薪酬概览
平均月薪
¥26300
中位数 ¥27500 ｜ 区间 ¥23300 - ¥29300
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
100% 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
10月新增岗位
2
对比上月：岗位减少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 |
|---|---|---|
| 应届 | 2 | 100% |
热招职位
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、数据科学等相关专业；
2、1 年以上商品算法或搜索推荐算法相关工作经验；
3、熟练掌握 Python， SQL，能够独立完成复杂数据查询、加工和分析，有大规模数据处理经验（10亿级数据量以上优先），熟悉 Linux 开发环境；
4、多模态算法：
○ 熟悉计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）基础算法
○ 有图像分类、目标检测、图像检索、文本分类等实际项目经验
○ 熟悉主流大语言模型（LLM）的原理和应用，有Prompt enginering、RAG、Agent方向实践经验。
○ 熟悉主流多模态大模型（VLM）等多模态预训练模型的原理和应用，有图文匹配、VQA、视觉内容理解等实践经验。
5、要求具备商品理解、向量检索与召回、聚类算法一个或多个领域的项目经验积累，具备扎实的编程与工程能力。
1. 学历背景
• 计算机科学、人工智能、数学、电子工程等相关专业硕士及以上学历
2. 技术能力
• 精通深度学习和机器学习基础理论，熟悉Transformer架构及LLM原理
• 熟练掌握PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
• 精通Python编程，熟悉Java/C++中至少一门语言
• 具备分布式训练、大规模数据处理等工程能力
3. 经验要求
• 2 年以上大模型相关算法研发经验
• 有SFT、强化学习等后训练技术实践经验
• 具备将AI技术在实际业务场景落地的工程经验
加分项
1、在NLP、CV、多模态等领域国际顶会（ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等）发表论文
2、主导过知名开源项目或有重要贡献，参加过ACM/ICPC等算法竞赛获奖
3、有智能客服、对话系统、代码生成、企业智能助手 等相关业务经验
4、熟悉RAG、Agent、多模态理解等应用技术
5、优秀的问题分析和解决能力、良好的沟通协作能力和团队合作精神
6、强烈的技术热情和自驱力、对AI技术发展趋势有深入洞察
1、AI摘要Agent研发:
- 设计并实现基于LLM的搜索摘要Agent,提升对搜索结果与旅行内容的理解、推理与结构化总结能力。
- 探索 LLM Reasoning 技术(思维链、多步推理),优化复杂查询的 Deep Research 模式,实现长文本理解与跨内容/跨商品的信息融合。
- 构建端到端系统,涵盖意图理解、知识与商品检索、结果生成与偏好对齐,持续提升用户体验。
2、AI搜推链路升级:
探索搜索/推荐引擎与大模型、机器学习、强化学习等前沿技术的结合,推动AI搜推链路重构与系统优化,结合内容与时空热点属性,构建场景化的导购引导。
3、模型优化及应用:
- 通过指令微调(SFT)、偏好对齐(RLHF/DPO)等技术优化模型在搜推场景的适应性。
- 探索多模态信息(文本、图像、视频、结构化数据)融合的搜索与生成技术。
- 参与统一搜推大模型建设;
1. 集团多种业务场景下，对千亿级流量进行攻击流量识别、人机识别相关算法研究；
2. 通过 LLM 对海量流量及各端审计数据进行分析，不断提升大模型在流量识别场景下的分析及归因能力；
3. 搭建端云协同的风控模型系统，不断提升各类异常流量的防控能力；
4. 跟踪风控领域前沿技术，结合多模态数据，进行原型系统的研发和验证
1. 基于企业办公场景和AI应用，以创新的方式产出企业智能辅助决策和办公流程自动化产品和系统。
2. 理解业务场景，发掘潜在需求，与业务方、产品经理、数据团队及其他技术团队进行有效沟通，确保技术方案符合业务需求并实施，具备可扩展性、可维护性和成本效益。
