南京数据统计文员
数据统计文员是负责收集、整理和分析各种数据的专业人员。他们通常会从不同部门或系统中收集数据，然后使用电子表格或统计软件进行整理和分析。数据统计文员需要具备良好的数据处理能力，对数据报告和分析有深入的了解，以及熟练运用相关的统计工具和软件。他们还需要具备较强的逻辑思维能力和细致的工作态度，以确保数据的准确性和完整性。在工作中，数据统计文员通常会与其他部门的同事合作，向管理层提供数据分析报告，为公司的决策和规划提供支持。这个职位要求对数字敏感，有较强的数据分析能力和良好的沟通能力。
薪酬概览
平均月薪
¥5700
中位数 ¥5500 ｜ 区间 ¥4800 - ¥6500
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 0-8k
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
11月新增岗位
6
对比上月：岗位减少0
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 | 6 | 50% |
| 不限经验 | 6 | 50% |
热招职位
1.负责探索大模型数据合成增强算法、数据蒸馏模型、强化学习等前沿数据工程技术；
2.负责开发数据合成工具，数据清洗Pipeline核心算法开发，实现大规模数据的智能清洗、分类与质量评估；
3.负责高质量数据集的构建，能够结合不同行业应用场景，制定结构化、可落地的数据标注规则与规范，负责数据整理与标注；
4.支持项目经理和产研团队的相关工作，理解项目需求、模型表现和相应的数据实验，协同提高模型质量。
1.负责辅助数据分析报告的制作；
2.负责辅助进行报告模板的修改工作；
3.负责部门相关工具链辅助开发工作；
4.负责DMS产品数据的采集；
5.负责产品数据标注、预处理脚本优化；
6.辅助数据分析报告的制作、修改等工作；
7.负责支持部门其他相关工作安排。
深度理解与方案制定： 深入分析客户需求，包括整车EE架构、智驾域控制器硬件（电子/结构/传感器等）、智驾功能与性能指标、系统软件等；基于客户需求说明书（SOR）独立或主导编制技术方案材料，参与投标、技术澄清及答辩；
需求分析： 协同业务经理对接客户，协调内部技术资源进行需求可行性评估与技术规格讨论，主导形成清晰的需求分析文档；
方案定制与技术交付： 精通公司智驾系统架构与产品规格，结合标准功能与客户定制化需求，主导制定并开发系统级解决方案，确保技术方案有效落地与交付闭环；
行业洞察： 持续跟踪研究行业方案，对外能有效引导客户需求，对内能识别并导入有价值的差异化需求，提升产品市场竞争力；
流程优化与标准建设： 持续优化项目交付工程化流程与标准化体系，提升整体解决方案的交付效率与质量。
1、负责自动驾驶系统HMI全流程测试开发，覆盖需求评审、测试用例设计、自动化脚本开发，保障HMI功能稳定及用户体验，支撑产品量产交付；
2、搭建优化HMI测试环境（实车、HIL/VIL），运用车载测试工具开展测试，解决环境技术问题；
3、负责HMI自动化测试工具链搭建与迭代，开发自动化脚本，提升测试效率；
4、参与HMI需求评审，提出设计优化建议，管理测试缺陷并推动修复，输出测试报告；
5、配合跨部门协作，推动项目节点达成，跟踪行业新技术并落地应用；
1. 参与机器人大规模软件的开发和维护工作
2. 参与机器人多模态感知数据采集系统的开发和维护工作
3. 负责基于机器人双目视觉的AI算法在地瓜芯片上的高效部署
4. 开发基于机器人双目视觉的AI算法应用及相关文档的编写
5. 为客户提供机器人双目视觉AI算法的技术答疑、送测与现场支持服务
1. 协助开发智能制造平台的 Web 前端界面，包括数据展示、设备看板、用户交互等功能模块；
2. 在指导下使用 React、Vue 等主流框架实现页面组件与基础交互逻辑；
3. 配合后端完成接口联调，处理数据渲染与状态管理；
4. 参与前端样式优化、兼容性测试及简单性能调优；
5. 学习前端工程化工具、代码规范与团队协作流程。
1.协助研发图像分类、目标检测、语义分割、关键点检测等计算机视觉算法；
2.参与数据标注、清洗与增强流程，构建高质量训练数据集；
3.复现、调优和部署经典或前沿的视觉模型（如YOLO、Mask R-CNN、ViT、SAM等）；
4.在指导下完成模型训练、评估与轻量化（如模型剪枝、量化、ONNX转换等）；
5.编写清晰、可维护的代码，并撰写技术文档。
1. 参与机器人大规模软件的开发和维护工作
2. 参与机器人多模态感知数据采集系统的开发和维护工作
3. 负责基于机器人双目视觉的AI算法在地瓜芯片上的高效部署
4. 开发基于机器人双目视觉的AI算法应用及相关文档的编写
5. 为客户提供机器人双目视觉AI算法的技术答疑、送测与现场支持服务
1.负责智能驾驶产品算法性能测试工作，主要负责数据回灌仿真测试工作，负责回灌仿真测试框架搭建、测试工具开发工作；
2.建立并维护自动驾驶系统运行场景库，基于实车数据构建编制测试场景库，以及自动化场景生成；
3.负责对实车数据进行后处理分析和定位，进行自动化测试方案制订，自动化框架构建与维护；
4.负责智能驾驶项目自动化回归测试工作，用例编写与执行，撰写测试报告。
1. 协助参与智能制造或工业智能化平台后端模块的开发与测试，包括数据接口、设备管理、基础服务等；
2. 在导师指导下编写和维护 RESTful API，支持前端功能与设备数据交互；
3. 参与数据库基础操作与简单业务逻辑实现，学习微服务架构与系统设计；
4. 协助进行系统联调、Bug 修复及技术文档整理；
5. 学习并应用主流后端技术栈（如 Java/Spring Boot、Python、Node.js 等）及开发流程。
1.负责智能机器人基于ROS 2的系统架构设计、核心模块划分与通信机制定义，构建高内聚、低耦合、可扩展的软件框架，确保系统实时性与可靠性。
2.主导基于参考框架（如Autoware）的自研系统（OS）的架构演进、核心模块的定制化开发与深度优化，解决框架层面的性能瓶颈与复杂技术问题。
3.制定并推行团队内部的ROS 2开发规范、接口标准、测试流程与部署策略，提升代码质量与团队开发效率。
4.负责机器人各功能模块（感知、定位、规划、控制、人机交互等）在ROS 2框架下的集成、调试与性能优化，确保系统整体功能与性能达标。
5.跟踪ROS 2社区及机器人领域前沿架构思想，引入合适的技术与工具，持续提升系统架构的先进性。负责关键技术预研与原型验证。
6.指导中级、初级工程师进行ROS 2相关开发，进行技术培训与分享，解决开发中的架构性难题。
1.负责设计并实现基于大模型的智能体（Agent）架构，包括：单智能体/多智能体协作、任务规划、工具调用、反思与自我修正等。构建可扩展、可复用的 Agent架构；
2.大模型能力集成与优化，结合业务场景进行Prompt engineering,RAG等；
3.面向不同场景设计智能体解决方案，持续优化可用性及稳定性，建立智能体效果评估指标与后端/前端协作，推动智能体在真实业务场景中落地；
4.负责输出技术文档、实验报告、应用报告，协助专利、论文、项目撰写。