薪酬概览
平均月薪
¥31900
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥25400 - ¥38400
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 >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
4月新增岗位
13
对比上月：岗位减少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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 1 | 100% |
热招职位
1. 计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历，3年以上自动驾驶或机器人规划算法经验。
2. 精通C++/Python，熟练掌握PyTorch/TensorFlow框架，具备优秀的工程落地与代码实现能力。
3. 熟悉UniAD, VAD, Diffusion Policy 等主流端到端自动驾驶/机器人规划范式。
4. 具备VLM/LLM大模型训练（Pre-train/SFT/RLHF）及多模态任务应用经验。
5. 良好的团队协作与沟通能力，具备快速学习和解决问题的能力。
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 有机器人、飞行器、航行器或特殊环境（雪地/矿区）感知规划经验者优先。
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、负责唯品会内容安全相关的NLP算法识别，覆盖文本分类（政治/敏感/违规识别）、语义相似度计算、多模态风险检测（图文/视频）等。
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文本；
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；
任职资格
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、在自然语言处理某个领域有较深入的研究，包括但不限于：文本分类、文本挖掘、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.有生图/生视频模型后训练经验者优先，熟悉扩散模型、GAN等生成式模型者优先；
2.有ACM/ICPC竞赛背景或顶级学术会议论文发表者优先。
1.负责 AI 在企业微信场景落地的核心系统建设，包括 LLM 记忆系统、上下文工程、图谱构建的设计和实现
2.完成结构化/非结构化数据的信息压缩、知识提炼、关系挖掘和推理、图谱的存储和更新
3.持续跟踪并引入最新的记忆系统构建、上下文管理技术，推动技术在实际业务的创新应用，打造下一代 AI 应用系统
Weride专注于打造更加高效的自动驾驶算法评估系统，提升与优化WeRide自动驾驶系统整体评估技术与迭代链路，包括大规模仿真测试与真实道路评估。集合了WeRide所有技术团队的力量，包括自动驾驶系统的研发、测试、产品、分析团队，为自动驾驶的安全舒适保驾护航。为了达成评估迭代系统化与效率提升，我们需要研发人员、分析人员、产品经理与技术产品经理并肩作战。自动驾驶中的数据分析与建模，伴随着大量高纬度数据，具有高度的不确定性，二义性与系统误差，我们需要算法工程师的加入，通过数据驱动的方式来推动驾驶行为、机器学习模型与仿真技术的迭代。
岗位职责：
充分利用WeRide千万级别的道路数据与亿万仿真数据，负责自动驾驶系统中的核心算法开发，包括但不限于数据生成、智能体控制等模块的算法设计与实现，基于仿真环境与数据，构建自动驾驶大模型，并开发对应系统指标。参与传感器数据处理与融合，包括激光雷达、摄像头、雷达等多传感器数据的同步与融合，开发对应的生成模型。与研发团队协作，负责提出数据应用工具的需求；对自动驾驶数据进行多维度分析，进行机器、深度学习模型开发，确保高质量的数据、算法与模型。可根据用户数据需求，完成数据调研，建立相关数据监控，挖掘数据价值，并确定分析实施方案。
任职要求：
本科及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业；有数据分析、数据建模、机器学习、深度学习等相关经验；具有较强解释与分析歧义数据的能力，包括多维数据、稀疏数据、低质量数据等。熟悉Python、R至少一种常用语言，掌握SPSS，SAS等更多统计分析工具者优先；深刻理解机器学习、深度学习相关知识，有大规模深度学习模型训练部署实践经验者优先有科研经验并发表过论文者优先考虑有较好的撰写汇报材料（Word，PPT）能力，有较好的学习能力和抗压能力。
环卫部门介绍：文远知行无人驾驶环卫车事业部是文远知行的一个重要业务板块，致力于开发安全可靠的无人驾驶环卫技术，为公开道路提供智能环卫服务。文远知行全无人驾驶环卫车，可在全无人驾驶的情况下进行安全行驶，并在需要清洁的路段全自动展开环卫作业，包括洗扫、干扫、后喷雾、对冲等多种功能；完成道路清扫、洒水降尘、喷洒消杀等公开道路环卫任务，显著提升环卫工作效率，并消除传统人工环卫作业的安全隐患。
【算法测试工程师-环卫车事业部】
【岗位职责】
1、参与系统测试与验证：协助完成环卫车系统的功能测试、性能验证及场景评估，参与仿真测试与软件在环验证，学习并输出测试分析报告；
2、支持问题分析与优化：在指导下分析仿真及实车测试数据，协助定位系统问题，推动算法迭代优化；
3、参与测试工具开发：学习并使用自动化测试工具，辅助开发脚本提升测试与数据处理效率；
4、辅助标准与流程建设：参与自动驾驶相关评价体系的测试验证，支持系统合规性迭代。
【岗位要求】
1、本科及以上学历，通信、电子工程、自动化、车辆工程、计算机等相关专业；
2、对智能驾驶、机器人或物流系统感兴趣，有相关项目或实习经验者优先；
3、具备以下一项或多项能力：
-熟悉Python/C++等语言，有基础脚本编写能力；
-了解Linux操作系统及常用命令，掌握Git基本使用；
-对软件测试流程有基本认知，具备逻辑分析和问题定位意识；
-具备良好的学习能力和团队协作精神，能快速适应技术环境。
中文：
我们致力于开发高效的自动驾驶算法和评估系统，以增强和优化我们的自动驾驶技术。该职位将专注于研究基于人工智能的方法，并将其部署在仿真工具上，以促进AV算法的开发和验证。
工作职责：
研发AI 为基础的方法并部署到仿真工具中来帮助AV 算法的开发和验证。包括但不限于：
1. 生成真实的仿真场景。
2. 开发与AV 算法合理交互的仿真智能体。
3. 开发AI 为基础的指标来评估仿真的结果。
需求：
1. 至少在预测，计算机视觉，大语言模型 或强化学习的一方面有很好的知识积累和实践经验；
或有很强的算法和C++coding 能力
2. 良好的沟通能力
3. 自驱力强，相信仿真对无人驾驶行业的未来
加分项：
1. 世界模型相关的经验
2. 计算机视觉或lidar 检测模型相关的经验
3. 预测或端到端AV 模型相关的开发经验
4. 规划控制相关的经验
5. 顶会或期刊的发表
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、教育与基础能力：统计、数学、数据科学、物理等相关专业硕士及以上学历；扎实的统计与数理基础：熟悉概率论、假设检验、回归分析、时间序列等；
2、技术能力：熟练使用 Python 进行数据分析与建模；熟悉 SQL 查询与数据处理，有良好的编码习惯；
3、加分项：了解自动驾驶系统或仿真平台；具备 Spark/Dask 等大数据经验；
4、思维与软技能：对数据敏感，具备强烈的探索和验证欲望；逻辑清晰，善于用数据讲故事；具备良好的沟通表达能力与团队协作精神。
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。
