薪酬概览
平均月薪
¥18300
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥14600 - ¥22000
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 15-30k
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
10月新增岗位
8
对比上月：岗位新增5
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% |
| 5-10年 | 2 | 28.6% |
热招职位
1、负责欺诈风险防控相关工作，重点包括反欺诈风险调查、欺诈行为识别及风险研判。
2、制定、完善反欺诈调查流程与标准，支持反欺诈案件的调查分析与处置评级。
3、深入挖掘内部及外部数据、画像特征，辅助发现并识别欺诈行为模式，跟踪重点案件，推动风险闭环管理。
4、配合风控策略团队推进反欺诈规则的优化，持续提升风险识别能力和防控效率。
5、参与欺诈风险管理政策的落实和项目推进，推动反欺诈风险管控体系建设。
6、协调运营与技术团队，推进欺诈风险管控流程的落地和执行。
7、编制风险报告和专项调研，向管理层反馈风险动态及反欺诈效果。
1.2027 届应届毕业生，计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业；
2.具备扎实的机器学习理论基础，熟悉常见的机器学习算法（如监督学习、无监督学习、强化学习等）和深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）；
3.有一定的编程能力，熟练掌握 Python、C++ 等编程语言；
4.具备良好的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学等；
5.有较强的学习能力和创新精神，对自动驾驶技术有浓厚的兴趣和热情；
6.具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够承受一定的工作压力。
1、2027届研究生及以上学历，计算机、人工智能、自动化、机器人、测绘遥感、电子信息等相关专业优先；
2、具备计算机视觉、深度学习、三维几何或机器人相关基础，在三维重建、空间理解、视频生成、生成式数据、自动驾驶或机器人方向中至少一个方向有项目实践经验；
3、具备一定的算法问题拆解与实验分析能力，能够结合项目目标进行方案理解、实验对比和结果分析；
4、具备基础工程实现能力，熟悉 Python，了解 PyTorch / TensorFlow 等至少一种深度学习框架，能够完成数据处理、模型训练、评估分析或实验 pipeline 开发；
5、具备较好的论文阅读与方法复现能力，能够跟进相关方向前沿技术，并理解其在实际场景中的应用价值；
6、具备良好的沟通协作能力、学习能力和项目推进意识，能够在团队协作中持续学习并解决实际问题。
加分项
1、有三维重建、深度估计、NeRF、3D Gaussian Splatting、多视图立体、SLAM、场景理解等相关项目经验；
2、有图像/视频/3D 生成、合成数据、仿真数据或世界模型相关经验；
3、有自动驾驶、机器人、具身智能等相关科研、实习、竞赛或课程项目经验；
4、有从数据处理、模型训练到评估分析的完整实验经历，或有算法训练、数据生产、生成式数据 pipeline 搭建经验；
5、在相关方向有论文发表、开源项目、竞赛成果、优秀课程项目或产品落地经验。
1. 具有模型化的专业背景及完整知识体系，人工智能相关专业或长期从事模型训练开发；
2. 有端到端、多模态大模型量产研发经验；
3. 熟悉数据闭环、自动标注、规控后处理等上下游协作关系，有主动安全行业经验者优先。
1、扎实的C++或Python编程能力，精通数据结构和算法，计算机、数学、机器学习、机器人、自动驾驶或相关专业背景优先;
2、在自动驾驶感知算法领域有深入研究经验，至少精通以下一个或多个方向：（BEV感知，3D Detection/Segmentation，Occupancy Network，单目/多目深度估计）;
3、在顶级会议或期刊（如CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等）发表过相关论文者优先。
1. 计算机、自动化、航空航天、控制工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上相关领域控制算法经验；
2. 精通特种载具运动学与动力学，熟悉经典流体力学模型（如MMG、Fossen等）或CFD流体仿真工具；
3. 熟练掌握MPC、LQR、自适应控制等现代控制理论，并有实际工程落地经验；
4. 深刻理解高速载具的姿态控制、襟翼调节或多执行器协同控制经验者优先；
5. 熟悉操纵性标准，对制动距离、回转半径、横摇/纵摇抑制有量化指标的概念；
6. 加分项：
1. 有CVPR/ICCV/ECCV等顶会论文或知名开源项目贡献者优先；
2. 有端到端自动驾驶或大模型（RL/IL）在机器人/特种载具控制中应用的经验；
3. 有丰富外场实测经历，能独立分析实机测试数据并定位控制问题。
1. 计算机、自动化、机器人等相关专业硕士及以上学历，3年以上自动驾驶或机器人感知算法经验；
2. 核心技术栈：
