上海图像识别
图像识别是一项涉及计算机视觉和模式识别的技术，它通过对图像进行分析和解释，将图像中的特定对象或特征识别出来。作为图像识别专业的从业者，主要负责开发和实施相应的算法和模型，用于处理图像数据，提取关键特征，并进行分类、识别和分析。在职位中，需要熟悉各种图像处理技术和机器学习算法，能够设计和优化图像识别模型，并从大量图像数据中挖掘有用信息。此外，还需要对图像处理平台和软件开发工具有深入的了解，以确保图像识别系统的效率和准确性。图像识别职位通常要求具备扎实的编程能力、数学基础和问题解决能力，能够灵活应用不同的图像识别技术，推动计算机视觉领域的发展与创新。
薪酬概览
平均月薪
¥25900
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥17100 - ¥34700
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
57.1% 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
7月新增岗位
1
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。
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 | 1 | 100% |
热招职位
1. 参与设计和实现AI芯片上的推理引擎SDK，包括代码生成、图优化、算子实现/优化以及系统运行时的方面。
2. 参与设计和实现AI芯片上的大语言模型推理框架。进行功能实现和性能优化。
智能驾驶系统产品线大规控部门负责城区、高速、停车场等全场景高阶辅助驾驶系统的规控和预测算法开发，同时搭建完善的仿真评测体系提升研发质量和效率。
开发理念：
打破惯性思维，根据问题本质寻找答案和设计解决方案；
不技术自嗨，守住性能底线后再做技术创新，用实车效果说话；
用数据驱动的思维做开发，做好数据闭环，注重评测迭代；
不做简单的规则堆叠，传统方法要提炼简洁优雅的“解析解”；
重视工具开发，提升研发效率，打开算法黑盒，尽量做解释性强的方案。
精益求精，打磨产品细节，做出亮点，提升产品体验。
1. 负责轨迹预测、行为决策、路径规划和运动控制等算法开发，并完成嵌入式量产平台部署；
2. 基于海量数据进行道路参与者行为预测算法研发，设计高性能、高准召、高稳定的预测模块；
3. 开发交互式决策和预测模型，改善自动驾驶车辆在复杂环境中的应对能力；
4. 负责自动驾驶系统产品级仿真引擎的架构设计，仿真平台自动化测试及可视化工具链的构建；
5. 构建可扩展的云端仿真框架，以在集群环境中运行批量仿真模拟，减少云端部署和运行成本；
6. 构建完善仿真场景库替代大部分路测，同时生成挑战性的场景增广路测能力；
7. 建立数据自动标注、难例批量挖掘和分析机制工具链，通过数据闭环持续提升算法能力。
1、计算机、自动化、人工智能等相关专业，扎实机器学习、深度学习理论基础, 熟悉常见的机器学习算法（如监督学习、无监督学习、强化学习等）和深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）；
2、熟悉 VLA/VLM 多模态大模型，熟悉DPO, GRPO等主流强化学习算法, 参与过自动驾驶规划、决策、轨迹预测相关算法迭代开发经验优先；
3、具备扎实的编程能力，熟练掌握 Python、C++ 等编程语言；
4、熟悉线性代数、概率统计等数学基础，有数据集处理、模型训练调优实战经验；
5、有园区、地库等内部道路智能驾驶项目落地经验优先；
6、学习能力强, 具备良好沟通协作能力，能推进项目落地解决业务问题。
1、负责智能驾驶产品实车路测，根据需求对系统进行测试；
2、负责根据系统或产品的功能需求完成测试计划的制定，测试方案的编写，测试用例的设计；
3、负责对系统或产品进行相关车辆测试，执行测试用例，撰写测试报告；
4、根据需求优化系统逻辑，以用户的角度对使用体验进行评测和优化；
5、负责测试车辆的维护和管理；