3. 主导关键技术栈、框架、工具和架构的选择和决策，同时平衡短期项目交付与长期技术储备。
4. 关注算法和工程领域的技术发展趋势（如新模型、新框架、工程实践），持续提升团队整体专业力和战斗力。
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. 计算机、人工智能、机器学习、数学或统计学相关专业硕士及以上学历，具备 LLM/AI Agent/搜索系统等相关领域经验。
2. 熟练掌握 Python，熟悉PyTorch或TensorFlow框架，深入理解大语言模型原理，掌握SFT/RL训练范式及Prompt工程。
3. 了解LangChain、AutoGen等Agent框架，熟悉Context Engineering、RAG、Tool Use等技术者优先；
4. 有完整Agent系统搭建经验者，或者在开源社区有贡献者优先；
5. 具备良好的自驱力和协作能力，能够将 AI 技术与业务目标结合推动落地。
业务技术-【急聘】大语言模型（LLM）算法工程师-AI软件研发方向
1. 专业背景： 计算机、人工智能、软件工程等相关专业硕士及以上学历，3年以上经验；精通Python及至少一种深度学习框架（如PyTorch）。
2. 模型经验： 具备扎实的NLP基础和LLM（如GPT/Llama）项目经验，熟悉预训练、SFT、RLHF等关键技术，有实际的大模型训练和优化经验。
3. 软件工程思维（重要加分项）： 理解软件研发全流程，熟悉代码分析、系统架构等；有将AI技术应用于软件工程（AI for SE）领域，或具备知识图谱、知识工程背景者优先。
4. 综合素质： 具备出色的问题拆解和解决能力，强自驱力与团队协作精神，对用AI解决复杂研发问题充满热情。
1、计算机/人工智能/数学等相关专业硕士及以上学历（博士及顶会论文发表者优先）；
2、熟悉 MoE 模型架构设计和原理，具有 MoE 模型预训练或强化学习训练实操经验者优先；
3、精通 Python 及 PyTorch/TensorFlow 等框架，具备 Qwen、Llama、Deepseek 等模型二次开发经验者优先；
4、深入理解 Transformer 架构、SFT/RL 训练范式及 Prompt 工程，了解 LangChain、AutoGen 等 Agent 开发框架，有完整智能体系统搭建经验者优先；
5、熟悉常用 RL 训练框架和训练技巧，有 Verl、ROLL 等强化学习训练框架使用经验者优先。
1. 负责服务器/交换机产品系统硬件设计，保证产品方案领先性、成本优势和综合竞争力，参与产品端到端交付；
2. 负责原始需求的分析、评估与分解，提前识别风险点，解决开发过程中遇到的问题；
3. 负责推动各领域按照硬件系统方案按期完成开发和测试工作，保证最终硬件系统的交付质量；
4. 负责持续跟踪和分析友商竞品的优劣势，为平头哥产品定义和设计提供参考依据；
5. 跟进业界技术发展趋势，参与平头哥芯片与硬件产品路标的规划；
该职位聚焦企业内 AI 办公应用场景，核心目标是构建服务员工实现AI驱动办公新范式的解决方案、产品和工具，并实施落地。你将是承担连接产品技术能力与业务价值的桥梁角色，从从业务洞察、产品规划、研发协同到运营推广，全方位推进项目，实现客户需求满足和组织目标达成。期待您的加入，共同开启 AI 驱动的办公新范式！
工作内容包括但不限于
1、深入理解企业客户在智能化转型中的真实需求和痛点，从业务视角定义 AI 产品方向与路线图，建立客户需求到技术和产品实现的转化机制。理解主流 AI 模型的能力边界与适用场景，将 AI 能力与企业办公场景深度结合。
2、承接客户成功使命，负责与集团各业务部门建立深度对接机制，主动挖掘各部门AI驱动的办公需求，做出有竞争力的AI产品，以及在组织内部的规模化应用与价值落地，建立从需求承接、方案定制、产品和工具建设到效果追踪的完整闭环。设计内部推广与运营活动策略，提升产品的用户渗透率和活跃。
3、协同工程、产品、算法、运营团队，推动 AI 功能从概念验证到规模化落地，平衡技术创新与工程可行性，建立效果评估体系持续优化产品表现。
4、带领跨职能团队（产品、研发、运营），培养兼具技术视野与业务思维的复合型人才，建立团队 AI 认知框架，推动组织内部 AI 文化传播。