薪酬概览
平均月薪
¥40400
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥29300 - ¥51400
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
85.7% 人群薪酬落在 >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
8月新增岗位
27
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。
抱歉，岗位需求趋势暂无数据
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 | 11 | 45.8% |
| 5-10年 | 3 | 12.5% |
| >10年 | 3 | 12.5% |
| 不限经验 | 7 | 29.2% |
热招职位
我们诚邀深耕计算机视觉前沿算法领域、基础功底扎实、具备独立科研创新能力的算法工程师加入以世界模型三维重建为核心技术方向的算法团队。你将深度参与底层算法设计、基础视觉模型研发与技术创新工作，主导 / 全程参与需求定义、模型架构设计、算法工程实现、落地验证与迭代优化全链路研究工作。立足前沿技术解决高保真、快速重建的技术瓶颈与业务核心痛点，持续驱动产品技术体验与业务效能升级，与团队共同攻坚前沿技术难题，打造业内领先、具备学术竞争力与工程落地能力的技术解决方案。
关于我们人工智能模型的表现很大程度上依赖于高质量的训练数据。文远知行的数据团队拥有专业的数据标注团队和系统，我们的算法团队致力于通过先进的模型和算法通过自动和半自动标注提高标注效率和质量。
职位描述：
构建新一代大规模和高质量的视觉任务数据集；
研究视觉大模型关键技术，包括但不限于数据筛选、数据合成、模型训练、评测方法等。
职位要求：
扎实的Python/C++开发能力，具备良好的编程习惯；熟练掌握Python，熟悉Pytorch、transformers等常用工具，具备常用数据结构及算法的扎实基础；熟悉视觉感知或大语言模型（LLM）技术，了解前沿视觉大语言模型技术；加分项：具有自动驾驶感知算法研发经验；在顶级会议上发表过文章。
1、三维导航系统开发：基于激光/视觉SLAM实现动态场景重建，开发多目标路径规划算法，设计运动学控制接口适配UR/Unitree等机器人平台；
2、多模态模型工程化：优化视觉语言模型在导航任务中的推理效率，实现多传感器标定工具链，构建仿真-真机数据闭环系统；
3、导航智能体开发：开发面向导航的任务规划与决策等模块开发，设计知识图谱增强的检索系统，探索多智能体协作策略；
4、技术文档编写：编写软件设计文档、调试报告及相关技术资料。
1、27届-28届毕业同学，计算机/人工智能/机器人等相关专业，硕博优先；
2、扎实的深度学习基础，熟悉Transformer、ViT、LLaMA等主流架构，具备多模态模型训练经验；
3、熟练掌握PyTorch，有大规模模型训练与调优的实战经验；
4、有RT-2、OpenVLA、PaLM-E等VLA模型研究或复现经验，或参与过端到端自动驾驶项目（如UniAD、VAD、FusionAD）优先；
5、熟悉GPT-4V、LLaVA、Qwen-VL等视觉语言模型，有指令微调、RLHF经验者优先；
6、有自驾Planning经验，熟悉基于学习或优化的规划方法（模仿学习、模型预测控制、图搜索），有实车或仿真验证经验者优先。
1、负责面向自动驾驶应用的视觉、毫米波雷达、激光雷达等数据预处理和感知算法开发；
2、负责多传感器数据融合，实现目标检测、多目标跟踪、环境建模、目标识别、预测等复杂感知功能；
3、负责多传感器标定算法研发；
4、参与相关智能驾驶功能和场景测试，针对CornerCase进行算法迭代和优化。
负责研发和优化视频生成相关算法，包括基于深度学习的图像到视频、文本到视频等模型。
探索最新的生成模型技术（如Diffusion Models、GAN、Transformer等）并结合业务需求进行创新。
设计视频生成的整体技术架构，保证模型训练、推理和部署的高效性与稳定性。
协同前端、后端工程团队完成视频生成系统的产品化落地。
分析视频生成效果，持续优化模型质量、生成速度和用户体验。
我们诚邀深耕计算机视觉前沿算法领域、基础功底扎实、具备独立科研创新能力的算法工程师加入以世界模型三维重建为核心技术方向的算法团队。你将深度参与底层算法设计、基础视觉模型研发与技术创新工作，主导 / 全程参与需求定义、模型架构设计、算法工程实现、落地验证与迭代优化全链路研究工作。立足前沿技术解决高保真、快速重建的技术瓶颈与业务核心痛点，持续驱动产品技术体验与业务效能升级，与团队共同攻坚前沿技术难题，打造业内领先、具备学术竞争力与工程落地能力的技术解决方案。
1. 负责淘宝闪购导购主链路，生成式搜索推荐系统的研发工作，包括但不局限于OneRec/OneSearch类的生成式架构的设计与实现，覆盖千万级DAU的个性化搜索推荐场景。
2. 主导生成式推荐全链路算法开发，包括端到端内容生成、Decoder Only架构优化、强化学习奖励系统设计等创新模块，显著提升计算效率与推荐质量。
3. 构建多模态用户行为建模系统，将短期搜索点击行为与长期购买偏好融合，打造具备语义理解能力的用户标识(UID)体系。
4. 探索生成式技术在搜索排序中的应用，开发层次量化编码技术，解决商品信息结构化难题，提升CTR和订单转化率。
