索新型数据处理/生成/评估技术,推动数据整体链路优化。

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。

AI工程师-嵌软专场

成都本科及以上1年以下

1.负责整车OS AI工具链需求开发及实现;

2.结合实际产品和业务需求, 参与AI Agent 设计、开发、优化和升级;

3. 负责AI知识库与工具链的集成与调试;

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。

公用系统工程师(J13340)

成都学历不限1年以下

1、公用系统文件管理:负责公用系统相关的日常文件、记录、操作规程、变更等处理。
2、指导参与岗位人员执行水系统周期性监测,并分析数据,及时发现异常并采取纠正措施;
3、备品备件管理:负责日常备品备件管申购、进出库、台账管理4、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。
5、协助部门开展其他相关工作;

1. 复杂系统级建模与集成 (Complex System-Level Modeling and Integration):
-- 主导新型异构并行计算架构的系统级功能模型 (System-Level Functional Model) 设计与实现。
-- 负责集成各个IP模块的功能行为模型 (Behavioral Model),构建完整的片上系统 (SoC) 虚拟平台 (Virtual Platform),并确保模型在功能上的高保真度 (High Fidelity)。
-- 该模型将作为固件 (Firmware)、驱动程序 (Driver) 以及上层应用软件 (Application Software) 开发、预集成和早期验证的基础平台。

2. 关键IP的精确级建模 (Precise-Level Modeling for Key IP):
-- 对自研或定制的关键计算IP(如NPU/DSP/专用加速器等)执行事务级 (Transaction-Level) 的比特精确功能建模 (Bit-Accurate Functional Modeling)。
-- 确保模型和设计Spec的准确性, IP级模型将作为Golden Model 用于RTL功能验证,支持算法验证和早期性能瓶颈分析。

3. 建模方法学研究与性能优化 (Modeling Methodology Research and Performance Optimization):
-- 研究并引入先进的功能建模方法学和仿真技术(如**TLM
2.0/SystemC/C++**等)。
-- 专注于提升模型仿真速度 (Simulation Speed) 和吞吐量 (Throughput),以满足大规模软件回归测试和快速迭代的需求。
-- 持续优化虚拟平台的效率 (Efficiency) 和可扩展性 (Scalability)。

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。

负责医疗行业线(到店消费医疗、医美等低频行业)的新客户开拓与签单,通过市场洞察、客户挖掘与商务攻坚,推动区域内新签业务目标达成,持续扩大行业商户覆盖与业务规模。
岗位职责

1、新客户开拓与签单:负责医疗行业线目标客户的开发与签单,独立完成从线索挖掘、需求沟通、方案输出到合同签约的全流程商务闭环。

2、市场洞察与客户挖掘:洞察区域市场需求与竞争态势,分析潜在客户画像,精准定位高价值目标客户,制定区域拓展计划。

3、价值传递与方案包装:深入理解客户经营痛点与需求,结合平台产品能力(效果广告、品牌广告、线上经营等),提炼核心价值并输出有竞争力的商务方案。

4、商务谈判与签单推进:具备较强的商务谈判与关系建立能力,有效推进签单进程,达成新签收入目标。

5、行业信息与反馈传递:收集一线市场与客户反馈,为团队策略优化、产品改进提供有效信息支撑。

1.基于目标清单,完成连锁品牌的招商引入与合作签约,主动建联品牌方KP、传递合作价值、达成入驻合作,建立并维护品牌方高层(供应链/外卖负责人)的长期合作关系;
2.推动品牌方完成拼好饭模式的经营落地,识别经营中的核心问题,解决品牌方经营中的核心卡点,持续提升商品的市场表现和用户满意度;
3.主动联动内部团队,推动品牌方商品策略在区域的落地执行,参与品牌方经营数据的复盘,协同多方团队优化商品成本和经营效率。