薪酬概览
平均月薪
¥31500
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥22000 - ¥41000
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
60% 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34
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 19 | 40.4% |
| 5-10年 | 19 | 40.4% |
| 不限经验 | 9 | 19.1% |
热招职位
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。
智能算法产品事业部-算法工程师-AIGC多模态方向-AI原生-视觉智能
【必备项】
1. 深入理解AIGC核心技术原理，涵盖扩散模型（Stable Diffusion、Flux、Qwen等）、自回归生成及多模态理解等方向，具备图像/视频生成、编辑或多模态相关项目的完整落地经验；
2. 工程实现能力扎实，熟练掌握Python/C++至少一门语言，熟悉PyTorch等主流深度学习框架，具备从算法原型到生产部署的全流程开发能力；
3. 对生成式AI保持高度热情与敏锐的技术洞察力，具备独立复现前沿论文并将研究成果快速转化为业务落地的能力；
4. 具备良好的沟通协作与知识分享意识，能与产品、工程等跨职能团队高效对齐目标、协同推进项目。
【加分项】
1.在CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等学术会议发表论文，或在相关竞赛中取得优异成绩；
2. 具备计算机图形学、物理仿真、3D生成或大模型/Agent开发经验者优先考虑。
1688-3D AIGC 算法工程师 / 专家 (3D 纹理与色彩生成方向)-杭州
1、希望背景： 计算机视觉、图形学、人工智能或相关专业硕士及以上学历。
2、专业基础： 精通深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），对 Diffusion Model、GAN、NeRF、3D Gaussian Splatting 等生成式 AI 模型有深入理解；具备扎实的计算机图形学基础，熟悉纹理映射、UV 展开、光照渲染原理及 3D 打印工艺流程。
3、项目经验： 有 3D AIGC、纹理合成、图像修复（Inpainting）或多视角几何重建相关项目经验；熟悉体素化数据处理或隐式神经表示（Implicit Neural Representations）者优先；有光照估计、高光/阴影去除或反渲染（Inverse Rendering）相关研究经历者优先。
4、编程能力： 熟练掌握 Python/C++，以及 libigl/CGAL/meshlib 至少一种 C++ 几何算法库；具备良好的代码规范和工程落地能力，能处理大规模 3D 数据（如百万级面片模型）。
加分项： 在 CVPR, ICCV, ECCV, SIGGRAPH, NeurIPS 等顶级会议发表过 3D 生成或纹理相关论文者；有开源 3D 生成项目贡献或 GitHub 高星项目作者；熟悉 3D 打印切片软件底层逻辑或有相关行业落地经验。
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
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。