薪酬概览
平均月薪
¥42000
中位数 ¥42500 ｜ 区间 ¥31400 - ¥52600
数据来源：谈职全网29份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
82.8% 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
1月新增岗位
106
对比上月：岗位减少370
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 | 13 | 12.6% |
| 1-3年 | 4 | 3.9% |
| 3-5年 | 48 | 46.6% |
| 5-10年 | 8 | 7.8% |
| 不限经验 | 30 | 29.1% |
热招职位
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；
3. 熟悉常用的机器学习和深度学习算法，具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力；
4. 有机器学习、强化学习、信息检索、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议或者期刊上发表过论文者更佳；
5. 有生成式搜索推荐或者搜推Agent算法等经验背景的同学更佳；
1. 负责视觉生成大模型 Post-Training 核心算法研发，包括 RL、蒸馏、reward model等，持续提升生成结果的质量与多样性
2. 跟踪视觉生成领域的最新学术进展和行业动态，鼓励发表高水平论文和开源成果，提升团队算法影响力
3. 参与高质量训练数据的构建与合成，包括但不限于数据清洗、标注与评估体系搭建等
4. 探索多模态理解与生成统一架构，探索视觉感知与生成能力的协同演进，推动文本、图像、视频等多模态信息的联合建模
1. 计算机、数学、统计学或人工智能相关专业硕士及以上学历；
2. 具备 1 年以上机器学习/深度学习研发经验，有搜索、推荐、广告或运筹优化背景者优先；有 LLM 相关实践经验（如微调、推理优化、检索增强）者尤为欢迎；
3. 扎实的编程功底，精通 Python/C++/Java 至少一种，熟悉 TensorFlow、PyTorch 或 HuggingFace 生态；
4. 对数据高度敏感，具备优秀的逻辑思维能力，能独立定义问题并设计解决方案；
5. 具备良好的沟通协作能力，快速学习、严谨务实、抗压能力强，保持对技术的热情与好奇心；
6. 在 KDD、SIGIR、WWW、CIKM、ICML、NeurIPS、ACL 等顶级会议或期刊发表过论文者优先。
智能算法产品事业部-算法工程师-AIGC多模态方向-AI原生-视觉智能
【必备项】
1. 深入理解AIGC核心技术原理，涵盖扩散模型（Stable Diffusion、Flux、Qwen等）、自回归生成及多模态理解等方向，具备图像/视频生成、编辑或多模态相关项目的完整落地经验；
2. 工程实现能力扎实，熟练掌握Python/C++至少一门语言，熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备从算法原型到生产部署的全流程开发能力；
3. 对生成式AI保持高度热情与敏锐的技术洞察力，具备独立复现前沿论文并将研究成果快速转化为业务落地的能力；
4. 具备良好的沟通协作与知识分享意识，能与产品、工程等跨职能团队高效对齐目标、协同推进项目。
【加分项】
1.在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等学术会议发表论文，或在相关竞赛中取得优异成绩；
2. 具备计算机图形学、物理仿真、3D生成或大模型/Agent开发经验者优先考虑。
1688-3D AIGC 算法工程师 / 专家 (3D 纹理与色彩生成方向)-杭州
1、希望背景： 计算机视觉、图形学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。