1. 负责数据挖掘（含文本、音频等模态的数据）的技术落地，涵盖监督/无监督/半监督学习、强化学习等算法体系。
2. 负责车载语音、多模态交互系统的机器学习算法相关模块（含垂域大模型）的研发与优化，提升用户体验。
3. 理解车载业务及业务要素，完成业务逻辑流程抽象与算法模型构建。
4. 参与车载语音知识图谱构建和问答、自然语言处理、推荐算法等前沿技术研发，完成基于图计算的关系推理与数据挖掘驱动的智能决策系统设计。
5. 跟踪业界前沿技术，持续优化车载语音交互系统的性能和准确率。
1. 负责在RFI / RFQ阶段进行报价（长城客户）。
2. 负责项目立项申请及Kick Off会议。
3. 项目第一责任人，负责项目的QCT（质量、成本、计划）把控；确保项目量产。
4. 负责研发、工厂、配套各部门的项目资源协调，确保项目团队各干系人员协同工作，组织完成项目周会、内部阀点评审会议以及各专题汇报等。
5. 向领导层反馈项目进展、成本分析、项目风险及对策等。
6. 作为客户的项目接口人，组织各部门完成客户的各项评估、会议材料等相关工作。
7. 参与公司项目管理流程，质量保证体系的建设，并且负责落地执行。
1. 全面负责从项目立项到完成终验的全过程项目管理；
2. 制定项目计划，完成内外部计划拉通，联动多部门及角色确认交付方案，保证各项资源投入，高效任务拆解，对项目进度进行控制和管理；
3. 制定项目目标、管理成本及预算，并在过程中进行风险监控和管理，保证项目按概算成本保质保量如期交付上线；
4. 关注在手项目交付及时率，持续优化项目交付效率；
5. 注重客情关系维护及培养，推动项目交付良性发展。
1、参与设计、实施和优化公司的网络安全架构，包括防火墙、入侵检测/防御系统（IDS/IPS）、WAF、VPN、终端等安全工作；
2、负责日常安全监控，分析安全日志和事件，对安全告警进行快速响应、调查和处置，定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，并推动修复；
3、深刻理解信息安全相关法规和行业指引，确保公司各项安全措施符合行业监管要求；
4、协助完成和信息技术安全相关的合规审计工作；
5、负责安全事件应急处置，完善相关预案及协作机制；
6、定期对公司员工进行信息安全意识培训和宣传，提升全员安全防护水平；
7、持续跟踪最新的安全技术、漏洞信息和攻击手法，评估其对公司的影响并提出应对策略；
8、完成公司交办的其他工作。
任职资格：
1、本科及以上学历，计算机科学、信息安全、网络工程或相关专业；
2、3年以上网络和信息安全相关工作经验， 有证券、基金、期货、银行等金融行业背景者优先；
3、具备良好的安全漏洞分析能力和一定的渗透测试能力，精通数据安全管控策略和网络攻防技术原理，熟练运用主流安全运营工具和平台；
4、熟悉国家网络安全法律法规和行业标准，如网络安全法、数据安全法、等保标准等；
5、具备极强的责任心、严谨细致的工作态度和出色的风险意识；
6、拥有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和抗压能力，良好的沟通能力和团队协作精神；
7、熟悉期货行业信息安全监管要求（如《证券期货业网络和信息安全管理办法》等） 优先；
8、持有CISSP、CISP、CISA等知名安全认证者优先；
9、具有期货从业资格者优先。
工作职责：
1、参与设计、实施和优化公司的网络安全架构，包括防火墙、入侵检测/防御系统（IDS/IPS）、WAF、VPN、终端等安全工作；
2、负责日常安全监控，分析安全日志和事件，对安全告警进行快速响应、调查和处置，定期进行安全漏洞扫描和渗透测试，并推动修复；
3、深刻理解信息安全相关法规和行业指引，确保公司各项安全措施符合行业监管要求；
4、协助完成和信息技术安全相关的合规审计工作；
5、负责安全事件应急处置，完善相关预案及协作机制；
6、定期对公司员工进行信息安全意识培训和宣传，提升全员安全防护水平；
7、持续跟踪最新的安全技术、漏洞信息和攻击手法，评估其对公司的影响并提出应对策略；
8、完成公司交办的其他工作。
任职资格：
