杭州自动控制工程师
自动控制工程师是一种专注于设计、开发和维护自动化系统的技术人员。他们利用计算机控制和监控设备来实现生产过程和工业生产的自动化，从而提高生产效率、质量和安全性。自动控制工程师通常需要熟悉传感器、执行器、控制器和数据通信等领域的知识，能够设计和实施各种控制系统，例如电气控制、运动控制、过程控制和离散控制等。他们也可能参与机器人技术、智能制造和物联网等领域的研发工作。自动控制工程师需要具备良好的分析和解决问题的能力，能够与多学科团队合作，并随着技术的更新变化不断学习和发展。这项工作通常需要较高的工程或科学学位，以及丰富的实际工作经验。
薪酬概览
平均月薪
¥11200
中位数 ¥10500 ｜ 区间 ¥8400 - ¥14100
数据来源：谈职全网17份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
82.4% 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
2
对比上月：岗位减少24
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 | 100% |
热招职位
1. 负责视频处理算法开发和相关硬件的Pre/Post-silicon验证；
2. 负责计算机视觉算法性能提升；
3. 负责CV产品化和相关应用场景的对接；
1、承担SoC系统级FPGA和模块级FPGA验证环境搭建
2、搭建FPGA系统的仿真环境，完成相应的测试
3、完成ASIC到FPGA的代码转换，验证和集成工作
4、协助IP设计/CV验证，以及系统软件开发和测试
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、业务支撑：参与阿里商旅相关重点业务项目规划、产品设计，负责系统需求分析、设计，并独立完成详细设计和开发任务，确保项目的进度和质量。
2、平台建设：高可扩展性、高可复用性、高可靠性、高可用性的，分布式平台系统架构设计、核心功能代码开发。
3、系统维护：深入理解业务功能、系统链路和架构，能够快速排查和解决系统故障，并推动系统持续优化。
4、技术研究：新技术分析与学习，主导技术选型、技术难题攻关。通过技术创新业务，提升核心竞争力。
1. 5年以上数仓ETL开发或者数据分析相关工作经历, 熟悉数据仓库模型设计方法论，
2. 熟悉掌握SQL, 能熟练使用SQL进行数据的清洗、加工、分析等，有一定的SQL调优知识和经验(加分项)
3. 熟悉数据产品和数据管理的知识和技能，包括但不局限于：数据集市设计、数据治理、数据质量、数据运维保障等；
4. 具备基本的财务专业知识, 有互联网财务域数据开发经验者优先
5. 有DATA+AI场景经验的优先考虑；
6. 具备较强的抗压能力、能适应高强度的工作节奏
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. 统筹管理：对区域各站点设备运维团队负责，监控和提升各城市团队的工作质量和效率，建立区域运维管理例会机制；
2. 数据看板与决策：主导搭建并持续迭代运维数据管理看板（设备可用率、MTTR、能耗趋势等），通过数据发现异常、引导团队工作方向，用数字准确呈现团队工作成果；
3. 智能工单管理：负责监控全区工程设备工单的处理全流程，推动工单系统从人工派单向自动化分级响应升级，管控工单处理进度、质量和成本；
4. IoT监控与预测维护：负责推进站点设备的IoT传感器接入与远程监控体系建设，探索基于设备运行数据的预测性维护模式，降低突发停机率；
5. 流程标准化迭代：负责运维组操作流程的梳理和持续迭代，根据成本支出变化和业务扩张节奏，更新维修标准手册和设备操作规程（SOP）；
6. 新站验收管理：负责新站工程设备验收质量管控，完善验收清单标准，推动新站交付质量提升，确保设备带病开业率为零；
7. 设备全生命周期管理：统筹负责大区内站点工程设备（制冷系统、给排水、强弱电）的日常运行、维修、保养、巡检、改造等全面管理8. 节能降耗落地：管理大区站点设备能耗使用情况，结合数字化能耗平台数据提供节能优化方案，推动节能降耗KPI完成；
9. 培训体系建设：计划性巡查，现场调研培训需求，撰写培训课件，对设备维保人员进行技能培训和评估考核，打造区域标准化技能梯队；
10. 跨部门协同：建立与供应链、站长、采购、IT等相关方的协作机制，推动设备相关问题高效闭环；
11. 应急响应与保障：熟练掌握给排水、电气、制冷专业技术，制定应急预案，遇突发设备故障带领团队迅速处置，确保站点最短时间内恢复正常运营。
1. 计算机科学、人工智能、计算机图形学或相关专业硕士及以上学历
2. 两年及以上图形学方向（聚焦于3D生成、3D表征方面）工作经验
3. 熟练掌握 Python 和 PyTorch，具备扎实的深度学习工程能力，能够独立完成模型训练、调试、评测和推理部署优化