- 精通C++/Python，熟练掌握PyTorch/TensorFlow框架；
- 必须具备 BEV + Transformer 实战经验，深入理解时序融合与空间对齐原理；
- 熟悉 Occupancy Network / Voxel-based 感知范式，有相关落地经验者优先；
3. 融合与部署能力：
- 熟悉多传感器标定与融合算法，有视觉+雷达/声学融合经验者极佳；
- 具备扎实的模型部署能力，熟悉TensorRT/ONNX及嵌入式Linux开发环境；
4. 加分项：
-有CVPR/ICCV/ECCV等顶会论文或知名开源项目贡献者优先；
-有机器人、飞行器、航行器或特殊环境（雪地/矿区）感知项目经验优先。
1. 负责AI算法在业务的落地和优化，包括但不限于内容生产、智能助手、本地化翻译、chatBI、代码生成等；
2. 探索大模型Post-Training、Inference、RAG、Agent等相关技术的业务落地，优化算法的效果和产品体验；
3. 研究和优化图文音视频等多模态生成模型，解决目前AI在生成质量、多样性、可控性等方面的问题，提升生产效能。
1、负责唯品会内容安全相关的CV算法，覆盖图像分类（政治/敏感/违规识别）、OCR（文字提取）、AIGC内容识别等方向
2、利用自然语言处理和人工智能技术，从海量内容中识别出风险用户和图片；
3、研发业内领先的内容风控解决方案，和作弊用户进行对抗；
职位要求
1、四年以上算法研发经历，计算机相关专业本科及以上学历；
2、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底；
3、在CV某个领域有较深入的研究，包括但不限于：图片分类、图片挖掘、无监督/半监督学习、Metric Learning，知识图谱，图算法等；
4、实践动手能力强，对至少一种深度学习框架（如Pytorch，TensorFlow，Caffe，Keras，MxNet等）的训练和部署熟悉者优先；
5、优秀的分析问题和解决问题的能力，对解决具有挑战性问题充满激情；
1. 支持唯品会电商日常好货好价商品培育，新品成长，大促活动流量分发工作；
2. 对商家、商品、品牌、用户行为做深入理解分析，优化货品、流量策略，制定针对性算法优化流量效率。
3. 利用大规模机器学习算法，深化召回、CTR/CVR模型优化，在线控制算法等，引入强化学习、多目标学习、迁移学习 等前沿技术，解决多任务多目标约束下的流量效率最大化问题。
4. 构建全域流量协同策略，整合搜索、推荐、跨场景流量， 设计全域流量算法框架 ，实现多场景用户触达与转化效率最大化；
5. 理解电商业务知识，参与业务规则制定和流量策略优化，通过流量机制算法策略达成公司层面战略目标。
任职资格
1. 计算机相关专业，本科及以上学历，2年以上搜推广算法经验 ，参与过召回、排序、机制、NLP、CV算法工作（满足一项即可）。优秀的问题解决能力、主动性及跨团队协作能力；
2. 在机器学习、数据挖掘、推荐系统、运筹优化等至少一个领域有扎实理论基础和研发经验；
3. 扎实编程能力，熟练使用Java/Python/Golang/C++中的至少一种；
4. 不错的工程经验，成功设计跨渠道（搜索/推荐/广告）流量协同策略，并取得显著效果提升，熟悉或参与建设过搜推广流量机制工程链路工作。
5. 卓越的技术判断力与业务敏感度，能平衡短期目标与长期技术投入 ，具备顶级会议论文（SIGIR/KDD）优先
1.负责唯品会核心推荐场景（首页Feeds、今日特卖、长尾Feeds、特色栏目/活动会场）的召回/排序/重排算法迭代
2.负责解决推荐模型的关键问题：多场景/多任务，延迟转化，多目标选取/建模/融合，用户超长序列建模
3.负责基于唯品会商业模式/运营玩法，抽象关键问题，设计算法解法，兼顾用户/供应商/平台 三方利益，优化推荐人货匹配
4.负责对各推荐场景、推荐业务设计高效、高算力、成本节省的算法架构；
引领重构算法特征工程、模型平台架构，提效算法工程师迭代效率
任职资格：
1.良好的计算机专业基础(数据结构, 算法)；
2.有较为扎实的编码功底，熟悉c++，python、java编程等至少一种编程语言，有离线大数据开发能力；
3.对机器学习，深度学习有扎实的理论基础及应用，熟悉排序、召回、重排之中至少一个方向的业内最新工作，熟悉tensorflow2.0；
4.有推荐系统、广告系统、或搜索等大型系统相关的算法研发经验，参与过诸如广告点击率预估、个性化推荐模型、搜索排序模型等相关项目；
5.责任心强，积极主动；
6.计算机相关专业硕士及以上学位。
1. 3年以上自动驾驶、智能驾驶、机器人或大模型相关行业背景优先；
2. 有大型项目/团队（30人以上）运营管理、跨团队/跨部门协作经验，具备采集数据质量体系搭建与高效交付经验；注重细节，具备数据交付质量管控、数据标准制定与流程优化能力；
3. 熟悉自动驾驶或机器人领域的数据采集及质量控制体系，具备推动平台工具研发和自动化提升的能力；
4. 优秀的组织、协调，沟通能力强，善于整合内外部资源，有效解决跨团队、跨部门合作中的复杂问题。
1.大专及以上学历，有汽车及工业行业工作经验，擅长资产管理、仓库管理；
2.工作认真负责、踏实肯干、责任心强、有担当意识、抗压能力强、团队协作能力强。
3. 学习能力强，沟通能力强，能够快速了解数采日常各主要项目的需求与背景，评估所需资源。
4. 擅长自动化工具、自动化体系的搭建、维护、落地。
5. 文档能力强，可以把资产管理、仓库管理的有关制度落实为规范性文档并归档。