薪酬概览
平均月薪
¥13300
中位数 ¥13500 | 区间 ¥10900 - ¥15800
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
33.3% 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
1月新增岗位
16
对比上月:岗位减少6
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 | 8 | 50% |
| 1-3年 | 8 | 50% |
热招职位
1、负责/参与端到端自动驾驶模型的性能迭代与突破,通过数据和模型的优化迭代,推动模型在量产产品中的效果闭环;
2、深度搭建并优化数据挖掘与数据闭环链路,基于量产场景的真实数据分布,设计高效的数据筛选、清洗、标注、回流策略,通过数据驱动的方法持续提升模型在长尾场景、极端工况下的鲁棒性与可靠性,要求具备量产项目中数据驱动性能提升的实战落地经验;
3、构建并迭代端到端模型评测体系,结合仿真测试、实车验证等多维度手段,建立科学的性能评估指标与自动化评测流程,能通过评测结果精准定位模型短板,并主导评测系统的优化升级,为模型迭代提供核心决策依据;
4、紧跟业界前沿技术动态,重点研究自动驾驶领域最先进的数据闭环方案、评测方法与端到端模型应用,推动技术预研与工程化落地,保持团队在数据驱动与评测体系上的核心竞争力。
1、硕士及以上学历,计算机、人工智能、大数据、软件工程等相关专业,有自动驾驶数据挖掘、多模态算法落地相关实习/工作经验优先;
2、熟悉python编程,代码功底扎实,了解基础算法与数据结构,能够独立完成算法策略开发、脚本迭代、数据实验复盘;
3、 性格踏实,抗压能力强,能够适配业务快速迭代节奏;以业务交付为导向,工程落地能力强,愿意直面真实业务痛点,沟通顺畅、执行力强;
4、了解基础SQL语句,能够独立完成数据查询、数据统计、报表复盘,具备基础数据分析能力;
5、了解深度学习基础,熟悉PyTorch使用。
加分项
1、有自动驾驶行业数据挖掘、脏数据治理、难例挖掘一线落地经验,熟悉智驾真实数据痛点;
2、熟悉Dagster/Airflow调度工具,有数据流水线搭建、算法工程化落地经验;
3、有规则挖掘自动化、Agent辅助编程、数据样本闭环迭代相关实战经验;
4、懂自动驾驶感知/预测/规划基础业务知识,能够快速理解车载场景与驾驶行为逻辑。
1. 负责标注平台指标体系的设计与开发,构建完善的指标计算、存储和查询体系,支撑业务数据分析和决策;
2. 负责海量数据的数据治理、资产统计和数据生命周期管理,建立数据资产目录,实现数据的规范化管理和全生命周期跟踪;
3. 负责数据闭环的运营BI看板和统一数仓建设,设计数据模型和ETL流程,构建面向业务的数据分析平台,支撑数据驱动的运营决策;
4. 负责数据漏斗和全链路SLA监控系统的建设,跟踪数据上传延迟、处理吞吐量、标注效率等核心指标,实现异常实时告警和根因定位,保障数据流转链路的高可用性和稳定性。
1、建立人事共享中心各业务条线数据指标监控和经营分析体系,对业务提供策略支持和建议;
2、优化中心数据管理,提高数据线上化管理水平、提升数据使用效率;
3、搭建数据业务看板监控业务数据及指标达成情况,负责中心日报、周报、月报的搭建和撰写,对各项数据指标进行跟踪,提供日常业务支持数据;
4、数据及关键问题总结及反馈,以及报告撰写;
5、领导交代的其他事宜
1、通过对数据的敏锐洞察以及定性和定量分析,迅速定位业务问题、发现潜在机会,独立编写分析报告,并提出可落地方案;
2、对接业务团队,处理业务人员数据需求,梳理业务逻辑,挖掘深度价值,输出业务提升策略,帮助改善业务问题、提升业务效率;
3、业务指标监控,针对异常情况协调资源进行跟踪和深入分析;
4、梳理业务常规分析体系、常用指标体系,根据日常数据监控及项目分析,输出业务意见,为决策做支持;
1,负责金融产品的风险数据分析,通过大数据管理,建立零售信贷业务风控评分模型,用于金融服务和信贷业务的发展。 2,从个人征信数据,行为数据,互联网数据等出发,构建大数据金融模型用于贷款自动化授信 3,负责数据驱动模型立项,数据清洗及衍生,开发,督促布置上线等工作,监控场景及业务变化,及时发现问题推进模型修复迭代;
1.飞机制孔铆接等生产工艺开发
2. 测试、优化和验证设备性能
3.飞机装配工装方案制定
4.节拍平面布置图制作
5、理解客户招标RFQ,核算成本
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。
In this role, you will work with hardware and software engineering groups to define the next-generation inter-chip network architecture for high-performance AI chip and AI network.
* Identifies the challenging problems, and evaluate various architectural solutions for the next-generation of network for AI chip and AI Super Pod.
* Gets strong influences on future AI products by advanced architecture design as the excellent interface between software and hardware.
* Leads architecture design of AI chip to chip interconnect subsystem, Scale-up Switch chip, C2C link, and etc.
* Documents the high-level architecture specification.
* Participation in defining the micro-architecture of key subsystem.
* Strong technical leadership to achieve successful delivery of final silicon product.
* Works closely with design, software, system, and verification team.
一、招聘职位
渗透测试工程师
二、招聘范围
全体结构制及年薪制员工
三、招聘职位主要职责
1. 研究前沿安全技术和攻防思路,提升公司产品安全能力;
2. 参与攻防对抗等安全项目,挖掘潜在安全风险,提供加固和修复建议;
3. 跟踪最新漏洞和系统安全补丁,分析漏洞细节,编写POC脚本以及利用工具;
4. 参加民航业举办的业界安全类比赛;
5. 针对公司内部组织并开展技术交流和培训工作;
6. 关注业界动态和漏洞情报,结合公司现状制定相应解决方案并输出安全文章。
四、招聘条件
1. 本科及以上学历,至少3年安全工作经验;
2. 对安全有浓厚兴趣,精通某一领域深度安全能力;
3. 具备大型安全攻防项目的实战经验;
4. 至少掌握C/C++、Python、Java其中一门语言;
5. 能够进行代码审计,挖掘安全漏洞;
6. 有强烈的责任心,良好的沟通交流、团队合作和抗压能力。
加分项:
1. 拥有CISSP、CISP、CISA等相关安全资质;
2. 在知名平台CNVD、CNNVD、大型SRC、CVE提交过漏洞;
3. 参加过CTF比赛并取得三等奖以上的成绩;
4. 热衷撰写技术博客,有Github项目开发过安全工具。
1. 研发、跟踪、改进前沿多传感器测算法,实现包括但不限于视觉和稀疏深度的目标检测,深度估计,语义感知等任务。
2. 负责算法在实际产品中的落地和优化,不限于优化深度学习模型结构,快速实现模型量化、压缩与部署加速;
3. 负责搭建完整的数据闭环Pipeline和数据处理/数据测评系统,保证训练稳定和交付可靠。
- 负责根据需求来完成仿真软件集成、开发,维护并拓展仿真平台;
- 负责搭建完整的仿真流程,按照需求快速生成仿真场景,实现算法迭代;
- 通过仿真研究和应用3DGS,SLAM等技术,探索自动驾驶/机器人等多种应用场景。