1、本科及以上学历，计算机科学、信息安全、网络工程或相关专业；
2、3年以上网络和信息安全相关工作经验， 有证券、基金、期货、银行等金融行业背景者优先；
3、具备良好的安全漏洞分析能力和一定的渗透测试能力，精通数据安全管控策略和网络攻防技术原理，熟练运用主流安全运营工具和平台；
4、熟悉国家网络安全法律法规和行业标准，如网络安全法、数据安全法、等保标准等；
5、具备极强的责任心、严谨细致的工作态度和出色的风险意识；
6、拥有优秀的逻辑思维能力、问题解决能力和抗压能力，良好的沟通能力和团队协作精神；
7、熟悉期货行业信息安全监管要求（如《证券期货业网络和信息安全管理办法》等） 优先；
8、持有CISSP、CISP、CISA等知名安全认证者优先；
9、具有期货从业资格者优先。
【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【生成式广告混排系统】
【课题说明】本研究旨在探索广告系统在生成式架构下的新一代混排系统，在服务零售场景下研究“出价-拍卖-计费”等业务模块深度融合。本研究将重点攻关如何将传统链路中的精排与机制决策整合为统一的端到端奖励模型，以消除漏斗折损，并为最终实现LLM驱动的智能混排奠定关键的模型与策略基础。【建议研究方向】1.一体化建模：研究如何将广告多目标、出价信号及拍卖机制统一建模至一个混排模型。
2.训练与优化：设计融合博弈与机制设计理论的训练范式，优化长期商业生态目标。
3.系统协同：探索该模型与生成式召回模块的高效协同架构，并构建仿真环境进行机制验证。
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、负责点评用户成长体系的行为赋分规则与涨跌机制设计，构建行为矩阵与管控体系，优化过期与防刷机制，保障数值体系的公平性与牵引力；
2、设计基础分与任务分的灰盒联动机制，通过任务定向提高用户行为深度，探索AI算法驱动的任务智能分发策略，保障数值激励对高价值行为的持续有效牵引；
3、负责任务体系全链路产品设计，包括任务配置、奖励配置、算法分发策略及完成进度判断逻辑，与算法团队共建任务排序模型，实现千人千面的任务推荐；
4、协同风控与治理规则设计（诚信分→等级档位映射），牵头建立"赋分小组全数共识"机制，保障体系公信力与长期健康运转；
5、负责迭代方案设计与数据落表健康度，通过数据分析持续验证赋分规则与激励有效性，驱动数值体系的科学迭代。
1.2027 年毕业，计算机科学与技术、通信工程、电子信息工程等相关专业本科及以上学历，具备扎实的专业理论基础;
2.希望喜欢汽车和自动驾驶，喜欢探索，愿意挑战无人驾驶汽车阶段的工程难题;
3.掌握linux环境下C++11的应用开发，掌握基本的代码调试，性能排查等技能；掌握一门脚本语言，Python/shell/lua等，掌握计算机通信和操作系统原理，最好具备算法/面向对象设计/设计模式等程序设计能力；
4.具备强烈的好奇心、自驱力以及强大的问题解决能力和快速学习能力；
热爱技术，持续学习，勇于创新;
5.具备良好的团队协作能力、沟通能力和问题解决能力，能够在团队环境中高效完成工作任务，适应快节奏的工作氛围.
加分项，希望你具备1-2项：
1.有省级及以上或知名公司的比赛经验且取得成绩的，有优秀项目并取得明显成绩；
2.有通信方向相关经验，比如熟悉TCP/ip协议，对linux协议栈有深入了解，或者 熟悉rtps/can/someip/mqtt/quic等协议，或者熟悉相关硬件如TSN/switch/网卡等;
3.有高性能开发相关经验，比如内存管理/任务调度/ebpf/用户态任务调度/网络加速技术，或者具有软硬协同开发经验；
4.有自动驾驶传感器相关经验，了解工作原理，熟悉camera/激光雷达/4D毫米波雷达等传感器接入方案，或者熟悉ffmpeg/gstreamer等流媒体框架；
5.有linux kernel 开发/调优/测试经验，或者了解linux safety方案等;
6.掌握AI基础原理，有大模型应用开发经验；或者在异构计算/分布式计算/机器学习/数据处理方向有实践经验。