南京大数据挖掘工程师
大数据挖掘工程师是指负责利用大数据技术和工具，挖掘和分析海量数据来提供商业洞察和解决业务问题的专业人士。他们负责设计和实施数据挖掘模型，开发数据挖掘算法以及构建和管理大数据平台。此外，他们还需要协作跨部门团队，理解业务需求，并将数据分析结果转化为实际业务应用。大数据挖掘工程师通常需要精通数据挖掘和机器学习技术，熟悉大数据处理工具和技术如Hadoop、Spark等，能够处理结构化和非结构化数据。他们也应具备良好的沟通能力和团队合作精神，以便能与数据科学家、工程师和业务团队协作，共同推动数据驱动的业务决策。
薪酬概览
平均月薪
¥12300
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥10000 - ¥14700
数据来源：谈职全网15份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
73.3% 人群薪酬落在 8-15k
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
6月新增岗位
32
对比上月：岗位新增27
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 | 5 | 16.7% |
| 1-3年 | 11 | 36.7% |
| 3-5年 | 14 | 46.7% |
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。
1、开发和优化差速机器人底盘的控制和传感器数据采集功能；
2、开发基于编码器和IMU融合的轮式里程计功能；
3、开发和优化机器人自主探索建图功能，持续提升效率和覆盖率；
4、开发和优化机器人自主回充功能，持续提升效率、成功率和鲁棒性；
5、其他移动机器人相关算法、策略、应用的设计和开发。
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、负责智能座舱功能测试，覆盖中控、仪表、HUD、后排屏、多屏联动、车载导航、智能语音、影音娱乐、车辆设置、蓝牙/WiFi/手机互联、车云服务等传统座舱核心业务，保障版本迭代质量与量产交付质量。
2、负责座舱稳定性与可靠性测试，包含长时间挂机耐久、多应用并发常驻、极限场景稳定性验证，挖掘偶现、隐性、长尾质量问题。
3、负责座舱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、参与座舱需求评审，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.负责制定和规划智能机器人产品线的技术发展战略与系统架构演进方向，确保技术选型的前瞻性和业务适用性。
2.主导智能机器人的全生命周期研发，从需求分析、系统方案设计、核心技术突破到测试验证，把控技术方向、研发进度与系统质量，解决关键瓶颈。
3.负责基于参考主流框架（如Autoware）的自主系统（OS）总体架构设计、核心模块定义与系统集成，推动相关技术的标准化与优化，确保系统的实时性、稳定性与可扩展性。
4.跟踪机器人/自动驾驶领域前沿技术，组织团队攻克在复杂场景下的自主导航、环境感知、智能决策等核心技术难题，主导关键算法的研发与集成。
5.深入理解行业应用场景，将业务需求转化为技术方案，推动智能机器人与行业解决方案的深度融合，并主导或深度参与量产方案的技术评审与落地。
6.协助管理核心技术团队，负责技术指导与人才培养。主导跨算法、软件、硬件、测试团队的协同，明确接口规范，解决重大技术冲突，保障高效协作。
工作职责
1、基于Java、Python及AI大模型技术栈参与数字化应用系统开发与落地；
2、负责系统架构与核心模块设计，完成工程化部署，解决开发中的技术难点；
3、负责业务需求分析、研发方案设计、跨团队协作、指导一线完成应用系统落地实施；
4、关注AI前沿技术，探索新技术在业务中的应用，组织数字化能力传递和培训工作。
任职要求
1、计算机、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历；
2、熟练掌握Java/Python技术栈，具备框架/类库，数据库，中间件等相关经验；
3、熟悉Agent、多模态、LLM、RAG、机器视觉等AI技术中1到2项，熟悉PyTorch等AI架构；
4、具备扎实的编码功底和习惯，掌握敏捷开发和AI编码工具者优先；
5、具备需求分析能力、有工程化部署相关课程设计/实习经验者优先；
6、沟通能力强，学习能力强，抗压性强，具有责任心和团队意识。
工作职责
1、基于Java、Python及AI大模型技术栈参与数字化应用系统开发与落地；
2、负责系统架构与核心模块设计，完成工程化部署，解决开发中的技术难点；
3、负责业务需求分析、研发方案设计、跨团队协作、指导一线完成应用系统落地实施；
4、关注AI前沿技术，探索新技术在业务中的应用，组织数字化能力传递和培训工作。
任职要求
1、计算机、人工智能、软件工程等相关专业，硕士及以上学历；
2、熟练掌握Java/Python技术栈，具备框架/类库，数据库，中间件等相关经验；
3、熟悉Agent、多模态、LLM、RAG、机器视觉等AI技术中1到2项，熟悉PyTorch等AI架构；
4、具备扎实的编码功底和习惯，掌握敏捷开发和AI编码工具者优先；
5、具备需求分析能力、有工程化部署相关课程设计/实习经验者优先；
6、沟通能力强，学习能力强，抗压性强，具有责任心和团队意识。
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。