薪酬概览
平均月薪
¥45500
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥33000 - ¥58000
数据来源：谈职全网10份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
100% 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
39
对比上月：岗位新增37
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 | 3 | 8.8% |
| 1-3年 | 11 | 32.4% |
| 3-5年 | 7 | 20.6% |
| 5-10年 | 7 | 20.6% |
| >10年 | 3 | 8.8% |
| 不限经验 | 3 | 8.8% |
热招职位
1、27届-28届毕业同学，计算机/自动化/机器人等相关专业，硕博优先；
2、对物理AI有强烈兴趣，愿意深入解决RL落地的真实难题；
3、扎实的强化学习基础，熟悉PPO、GRPO、SAC等算法，有MuJoCo、Isaac Gym、CARLA等仿真平台经验；
4、有基于Autoregression、diffusion、flow matching 生成式模型算法经验者优先；
5、熟悉大模型微调（LoRA, DPO, SFT），有VLA/VLM模型训练实际经验者优先；
6、熟练掌握Python/C++，具备算法工程化与调试能力；
7、有自动驾驶公司、机器人公司等RL算法实习或全职经验优先。
1. 计算机科学、人工智能、机器人、电子工程、自动化等相关专业；
2. 具备扎实的机器学习理论基础，熟悉监督学习、模仿学习、强化学习等常见算法，以及Transformer、视觉语言模型和VLA模型等相关技术；
3. 熟悉PyTorch、TensorFlow等至少一种深度学习框架，具备良好的工程和编程能力，熟练掌握Python，了解C++；
4. 具备良好的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学及最优化方法等；
5. 对机器人学习、具身智能和多模态大模型具有浓厚兴趣，具备较强的学习能力、创新意识及问题分析能力；
6. 在机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人或具身智能相关领域的顶级期刊或会议发表过论文者优先；
7. 具备良好的团队协作和沟通能力，能够积极推动研究成果的工程验证与应用落地。
1.教育背景：2027届应届毕业生，计算机、机器人、自动化、电子工程、数学等相关专业硕士及以上学历;
2. 技术能力：
熟练掌握深度学习、强化学习、经典规划算法（如A*、LQR、MPC、Lattice Planner等）；
熟悉主流框架（PyTorch），具备模型训练、调优和部署经验；
编程能力扎实（Python/C++），熟悉Linux开发环境；
熟悉并有VLM/VLA大模型SFT与强化学习微调研究与开发经验；有大模型部署经验。
加分项
1.顶会论文（CVPR/ICRA/CoRL/IROS等）或专利;
2.熟悉大语言模型（LLM）在规划中的应用（如场景理解、决策推理）;
3.有量产项目经验或车规级部署经验.
1、计算机、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历；
2、具备扎实的深度学习基础，熟悉 Transformer、BERT、ViT、CLIP、BLIP 等主流视觉-语言模型架构；
3、有大模型（VLM、LLM）训练/推理优化经验，熟悉其在多模态任务中的应用；
4、有 VLA 建模、生成式模型（如diffusion）、多模态强化学习相关项目背景；
5、熟练使用 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，具备良好的工程能力和代码实现能力；
加分项：
- 熟悉机器人感知与控制领域，理解人形机器人操作、导航、交互、动作轨迹预测等基本任务流程；
- 有参与实际机器人系统或多模态交互系统开发的项目经验；
- 熟悉开源大模型生态（如 LLaVA, Pi0, RT-2, OpenVLA 等）并有实际使用或改进经验；
- 具备从零构建多模态系统或算法平台的能力。
1. 自动化、计算机、人工智能、机器人等相关专业硕士及以上学历。
