深圳系统专员
系统专员是负责管理和维护公司或组织内部计算机系统和网络设备的专业人员。他们负责确保系统的正常运行、安全性和稳定性，并提供技术支持给员工和用户。系统专员通常负责设置和维护硬件、软件和网络设备，处理系统故障和故障排除，并制定和实施技术策略和流程以优化系统性能。此外，他们还负责监控系统性能、备份和恢复数据、解决用户技术问题、协助部署新技术和软件，并定期进行系统维护和更新。系统专员需要具备扎实的计算机和网络知识，良好的沟通能力，解决问题的技能以及对技术趋势和发展的敏锐观察力。这个职位在许多行业和组织中都非常重要，如企业、政府部门、教育机构等。
薪酬概览
平均月薪
¥10600
中位数 ¥8000 ｜ 区间 ¥8800 - ¥12400
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
55.6% 人群薪酬落在 0-8k
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
8
对比上月：岗位新增3
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 | 2 | 28.6% |
| 不限经验 | 5 | 71.4% |
热招职位
1-深入理解经营分析、金融市场分析等业务需求，融合业务知识与数据分析技术，与业务团队协作，梳理分析目标与指标，制定合理的时序数据分析策略。2-负责时序数据的清洗、处理与特征工程，确保数据的准确性和一致性。3-熟练运用归因分析、假设检验等方法，深入挖掘数据背后的因果关系和规律，为业务提供数据驱动的洞察。4-开发高维时序数据分析方法，构建和优化时序预测模型，包括但不限于ARIMA、GARCH、LSTM等模型。5-开发基于知识图谱的图推理算法在经营分析场景的应用研究，包括但不限于RGCN，TRGC等卷积神经网络。6-熟练应用常用的机器学习和计量经济学模型，从模型的输出中提取有用信息，对黑箱模型进行解释分析，并在业务场景中合理运用并解释复杂模型的决策过程。7-了解模拟仿真技术，包括但不限于蒙特卡洛模拟、场景树生成、运筹优化算法等。8-编写详细的分析报告与技术文档，向业务和技术团队展示数据分析结果和模型应用效果。通过可视化工具清晰呈现时序数据分析的关键发现，支持业务决策过程。
1、业务介绍： 聚焦物流供应链，基于文本/图像/视频多模态数据，构建垂域多模态大模型，创新PT-SFT-RLHF方法论，赋能安全检测、违规巡检，降本增效。
2、岗位内容：负责垂域多模态模型继续预训练，视频理解等能力的攻坚。
3、研究内容：（1）基于物流供应链领域文本/图像/视频数据，探索构建垂域多模态大模型，创新提炼垂域适配的PT-SFT-RLHF各阶段数据构建、模型训练与评测方法论；（2）探索垂域多模态大模型前沿应用方向，提升垂域多模态基础能力，包括目标检测，视频分类，视频问答，视频描述等任务，赋能安全检测、违规巡检等业务，实现降本增效。
1、主导运动控制系统设计、算法开发和运控硬件选型验证，与自动化机构、电气和软件团队紧密合作，搭建和完善非标自动化设备运控平台，提升荣耀自研装备的智能化水平；
2、负责基于运控系统需求及应用场景，开展算法的建模设计、实现及落地应用，能通过场景分析与算法初步验证，持续优化算法架构，达成高实时性、高精度的各项运动性能；
3、对标业界优秀实践，研究运动控制领域的新技术和发展趋势，提升和保持运控领域竞争力。
1、负责美颜算法核心技术的研发与创新，覆盖皮肤质感优化、面部特征建模、动态光影处理等方向；
2、基于深度学习与计算机视觉技术，优化算法在移动端的实时性与计算效率，推动算法在手机终端落地；
3、结合用户需求与影像技术趋势，探索多场景适应性美颜方案（如暗光/逆光/动态视频等）；
4、深度参与影像产品迭代，与硬件、软件、设计团队协作，打造行业领先的拍摄体验。