2、专业基础： 精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对 Diffusion Model、GAN、NeRF、3D Gaussian Splatting 等生成式 AI 模型有深入理解；具备扎实的计算机图形学基础，熟悉纹理映射、UV 展开、光照渲染原理及 3D 打印工艺流程。
3、项目经验： 有 3D AIGC、纹理合成、图像修复（Inpainting）或多视角几何重建相关项目经验；熟悉体素化数据处理或隐式神经表示（Implicit Neural Representations）者优先；有光照估计、高光/阴影去除或反渲染（Inverse Rendering）相关研究经历者优先。
4、编程能力： 熟练掌握 Python/C++，以及 libigl/CGAL/meshlib 至少一种 C++ 几何算法库；具备良好的代码规范和工程落地能力，能处理大规模 3D 数据（如百万级面片模型）。
加分项： 在 CVPR, ICCV, ECCV, SIGGRAPH, NeurIPS 等顶级会议发表过 3D 生成或纹理相关论文者；有开源 3D 生成项目贡献或 GitHub 高星项目作者；熟悉 3D 打印切片软件底层逻辑或有相关行业落地经验。
1. 硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计学等相关专业优先；
2. 具备扎实的软件工程与机器学习基础，熟悉 Python/JAVA 等至少一门主流编程语言；
3. 熟悉 SFT、DPO、GRPO、RLHF 等主流后训练方法，能够结合业务场景说明不同方法的适用边界；
4. 熟练应用 LoRA、QLoRA、分布式训练、混合精度、Checkpoint 管理等训练工程方法，具备训练任务执行与实验分析经验；
5. 具备训练数据构建能力，能够完成指令数据、偏好数据、拒答数据或评测回流数据的整理、清洗、标注与质量控制；
6. 具备较强的业务理解能力、逻辑分析能力和跨团队协作能力，能够持续推动模型效果优化与业务落地。
加分项：具备垂直业务场景大模型后训练、评测与持续优化的完整实践经验，能够围绕业务目标形成训练-评测-迭代闭环。
1. 计算机、人工智能、电子信息、数学等相关专业硕士及以上学历，博士优先；1年以上相关工作经验。
2. 具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，持续跟进学术界及业界召回，排序，NLP等领域的算法模型；
3.代码能力扎实，精通Python/Java/C++中至少一门语言，熟练使用PyTorch/TensorFlow等至少一种深度学习框架。
4.具备优秀的数据分析、问题解决能力和良好的团队协作精神，有大规模机器学习/个性化推荐/广告/信息检索/自然语言处理相关领域工作经验；
加分项：
1. 在电商搜索、广告、推荐等相关领域有实际工作经验，深刻理解业务。
2. 有Agentic AI、运筹优化、因果推断、反事实预估等技术方向有深入的理解和相关项目实践经验。
3. 在CVPR, ICCV, NeurIPS, ICML, ICLR, ACL, SIGIR, KDD等顶级学术会议上发表过论文者优先。
4. 熟悉分布式计算平台（如Spark, Flink, MaxCompute等），有处理海量数据的经验。
5. 有开源社区贡献或在Kaggle等数据科学竞赛中取得优异成绩者优先。
1.硕士及以上学历，计算机、人工智能或相关专业；
2.熟悉多模态大模型（如 LLaVA、Qwen3-VL 等）和 Agentic 系统开发；
3.精通 Python，有 PyTorch 及主流 AI 框架使用经验；
4.具备良好的工程实现能力，能将模型高效部署到实际产品中；
5.对用户意图理解、对话引导或多模态生成有实际项目经验。
加分项：
1.有 AIGC、智能设计或工业软件相关背景；
2.熟悉前端交互逻辑，有产品思维和用户视角；
3.在 CV/NLP 领域有顶会论文或开源项目。
1. 计算机、数学、统计学等相关专业硕士/博士优先，优秀本科生不受限制。有顶会论文（ACL/EMNLP/ICLR/NeurIPS/ICML等）或知名开源项目（LangChain/LlamaIndex/vLLM/AutoGen等）核心贡献者加分。
2. 深刻理解 Agent 架构范式（ReAct/Reflexion/LATS等），熟悉 RAG、Memory、Tool-Use 的工程实现原理。不仅会用，更懂其背后的系统约束与性能瓶颈。