2. 熟悉机器人动力学、运动学、最优控制，有扎实的数学基础。
3. 精通Linux和Docker开发环境，熟悉C++和Python，掌握git工作流，具有良好的编程习惯。
4. 谦逊开放、思维活跃，具有团队合作意识。
5. 学习能力强，可以独立探索与学习先进的算法。
【加分项】
1. 熟悉主流强化学习、模仿学习等算法。
2. 熟悉Isaac Gym/Isaac Lab仿真，能够搭建复杂的仿真环境。
3. 有灵巧手触觉传感器应用经验。
4. 有sim2real实战经验。
5. 有多关节机器人控制经验。
6. 在顶级会议（如CVRP/ICCV/ICRA/IROS/NeurlPS等）或刊物（如IJRR/TRO/TPAMI等）发表过论文优先。
1、优化信息流的召回、排序、重排等算法，提升ctr/uv等核心业务指标；
2、分析用户行为数据，参与用户画像相关工作建设，进行用户长短兴趣建模及特征设计；
3、探索各种前沿算法，针对不同的业务场景，制定合适的算法与策略，并不断优化效果；
4、对推荐效果做深入分析，定位影响效果的因素，并提出改进方案；
5、完成公司交办的其他工作。
任职要求：
1、计算机相关专业硕士及以上学历；
2、两年及以上推荐算法相关经验，熟悉常见推荐系统技术，包括召回模型、排序模型、特征构建等；
3、熟悉Java/Python/C++中的一种或多种编程语言，熟悉Tensorflow/Pytorch等深度学习框架；
4、具有较强的数据意识，精通常用的数据挖掘算法和机器学习算法，在用户画像构建、特征工程方面有经验者优先；
5、具备大规模推荐、搜索、广告实际场景经验者优先；
6、对解决挑战性问题充满激情，有较强的责任心和主动性，具备良好的沟通协作能力。
岗位职责：
1、优化信息流的召回、排序、重排等算法，提升ctr/uv等核心业务指标；
2、分析用户行为数据，参与用户画像相关工作建设，进行用户长短兴趣建模及特征设计；
3、探索各种前沿算法，针对不同的业务场景，制定合适的算法与策略，并不断优化效果；
4、对推荐效果做深入分析，定位影响效果的因素，并提出改进方案；
5、完成公司交办的其他工作。
任职要求：
1、计算机相关专业硕士及以上学历；
2、两年及以上推荐算法相关经验，熟悉常见推荐系统技术，包括召回模型、排序模型、特征构建等；
3、熟悉Java/Python/C++中的一种或多种编程语言，熟悉Tensorflow/Pytorch等深度学习框架；
4、具有较强的数据意识，精通常用的数据挖掘算法和机器学习算法，在用户画像构建、特征工程方面有经验者优先；
5、具备大规模推荐、搜索、广告实际场景经验者优先；
6、对解决挑战性问题充满激情，有较强的责任心和主动性，具备良好的沟通协作能力。
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
1. 参与电商搜索场景CTR/CVR预估、召回、搜索相关性等算法模型的开发与迭代；
2. 参与query理解、用户画像、商品属性等方面的海量数据清洗和特征工程，为搜索各算法场景提供数据支撑；
3. 参与算法团队方向与优先级制定；带领团队持续提升全站转化率与GMV；
任职要求
1. 5年以上工作经验，良好的计算机专业基础(数据结构, 算法, 编程语言, 数据库等) ；
2. 对机器学习，数据挖掘有较为扎实的理论基础及应用；
3. 扎实的编码功底，熟练使用 Python，Java，C++，Scala等编程语言以及TensorFlow, PyTorch等深度学习框架；
4. 有Hadoop/Spark等大数据工具使用经验；
5. 有搜索、推荐、广告等大型系统相关的算法研发经验，参与过诸如搜索排序模型、个性化推荐模型、广告点击率预估等相关项目；
6. 具有较强的产品与业务思维、数据驱动思维、自驱力、以及对于模糊 / 困难问题的攻坚能力；
7. 性格开朗乐观，责任心强，积极主动，善于沟通，具有团队精神 ；
8. 具有较强的的文档编写能力、较强的学习能力
算法工程师（未来领军），招聘方向如下：
无线接入预研（6G/NTN）、芯片、分组数据、射频及天线、光传输、智能运维、无线网络智能化、天地一体化、运筹优化、数字孪生、灵巧手
每个技术方向均配有独立的招聘需求说明，更多岗位详情 请点击查看
算法工程师（未来领军），招聘方向如下：
无线接入预研（6G/NTN）、芯片、分组数据、射频及天线、光传输、智能运维、无线网络智能化、天地一体化、运筹优化、数字孪生、灵巧手
每个技术方向均配有独立的招聘需求说明，更多岗位详情 请点击查看
