薪酬概览
平均月薪
¥28600
中位数 ¥27500 ｜ 区间 ¥21600 - ¥35500
数据来源：谈职全网29份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
51.7% 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
6月新增岗位
44
对比上月：岗位新增29
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 | 17 | 39.5% |
| 1-3年 | 2 | 4.7% |
| 3-5年 | 8 | 18.6% |
| 5-10年 | 5 | 11.6% |
| 不限经验 | 11 | 25.6% |
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.跟踪移动操作相关领域的最新研究进展，调研并复现强化学习相关算法；
2.进行人形机器人、四足机器人运动控制等算法研究；
3.搭建训练框架，推动算法在仿真环境中进行训练与验证，根据仿真和实测效果，优化算法；
4.协同团队完成算法从训练到部署的工程化落地。
负责人机对话系统架构设计、核心算法研发，涵盖多轮对话管理、语义理解、对话策略等，保障系统高效、准确、流畅交互，适配智能客服、语音助手等多业务场景。
参与大模型开发应用，进行微调、优化、扩展，提升对话生成、知识问答性能，挖掘大模型商业价值。
跟踪前沿算法成果，结合业务需求开展对话系统相关算法研究创新，提升系统在对话理解、生成、上下文感知等方面能力。
实现对话系统及相关算法工程化，优化性能，构建可扩展、可维护架构，满足高并发、低延迟要求。
与产品、研发、数据团队协作推进项目，提供算法技术支持，解决技术难题，开展技术分享培训。
1、负责交易场景核验，含车辆价格估值；
2、根据市场风险变化，对于汽车金融客群进行风险特征挖掘；
3、市场巡视与风险宣导，协助我司资产方向对于不良客群的资产保全；
4、上级交办的其他工作任务。
1.产品规划与策略 基于GPT/DeepSeek等大模型能力、深度学习、机器学习技术，负责智能对话机器人、智能助手等产品的规划，设计智能服务、智能销售等核心功能，提出产品创新和差异化的方案
2.产品设计与管理 负责AI产品的需求分析、功能设计和用户体验优化，撰写PRD文档，以及搭建智能体。 协调技术、数据和运营团队，确保产品高效落地和持续优化。
3.数据分析与优化 深入理解业务，灵活应用数据分析、机器学习、深度学习等数据模型能力，以定量方法解决运营中遇到的各种商业分析问题，能独立完成方法或策略设计、数据处理与分析的工程实现及结论展示
4.竞品调研与分析 关注市场热门AI产品，分析竞品动态，为产品创新提供思路 定期对竞品搜索和AI相关产品能力进行分析，输出相关的体验报告和市场分析报告
5.市场洞察与趋势研究 研究AI行业发展，探索大模型、AIGC、计算机视觉、NLP等技术应用。
负责触控算法的研究与设计开发，解决触控屏幕在多种场景下的精度、响应速度及稳定性问题，挖掘突破机会点；
解决用户体验痛点问题，参与触控产品的算法设计、性能分析及改进，提升用户体验；
负责触控相关新技术的调研和应用，推动技术创新；
与硬件、软件团队合作，完成触控算法的集成与调试工作。
1、对接客户功能需求；
2、前角功能场景的路径规划和车辆控制算法开发；
3、城市十字路口复杂场景路况应对，特别针对无保护左转右转等场景；
4、ENCAP2026功能场景规控算法开发。