1、打造终端智能感知能力，突破关键多传感器融合特性，实现连续、低功耗等要求；
2、负责智能终端的算法架构设计能力，包括：机器学习/深度学习算法、多平台异构优化与端到端全链路理解能力；
3、保障模块设计开发的高效落地。
1、全流程统筹：作为项目主责任人，主导智能手机、穿戴、音频、平板等产品的CMF工艺开发与量产全流程，对项目落地、成本、质量和时效负责；
2、工艺策略与创新：负责项目前期的可量产性评估，洞察行业趋势，主导创新工艺、新材料的研究与应用，制定工艺方案；
3、跨部门协同与问题解决：联动设计、研发、供应链及工厂等多部门，整合资源，主导解决量产过程中的重大工艺技术难题，持续提升工艺良率；
4、团队指导与知识沉淀：指导工艺设计师工作，推动工艺标准与最佳实践的沉淀，赋能团队成长。
1、负责语音识别、语音理解、以及端到端语音大模型的算法研究，模型训练优化及业务落地
2、基于智能语音交互项目上遇到的生产问题及业务痛点进行深入分析，提出优化解决方案
3、同工程团队一起紧密配合，推动模型的上线及线上效果的追踪
4、跟进语音大模型的最新技术进展，评估哪些技术方案可应用于平安业务场景，并具有落地可行性，进行技术引进。
1.大模型在医疗领域的应用研究，涵盖AI诊疗（如诊断辅助、基于多组学个性化用药方案生成）等方向，推动AI技术在临床决策支持、健康管理中的落地。
2.参与端到端的算法任务设计、模型训练和优化，确保模型在医疗场景中的高精度、高可靠性。
3.与医疗专家、数据科学家和工程师紧密合作，将前沿AI技术转化为实际解决方案，解决医疗行业痛点。
4.探索大模型在医疗AI的前沿应用，以支持持续的技术迭代和产品创新。
（该岗位是服务医养BU的，有医疗健康领域背景更佳。）
1、客户拓展与关系管理： 维护与集团内客户，重点为医疗健康客户（健康险、好医生、北大医疗等）的合作关系，深入了解客户业务战略和重点工作领域；作为科技公司窗口，与客户方协作形成整体合作地图，支持客户制定年度科技预算，推动重点事项立项，建设和运行双方高层沟通机制，建立长期稳定的合作粘性；
2、商机挖掘与方案设计： 负责科技公司重点产品在集团内医疗健康客户的横向拓展与纵向深化；深入挖掘医疗、健康、保险场景下客户需求，物色标杆场景推动新产品破零，协同产品方团队制定针对性综合解决方案，推动商机转化和合同签订；
3、合作项目全流程管理： 跟进与医疗健康客户方重点合作事项全流程，包括需求对接、方案制定、商务谈判、合同签署及回款跟进，作为项目牵头方保障项目按期交付和回款达成，持续挖掘客户增购与续费机会。
4、跨部门协同与客户满意度提升： 协同产品、运营、技术等跨部门团队，保障对医疗健康客户的高质量交付，解决合作过程中的各类问题，持续提升客户满意度。
1. 负责大语言模型及多模态模型的推理服务部署、性能优化和稳定性保障。
2. 基于 vLLM、SGLang、TensorRT-LLM 等框架，建设和优化推理服务能力。
3. 跟踪推理加速前沿技术，推动量化、长上下文优化、PD 分离等能力落地。
1. 探索AI技术在保险业务、项目需求管理中的创新应用场景，设计智能化解决方案，提升作业效率和用户体验
2. 负责AI产品的功能模块设计，包括需求分析、流程设计、优化改进，确保产品满足不同业务场景需求
3. 协调跨部门资源，推动开发、设计、测试等团队高效协作，确保产品高质量交付
4. 基于项目和需求管理模式现状，依托AI能力，可以高效赋能并优化项目和需求智能化管理；
1.负责产品的整体系统架构设计，确保系统稳定、高效、可扩展；
2.负责在研项目中TTS 语音系统的全流程设计与落地，包括语音风格定义、情感化交互设计、音效设计，场景化、语音适配；
3.沉淀 TTS 音频设计规范与技术标准，推动音频技术平台在 TTS 领域的长期迭代与能力升级；
4.针对不同的业务场景，选择合适的技术方案，包括但不限于Spring Boot,Dubbo等框架；
5.对系统的性能进行优化，能适当引入新技术解决现有技术问题。