薪酬概览
平均月薪
¥21900
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥15300 - ¥28500
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
80% 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
7月新增岗位
38
对比上月：岗位新增30
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 28 | 75.7% |
| 5-10年 | 9 | 24.3% |
热招职位
1. 计算机视觉、人工智能、图形学等相关专业硕士及以上学历，2年以上业务研发经验；
2. 熟练运用PyTorch深度学习框架，具备扎实的生成模型开发与调优能力，熟悉Stable Diffusion、ControlNet等2D AIGC技术栈；
3. 了解SFT、DPO、RLHF等对齐训练方法，有实际微调或偏好优化项目经验；
4. 对3D打印、工业制造有浓厚兴趣，具备强大的自驱力和快速学习能力，敢于挑战技术难题。
【加分项】 具备多模态理解基础，能处理文本-图像联合建模任务，有领域知识注入或多模态指令微调经验者优先；
【加分项】 有3D打印、工业制造、产品设计或创意内容生成（如潮玩、文玩、IP衍生品）相关经验者优先；
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。
负责直播及视频场景下的内容安全算法研发与前沿技术落地，聚焦实时互动流中的风险识别、圈流决策、攻防对抗与LLM/VLLM/Omni大模型审核定性。
核心工作包括：
围绕直播间多主体行为序列（主播口播、观众互动、水军协同等），设计并优化风险识别模型与策略体系，实现从"单条内容审核"到"整场行为理解"的能力跃迁；
构建圈流-识别-审核三阶段决策引擎，在召回率≥95%的约束下持续降低误报率，实现审核链路的大模型自动化完结，平衡审核成本与安全效果；
设计自进化闭环系统，通过agentic/skill技术链路实现规则挖掘、识别点自动迭代与OOD鲁棒策略，应对攻击者持续变换话术/脚本的对抗环境；
参与内容安全大模型在直播/视频场景的落地，探索大小模型协同（线上小模型推理+大规模LLM训练/蒸馏/RL）的工业化路径。
1. 计算机、数学、人工智能等相关专业硕士及以上学历，3年以上算法研发经验，有用户权益算法和用户增长算法经验者优先
2. 具备良好的代码实现能力，熟练使用至少一种开源深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
3. 精通深度学习/强化学习、因果推断、在线运筹技术，具备推荐系统全链路、多模态/大模型落地经验
4. 具有良好的逻辑分析与问题拆解能力，能快速学习前沿技术，并推动技术方案与业务场景的深度融合
5. 对电商、社交或内容推荐场景有深刻理解，熟悉用户增长策略、营销策略，能快速将技术方案转化为业务价值
淘宝平台事业部-大模型算法应用工程师-Service Agent
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、数学等相关专业，1年以上大模型相关落地经验；
2. 精通 Python，并至少熟练掌握一门变成语言（Java/Go/C++），具备扎实的算法与数据结构基础，具备高质量的代码交付习惯与系统架构视野；
3. 熟悉LangChain、LLamaIndex、AutoGen 等主流 Agent 框架设计原理并有实际项目经验；熟练掌握 Prompt Engineering、RAG、Function Calling、CoT 等核心技术；
4. 具备强烈的问题驱动意识与极强的技术敏感度，善于利用 AI 新技术解决复杂的商业痛点； 持续关注 AI 前沿动态（如Gemini、OpenAI、Claude等），敢于在业务中尝试新范式。
【加分项】
1. Agent实战++，有复杂 Multi-Agent 协作或大型智能客服系统核心研发经验者优先；
2. 系统能力++，具备大规模数据处理与清洗经验优先，大模型应用性能优化实战经验；
3. 模型训练++，有过LoRA/SFT等微调实战，或参与过RLHF/DPO后训练流程者优先。
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、具备优秀的编码能力，扎实的数据结构和算法功底;
2、熟悉大规模机器学习/深度学习算法；
3、具有如搜索/推荐/广告等相关领域经验，时刻关注业内前沿技术；
4、对技术有热情，兼具务实且创新的精神，热衷于在实际工作中发现问题、验证问题、不断提出自己的想法和技术方案；
5、有良好的沟通表达能力, 具有团队精神, 有良好的团队协同能力；
6、在顶会（SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS等）或期刊上发表过论文者优先