4. 熟悉主流生成模型与深度学习架构，包括但不限于 Transformer、U-Net、VAE、自回归模型、扩散模型、Flow Matching 等；了解常见预训练、微调和后训练方法，如 SFT、RLHF、偏好优化等
5. 具备扎实的计算机图形学和3D视觉基础：熟悉常见的3D表征，离线渲染、pbr材质体系、计算几何等相关理论与算法
6. 熟悉三维重建或 3D 生成相关方向，包括但不限于单图/多图 3D 重建、物体级 3D 生成、室内场景重建与生成、纹理生成、材质估计、部件级结构生成等
7. 熟悉 Open3D、PyTorch3D、Blender、Trimesh、Kaolin、nvdiffrast 等 3D 工具或渲染/几何处理框架者优先
8. 具备良好的科研能力与问题分析能力，有 SIGGRAPH / CVPR / ICCV / ECCV / NeurIPS 等顶会论文或相关研究经验者优先
1. 计算机科学、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理或相关专业硕士及以上学历
2. 两年及以上工作经验
3. 熟练掌握 Python 与 PyTorch，具备扎实的深度学习基础和良好的算法工程能力
4. 熟悉主流生成式模型与深度学习架构，如 Transformer、Diffusion、Autoregressive Models 等
5. 对大语言模型（LLM）、多模态大模型及生成式AI技术有深入理解，熟悉SFT、RLHF、DPO、RAG、Agent等相关技术
6. 具备空间理解、场景生成、2D/3D布局生成、元启发式算法（如mcts、基因算法等）、约束优化、商品理解、用户意图建模或生成式推荐相关经验者优先
7. 有家具布局生成、智能搭配推荐、对话导购、推荐系统或多Agent系统相关研究或项目经验者优先
8. 在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI、ACL、EMNLP、KDD、WWW、RecSys等会议发表过LLM、多模态、推荐或AIGC相关论文者优先
9. 具备良好的科研能力与团队协作能力，能够独立推进算法研究、实验分析与技术落地
1. 本科及以上，2年以上工作经验，数学，计算机，软件工程，信息工程等相关专业背景。
2. 技术功底扎实，熟练掌握数据结构、计算机原理，软件工程实践，对于Java，C++，Python至少一门语言有较为深度的应用。
3. 掌握大数据技术栈（批流一体，数据湖，OLAP数仓）基本原理，能熟练参与相关数据任务，引擎离线工程开发。
4. 有一定算法&人工智能基础，数据挖掘，搜推工程实践经验者优先。
5. 对大模型和Agentic AI原理有一定掌握、应用开发经验者优先。
6. 具备较强的学习能力，能在短时间内捕捉业务关键点，能定义问题，并实现业务到技术定义的有效转化。
【必备项】
1. 学历经验：本科及以上，3 年以上数据研发 / AI 数据工程 / 数据平台相关工作经验；
2. 数据工程：精通 SQL，熟练掌握 Java / Python / Sql 至少一种；具备扎实的数仓建模（维度建模/范式建模）与ETL 实战经验；
3. 大数据栈：熟悉 Hadoop / Hive / Spark / Flink / MaxCompute / Hologres 至少一套，独立主导过 TB ~ PB 级数据项目；
4. 数据治理：有元数据、血缘、质量、成本治理体系建设经验；
5. AI 数据 / 评测基础：理解 LLM / RAG / Agent 基本原理，了解 SFT/DPO 等训练范式；有 Agent 数据 / 数据合成 / 评测体系 实战经验；
6. 业务素养：能从业务问题出发倒推数据 & AI 方案，能与产品/业务高效协同推动落地。
【加分项】
● 有 电商、商家服务 业务背景
● 有 NL2SQL / 问数 / 数据 Agent / RAG 项目落地经验
● 有 Agent 评测体系（MT-Bench / AgentBench / 自建评测集） 建设经验
1. 计算机或相关专业本科及以上学历（学信网可查），2年以上Java后端开发经验；
2. 精通Java语言，熟练掌握Spring Boot / Spring Cloud等主流框架，具备扎实的工程实现能力；
3. 熟悉常用关系型数据库（如MySQL）及SQL优化技巧，了解缓存（Redis）、消息队列（Kafka/RabbitMQ）等中间件；
4. 具备前端开发能力者优先：熟悉Vue/React等主流前端框架，能独立完成前后端联调与全栈功能交付；
5. 有AI相关开发或使用经验者优先：有spring-ai相关经验，有skill、mcp等开发经验
6. 具备高并发、分布式系统开发经验，熟悉性能调优、系统稳定性保障方案；
7. 有商品、库存、供应链等业务系统开发经验者优先；
8. 责任心强，沟通顺畅，具备良好的团队协作精神和快速学习能力。