薪酬概览
平均月薪
¥34000
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥25000 - ¥43000
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
60% 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
4
对比上月：岗位新增2
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 1 | 25% |
| 5-10年 | 2 | 50% |
| 不限经验 | 1 | 25% |
热招职位
1、构建适配业务场景的支付反欺诈策略体系，主要覆盖电诈、盗用等核心风险，建立策略效果评估体系与日常监控流程，探索并落地大模型能力在特征工程、欺诈防控和自动化判断中的应用，以及搭建事后用户服务的运营机制与自动化审理能力。
2、识别支付产品流程中的潜在欺诈风险点，针对流程、系统及策略层面薄弱环节提供优化建议，推动 AI 技术在风险感知和实时决策中的规模化落地。
3、推动「人 + AI」协同工作模式的建设，设计并优化 AI Copilot 辅助策略分析、报告生成、欺诈风险排查等流程，持续提升团队整体效率。配合完成系统需求梳理，参与反欺诈决策引擎和人工调查、申诉系统的建设，推动决策链路的 AI 化改造。
1、负责用户增长算法技术路线规划，主导拉新、促活、复购、留存全链路算法研发；
2、推动搭建增长算法平台，建设触达、召回、让利、转化承接等关键漏斗能力；基于用户生命周期（引入期→成长期→成熟期→衰退期），设计分层运营策略，提升转化率和用户留存。
3、驱动数据化增长运营，建立用户增长观测分析体系，定位增长瓶颈，输出可落地的策略优化方案。
任职要求：
1、本科及以上，计算机/统计学专业，3-5年用户增长算法经验。
2、精通增长漏斗算法：触达、召回、让利、转化承接；掌握因果推断及机器学习算法。
3、能通过漏斗拆解及归因分析定位增长瓶颈；深度理解用户生命周期运营逻辑，设计可量化的增长策略。
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：构建自动驾驶4d labeling系统和算法，开发多传感器或纯视觉的动静态对象自动标注算法；
职位要求：
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；扎实的Python/C++开发能力，具备良好的编程习惯；满足以下条件之一：精通多视几何、计算机视觉、机器人等基础知识，具有VIO/SLAM/SFM/3D视觉等算法开发和系统实现经验；熟练使用OpenCV、Eigen、G2O、Ceres、Colmap等库；熟悉深度学习在位姿、重建、地图等方面的算法和应用，熟悉Nerf、Gaussian Splatting等算法和应用；了解前沿4d labeling方法。加分项：具有自动驾驶研发经验；在顶级会议上发表过文章。
1. 大规模 3D/4D 数据生产全链路建设：负责面向 3D&4D 基础模型训练的数据生产链路，打通"数据→训练→评测→反馈→再数据"的体系。
2. 学术跟踪：持续跟进仿真、生成、重建、多模态合成等前沿技术论文，持续迭代数据闭环算法
3. 数据挖掘：基于模型表现与反馈，自动或半自动挖掘长尾场景、失败样本与高价值数据；针对关键能力短板制定数据补充与增强策略，输出数据看板与分析报告。
4. 数据-模型协同：紧密配合算法团队完成数据采集、评测基准构建，量化数据规模、多样性与标注质量对下游任务效果的影响。
1、探索Diffusion/Flow Matching等主流生成范式在大规模场景+动态场景重建中的应用与改进。
2、研究多种条件控制方式下的视频生成方案，提升生成内容的几何一致性、时序连贯性，并适应目标美学偏好。
3、以视频生成能力+3D/4D重建能力为基础，研究并构建面向真实场景的世界模型，探索任意场景的可控生成及未来帧预测的能力。
4、参与模型开发的所有阶段，包括数据整理、实验、评估和部署。
1、负责激光雷达点云的前沿感知算法的研究和开发，基于传统算法和深度学习模型实现目标检测、环境建模、噪点分割、语义聚类等任务；
2、负责激光雷达感知算法在实际产品中的落地应用，包括但不限于内外参标定算法实现、深度模型的优化和部署等；
3、负责激光雷达的数据采集和标注方法的开发和维护，维护数据库的正确性和完整性；
4、结合激光雷达系统能力和点云感知算法，优化雷达性能表现并不断拓展激光雷达应用场景。
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。
