薪酬概览
平均月薪
¥18800
中位数 ¥0 | 区间 ¥14200 - ¥23500
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
1
对比上月:岗位减少2
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 | 1 | 100% |
热招职位
1.负责账号/权限/审批相关产品或平台的项目迭代和日常维护工作,和团队成员协作支持业务运转;
2.主导前端技术方案设计、产出、实施,解决跨业务域抽象、多技术栈混杂、微应用框架体系等技术挑战;
3.参与前端团队的组件沉淀、开发规范制定等,共同建设前端技术底座,包括但不限于AI Agent开发、可视化、微前端、低代码、组件化等方向;
4.探索web前沿技术,关注用户体验和潜在需求,拓展前端能力边界;
1. 核心前端能力:精通 React 及生态(Hooks、组件化、性能优化、工程化),有复杂 SPA 架构与落地经验。深入理解前端渲染与性能机制(Virtual DOM、Diff、渲染流程 等),具备定位与解决性能问题的能力。熟悉实时交互与流式体验实现,掌握 SSE/WebSocket 等实时通信方案(包含断线重连、状态同步、流式渲染等);
2. AI 前端专项能力:有 Generative UI(生成式 UI) 实战经验:能基于 JSON Schema/DSL 动态渲染组件,具备组件协议设计与扩展能力。熟悉前端 AI 开发框架/SDK,如 LangChain.js、Vercel AI SDK 等,能完成从工具编排到交互体验的完整闭环。熟练使用 AI 辅助研发工具(如 Codex / OpenCode / Claude Code 等),能将其有效应用到日常开发提效与质量提升;
3. 产品与体验思维:有强同理心与创新意识,能从用户体验角度设计 AI 交互:不仅能“把 API 接起来”,还能回答“AI 应该怎么呈现、怎么被理解、怎么被信任”。能把不确定的模型输出转化为可控体验:反馈机制、解释性展示、兜底策略与可迭代方案。
加分项(Nice to have)
有 Midway / Next 等全栈框架经验,能推动端到端问题闭环;有 C 端 AI 产品交互/前端工程建设经验(如智能问答、AI 助手、对话式搜索等场景);掌握一门以上后端语言(Node/Python/Java),具备全栈思维与基础服务能力。
1、1-2年前端开发经验,扎实掌握 JavaScript / TypeScript 和现代Web标准;
2、熟悉 React 及其生态(如状态管理、组件化开发),有实际项目经验;
3、具备良好的工程意识,了解基本的构建工具(如Webpack/Vite)和API调用方式;
4、对AI技术有浓厚兴趣,愿意学习大模型、Agent等新范式,有相关项目的实践经验;
5、思维清晰,沟通主动,有强烈的学习意愿和成长潜力;
【加分项】
1、有开源项目、技术博客或在校期间参与过创新项目;
2、使用过主流大模型(如通义千问、Claude、GPT、Gemini等)或者LLM应用开发平台的成熟项目经验。
1. 研发具身场景自动标注与数据质量评估算法,覆盖运动、感知、具身规划等多层标注及多模态对齐,构建标注自动校验与质量评分体系。
2. 研究 Data-Centric AI 前沿方法(数据混合优化、主动数据选择、数据影响函数等),通过消融实验、归因分析等手段量化不同数据源对模型性能的边际贡献,探索具身场景下的数据 scaling law。
3. 基于价值量化结果制定并迭代训练数据配方(来源配比、质量阈值、规模规划),为数据飞轮的资源分配提供量化依据。
4. 负责具身数据预处理流程的算法设计,包括多模态对齐、轨迹平滑、异常检测与清洗等环节的规范化与自动化。
1、 研发面向仿真的3D生成与重建算法,覆盖单体资产(关节体、可形变物体等)到场景级环境,产出几何合法、物理参数完备、可直接导入物理引擎的高质量3D模型与可交互仿真场景;打通从真实采集数据到可编辑仿真场景的链路;
2、 研发面向仿真训练的高通量渲染管线,包括但不限于3DGS批量渲染优化、物理引擎与渲染的耦合更新机制、以及多环境并行渲染架构,支撑大规模视觉强化学习的实时视觉观测需求;
3、 探索Agentic场景生成等前沿方向,利用驱动场景的自动化构建与迭代;
4、 优化研究Sim2Real闭环相关技术:域随机化、Real-to-Sim重建、合成演示数据生成等,提升具身策略在真实环境中的泛化能力。
面向阿里集团内部业务提供AI Infra容器网络、服务网络等技术支持,支撑集团内部大模型训练、推理、Agent等工作workload形态,服务ATH、淘天、闪购、国际化等各个业务BU。
● 负责面向异构/多云等 AI 计算环境构建统一的 K8s 容器网络,支持 RDMA 高性能通信,保障大规模训练与推理场景的网络性能与稳定性;
● 负责容器网络的轻量化多租隔离能力建设,支撑 AI 业务、传统业务的统一部署;
● 负责面向 Agent 场景提供安全、高效的沙箱网络技术;
● 负责 CoreDNS、kube-proxy 等云原生网络服务的建设与优化,提升 K8s Service 的可用性与性能;
1、负责阿里巴巴淘天集团内部经营管理的智能化方向相关产品建设,如AI-Agent、机器审核、Document+AI、流程自动化等;
2、深入业务一线,发现与深入理解业务真实需求,挖掘AI赋能业务的场景,一杆到底并带来实际肉眼可见的业务价值;
3、通过技术工程实现,编排与调用LLM、MLLM及其他AI算法能力,有效解决问题并达成业务/技术目标。
1. 本科及以上学历,具备计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业背景;
2. 3年以上软件开发、1年以上AI Agent系统研发经验,精通Python/JAVA主流编程语言;
3. 深入掌握Agent架构核心组件设计原理和调优方案,包含Prompt Engineering,Function Calling,RAG,长短期记忆等;
4. 具备批判性思维,能将复杂问题转化为简洁、高效的实现方案,热爱技术,拥抱开源;
5. 具备以下任一经验者优先:
○ 参与过企业级Agent平台设计和实现;
○ 有Prompt调优、RAG系统调优、上下文压缩等优化经验;
○ 有多种AI辅助编程工具经验,能够生成全栈代码;
○ 有电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先。
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
【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. 有电商投放经验优先,熟悉今日头条/腾讯广点通/等相关效果广告平台,有大型APP的0-1投放相关经验者优先,有PC增长经验者亦可,有媒体商业化电商相关经验亦可。
2. 有高价值人群、垂直人群定增长获客经验同学优先,有商品投放经验者优先。
3. 具备极强的自驱力和学习能力,有很好的沟通能力、数据分析能力。
1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力,能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点;
2、 数据处理能力强,可使用多种方式提取数据并进行分析,熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具;
3、 良好的沟通能力和团队协作能力,能够有效地和业务方,数据技术团队沟通交流,并且能够以分析师的视角给业务提供建议;
4、 结构化思维,能定位、解构问题,并有初步解题能力;
5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果,能独立编写商业数据分析报告;