薪酬概览
平均月薪
¥32800
中位数 ¥30000 ｜ 区间 ¥24800 - ¥40700
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
50% 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
12月新增岗位
376
对比上月：岗位新增331
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 | 92 | 25% |
| 1-3年 | 92 | 25% |
| 3-5年 | 92 | 25% |
| 5-10年 | 92 | 25% |
热招职位
1. 计算机科学、统计学或相关领域的硕士及以上学位。
2. 至少两年以上工作经验，具有强化学习在大模型的相关应用项目经验。
3. 熟练掌握深度学习、强化学习以及传统机器学习算法，有在风险评估或决策系统中应用这些技术的实战经验。
4. 擅长使用Python和至少一种深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch），有良好的软件开发能力和编程习惯。
5. 具有优秀的数据分析能力，并能够对数据进行洞察以引导模型的建立和优化。
6. 具备在不确定环境下主动识别问题、分析问题并解决问题的能力。
7. 有出色的团队协作和沟通能力，能够在跨职能团队中高效合作。
8. 持续关注行业趋势和学术进展，对新技术抱有热情并愿意快速学习并应用于工作中。
作为核心成员参与到阿里巴巴智能设计、智能文档相关的业务，通过应用LLM与业务深度结合，打造自动化的智能文档技术（版面理解、要素抽取），以及打造智能设计（设计稿评分、设计稿组建理解、NL2Layout等）
1、核心算法研发： 负责智能设计与文档理解（Document Intelligence）领域的前沿算法研发，包括但不限于版面分析（Layout Analysis）、表格理解、元素对齐与美学评估、多模态图文融合生成等。
2、智能设计系统搭建： 研发自动化排版、智能海报生成、UI/UX自动化设计、PPT/文档自动美化等核心引擎。
3、版面理解与重构： 攻克复杂版面下的OCR识别、结构化解析、阅读顺序还原等技术难点，实现文档从像素级到语义级的深度转化。
4、前沿技术转化： 跟踪CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、SIGGRAPH等顶会最新研究，将SOTA模型转化为可落地的产品原型，保持公司在智能办公/智能设计领域的领先地位。
5、工程优化： 负责模型在端云侧的部署优化，提升大规模文档处理的效率与鲁棒性。
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. 负责闪购场景下生成式商品推荐系统的设计与实现，推动 OneRec/OneSearch 等端到端架构在千万级 DAU 业务中落地。
2. 主导基于 Decoder-Only 架构的商品生成与排序算法，利用强化学习（RL）优化奖励系统，提升推荐的准确性和转化率。
3. 构建多模态用户表征体系，深度融合长短期行为，利用语义建模技术打造下一代用户标签体系。
4. 应用层级量化编码（RQ-VAE）等技术解决商品结构化难题，持续优化 CTR 和订单转化指标。
1、计算机科学相关专业（人工智能、计算机科学、电子信息工程、数学、统计等）；
2、扎实的技术背景，掌握深度学习/强化学习/LLM&AIGC等相关的基础知识，有相关的实践或研究经验；
3、熟悉 PyTorch，TensorFlow等深度学习平台；
4、有大模型&生成式出价、搜推广等方向优化经验优先；
5、有国际顶会发表过论文优先，参加过ACM或数据挖掘&机器学习类竞赛(天池大奖赛、Kaggle)并获奖优先；
6、具有快速学习能力，有责任感，良好的团队合作和沟通能力；
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。
1. 计算机、人工智能、机器学习或相关专业本科及以上学历（硕士优先），具备 1–5 年工作经验；
2. 熟练掌握 Python，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 框架，理解 Transformer 架构与大语言模型基本原理；
3. 具备大模型后训练实践经验，熟悉 Prompt Tuning、LoRA、RLHF、RAG 等主流方法，能独立完成小规模实验与调优。
加分项：
1. 有智能体（Agent）实际落地经验，熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGPT 等框架；
2. 了解多模态内容理解、模型压缩或推理加速技术；
3. 有真实业务场景中的大模型应用案例，或在开源社区有贡献。
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、人工智能、模式识别等相关专业硕士及以上学历，4年及以上相关工作经验。
2. 具备以下一个或多个领域的深厚积累：
a. 大模型（LLM）： 熟悉主流大语言模型的原理，在Prompt Engineering、Fine-tuning、RAG、Agent等方向有深入的实践经验，主导过基于LLM的信息抽取、文本生成、语义理解等项目。
b. 多模态大模型（VLM）： 熟悉主流多模态大模型的原理和应用，有丰富的图文匹配、跨模态生成、VQA、视觉内容理解等项目经验。
c. 商品理解： 在电商领域，有深厚的商品属性体系构建、内容理解等相关经验，对电商商品数据有深刻洞察。
3. 具备扎实的编程与工程能力，具备优秀的算法实现能力和代码功底，精通Python/C++/SQL等编程语言，熟练掌握PyTorch等至少一种深度学习框架。
4. 具备优秀的分析与解决问题能力，能够将复杂的业务问题抽象为清晰的算法问题，并给出创新性解决方案。
5. 拥有强烈的技术Owner意识和自驱力，能够独立负责一个或多个技术方向的规划与落地。
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，博士优先；
2. 在强化学习、深度学习、机器学习、时序预测、统计分析等领域有一定的功底，3年以上工作经验，有推荐/搜索/广告等领域经验者优先；
3. 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；
4. 对数据敏感度高，有良好的逻辑思维和定义以及解决问题的能力；
5. 良好的团队合作精神，具备快速学习的能力，优秀、严谨、皮实、乐观；
6. 有在如下期刊或定级会议发表论文者优先：强化学习、深度学习、机器学习、数据挖掘、计算广告学等相关领域。
1、计算机科学、人工智能、机器学习或相关领域的硕士及以上学历，博士优先。
2、在大模型训练（预训练/SFT/RLHF/强化学习）中具备扎实的实战经验，熟悉主流训练框架与分布式训练技术。
3、对Agent系统、工具调用（Tool-use）、多智能体协作等方向有深入理解，有相关系统设计或落地经验者优先。
4、熟练掌握PyTorch等深度学习框架，具备大规模模型训练、推理优化或在线服务部署经验。
5、具备在模糊和不确定性中独立判断与决策的能力，能在缺乏成熟方案的领域提出有技术品位的解决路径。
6、对“用AI重新定义购物体验”有强烈兴趣，有电商、搜索、推荐或对话系统相关背景者优先；在顶级会议（NeurIPS/ICML/ICLR/CVPR/ACL等）发表论文或拥有技术专利者优先。
我们能给你
1、场景稀缺性：数亿级日活用户 × 极其丰富的电商意图 × 可闭环的商业验证
2、技术纵深：从模型训练到Agent系统到产品体验，你可以一竿子插到底，而不是只做流水线上的一环
3、前沿密度：团队在RLVR、Agentic Training、多模态等前沿研究方向持续投入
4、影响力：你训练的模型、设计的Agent，会直接服务于淘宝用户