3. 具备 Data-centric AI 思维，精通合成数据生成、轨迹构造与清洗算法。有 Self-Instruct、Evol-Instruct 或类似数据工程落地经验。
4. 能独立搭建 Agent 评测闭环，擅长通过 Bad Case 分析定位是“模型问题”、“Prompt问题”还是“系统/工具问题”。
5. 精通 Python/PyTorch，熟悉 Megatron-LM/DeepSpeed/vLLM 等训练推理框架。理解分布式系统、K8s、Serverless 等云原生概念，能与 Infra 工程师无缝对话。
6. 技术审美：追求“优雅且稳定”的系统设计，能区分“Demo 级 Trick”与“生产级 Solution”。
好奇心与动手力：对 AI Native 应用充满热情，能快速复现最新 Paper，主动尝试将前沿技术转化为平台能力。
加分项：
1. 有大规模 Agent 平台、IDE Copilot 或复杂工作流引擎算法研发经验。
2. 熟悉 CI/CD 流水线，有 MLOps/LLMOps 平台建设经验。
3. 在 Kaggle/天池等竞赛中获得 Top 名次，或在 Hacker News/GitHub 上有高星 AI 项目。
你将获得
业内稀缺的履历：同时掌握“大模型后训练”与“Agent 系统工程”两张王牌，成为下一代 AI 基础设施领域的顶尖专家。
清晰的成长路径：Agent 算法架构师 / Harness 技术负责人 / AI 工程化科学家——团队陪你沉淀方法论，影响集团级研发范式。
硬核的技术氛围：与一群既懂模型又懂系统的极客共事，拒绝内卷与形式主义，只为解决真问题而生。
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；有智能定价、用户红包、优惠券、营销自动化等权益发放相关领域项目实践经验
2. 具备扎实的编码能力，精通至少一种编程语言，如C/C++、JAVA、Python等，熟悉至少一种开源深度学习框架，如Tensorflow、Pytorch等；
3. 有较好的数理基础和逻辑思维能力，对算法充满热情，具备积极主动的求知欲，良好的沟通协作能力及抗压能力。
4. 有国际顶会发表过过论文优先，数学竞赛、天池等机器学习竞赛、ACM竞赛名次优异者优先。
加分项
1. 权益营销、因果推断、用户增长、RL、决策优化等领域有丰富经验的优先；
2. 有Agentic AI或AI Agent相关项目的设计与研发经验。
3. 熟悉分布式计算平台（如Spark, Flink, MaxCompute等），有处理海量数据的经验。
1. 负责智能客服和智能外呼场景下的Agent系统设计与开发，重点优化意图识别、知识问答、SOP流程遵循等核心能力，构建具备任务规划、工具调用、多轮对话能力的对话式Agent；
2. 参与大模型的训练与微调工作，包括SFT、PPO、DPO、GRPO/GSPO等对齐训练，针对客服垂直领域进行模型能力优化；
3. 设计并实现Agent Harness体系，尤其是Agent + Skills的相关落地，包括Skill编写、工具调用、上下文工程、记忆管理等核心模块，实现在各个场景落地，并取得效果。
4. 构建Agent和Skill评估框架，设计评测指标（指令遵从、任务完成率、话术质量、安全合规等），驱动Agent和Skill能力的持续迭代；
5. 跟踪Agent与大模型领域的前沿技术进展，推动技术创新并在业务场景中验证落地效果。
1. 本科及以上学历，2年以上互联网商业分析、经营分析相关工作经验，计算机，统计学、数学、经济学专业优先；
2. 具备良好的SQL和数科分析能力，对AB实验，因果推断熟悉，有复杂实验设计经验的优先；
3. 有平台视角，能够洞察商业本质，挖掘机会点，并能够协调整合资源，推动各方拿到结果；
4. 好奇心强，主动性强，能快速学习，能够独立思考；
1.负责机器学习训练平台的建设，支持业务的探索实践
2.负责研发领域相关的基础设施建设，包括但不限于数据采集、预处理、模型训练、监控和管理等
3.负责对算法进行工程化能力封装和抽象，形成通用框架或组件，提高研发效率和降低研发成本
4.负责大规模分布式异构训练性能优化