1. 负责淘宝闪购AI搜索产品相关算法研发，构建支持自然语言交互的多模态搜索系统，生成融合文字、商品、视频的混合Feeds流。
2. 设计即时零售场景专用的大语言模型微调方案，优化商品搜索的深度思考能力，解决购物攻略、口碑评测等复杂查询需求。
3. 开发闪购场景的实时推荐算法，结合用户画像与限时促销策略，实现个性化商品排序。
4. 搭建多模态商品理解系统，整合图像识别、文本语义分析等技术，提升非标品搜索准确率。
5. 探索AI助手在即时零售导购中的应用，开发需求细化、对比推荐等交互功能，优化用户购物决策路径 。
基本条件
2027 年应届毕业生，计算机科学、软件工程、人工智能、自动化、数学等相关专业，硕士及以上学历优先。
扎实的编程与算法功底：精通 Python、C++、Go、Java 中至少一种语言，熟练掌握常用数据结构、算法及设计模式，具备良好的工程编码习惯。
深入理解 Linux 操作系统原理（进程/线程调度、内存管理、I/O 模型）及网络协议（TCP/IP、HTTP、gRPC 等），能够进行问题定位与性能调优。
2. 加分项（仿真/算法相关）
机器学习与深度学习基础：了解常见模型训练流程、损失函数、优化器，具备使用 PyTorch/TensorFlow 进行实验的经验；对生成模型（Diffusion、GAN）、计算机视觉或强化学习有初步了解者优先。
分布式计算与仿真调度：理解分布式系统基本概念（一致性、容错、任务调度），有 Ray、Spark 或类似框架使用经验者优先；熟悉 Kubernetes/Docker 容器化部署者更佳。
仿真/自动驾驶背景：了解 SIL/HIL 仿真基本流程、场景编辑或评价指标（如复现率、通过率、轨迹误差）者优先；有 CarSim/SUMO/ROS/Apollo 等工具经验者可加分。
后端与数据基建：了解 MySQL/PostgreSQL、Redis、Kafka/RabbitMQ 等数据存储与消息中间件基本原理，能配合搭建仿真数据 pipeline。
3. 现代工程素养与软实力
AI 提效能力：具备将 AI 工具（Copilot、ChatGPT 等）融入日常研发的习惯，能够高效完成代码编写、单元测试生成、Bug 排查及技术调研，加速迭代效率。
极强的学习与自驱力：对自动驾驶仿真、算法评测有浓厚兴趣，乐于钻研前沿技术，能快速从论文/文档中提炼可落地方案。
团队协作与沟通能力：责任心强，善于跨团队（算法、平台、测试）协作，清晰表达技术方案与实验结论。
1.有多媒体图像算法落地量产之经验
2.有图像/视频深度网络模型训练经验，并且模型有实际落地量产
3.能复现学术界和业界前沿论文和专利中的算法，并分析算法优劣及可行性
4.有ViT/DETR模型训练经验者优先
5.有模型联合训练经验者优先
6.熟练掌握python，C/C++, pytorch
7.团队合作意识强
任职资格:
1、本科及以上学历，3年以上Java开发经验，熟练掌握SpringBoot、MySQL、Oracle、Redis等技术栈；
2、具有AI应用开发经验，熟练掌握LangChain、LangChain4J或Spring AI中的至少一种框架；
3、熟悉大模型集成、RAG、智能体（Agent）开发等至少一种AI应用场景；
4、具备良好的系统设计能力和独立模块开发经验，有高并发系统开发经验者优先；
5、熟悉JVM调优、Linux操作及常用中间件，能保障系统性能与稳定；
6、逻辑思维清晰，具备优秀的问题分析与解决能力；
7、沟通协作能力强，工作主动负责，具备良好的团队精神；
8、具有金融、交易、向量数据库或相关领域经验者优先。
工作职责:
1、参与业务需求分析，参与确定技术方案；
2、根据设计要求进行中后台应用的开发、调试与集成；
3、负责中后台独立功能模块的需求分析、技术设计和开发任务；
4、参与线上系统监控、性能分析与调优，保障系统稳定性；
5、负责Bug排查、故障分析与修复，参与系统容灾与高可用建设；
6、与产品、测试、运维等团队紧密协作，保障项目高效交付；
7、跟踪AI工程化领域技术发展，推动团队技术架构演进；
8、完成公司交办的其他工作。
任职资格:
1、本科及以上学历，3年以上Java开发经验，熟练掌握SpringBoot、MySQL、Oracle、Redis等技术栈；
2、具有AI应用开发经验，熟练掌握LangChain、LangChain4J或Spring AI中的至少一种框架；
3、熟悉大模型集成、RAG、智能体（Agent）开发等至少一种AI应用场景；
4、具备良好的系统设计能力和独立模块开发经验，有高并发系统开发经验者优先；
5、熟悉JVM调优、Linux操作及常用中间件，能保障系统性能与稳定；
6、逻辑思维清晰，具备优秀的问题分析与解决能力；
7、沟通协作能力强，工作主动负责，具备良好的团队精神；
8、具有金融、交易、向量数据库或相关领域经验者优先。
工作职责:
1、参与业务需求分析，参与确定技术方案；
2、根据设计要求进行中后台应用的开发、调试与集成；
3、负责中后台独立功能模块的需求分析、技术设计和开发任务；
4、参与线上系统监控、性能分析与调优，保障系统稳定性；
5、负责Bug排查、故障分析与修复，参与系统容灾与高可用建设；
6、与产品、测试、运维等团队紧密协作，保障项目高效交付；
7、跟踪AI工程化领域技术发展，推动团队技术架构演进；
8、完成公司交办的其他工作。
1. 27届硕士及其以上学历。
2. 了解大模型基本知识和体系。
3. 具备较强的代码实现能力。
4. 有大模型训练经验者优先。
5. 工作态度认真负责。
加分：有多模态推理、工具调用、RLHF/RLAIF
关注前沿模型和 Agent 框架，动手能力强