薪酬概览
平均月薪
¥21200
中位数 ¥20000 ｜ 区间 ¥14700 - ¥27700
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
83.3% 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
12月新增岗位
92
对比上月：岗位新增70
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 92 | 100% |
热招职位
1.营销 Agent 架构设计与实现 基于 LLM 构建具备自主规划（Planning）能力的 Agent 系统。针对营销策略拆解、创意生成、广告投放优化等环节，设计并实现 ReAct、CoT (Chain of Thought)、ToT (Tree of Thoughts) 等推理架构。
2.多模态工具链集成 (Tool/Action Use) 研发高效的 Function Calling 与 API 编排机制，使 Agent 能够精准驱动视觉生成引擎、投放平台 API 及企业内部数据库，实现从内容生产到自动化分发的无缝衔接。
3.记忆与知识管理系统 (Memory & RAG) 构建面向营销场景的长期记忆机制与高性能 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 系统。整合行业知识库、历史成交案例、品牌调性约束，确保 Agent 在长周期线索跟进中的上下文一致性与专业度。
4.业务闭环驱动的强化学习与对齐 利用业务端产生的真实转化数据（线索质量、成交率），优化 Agent 的决策逻辑，使 Agent 的推荐策略与生成内容向高转化率目标演进。
1.负责计算机视觉和多模态学习领域的算法研发工作，研发下属课题中的一项或多项，包括不限于：多模态大模型、数字人、图像生成、视频生成算法等
2.跟进行业前沿AI、应用研究（如多模态实时交互、创作智能体、多智能体协同等等），制定垂直场景解决方案
3.与业务、产品深度配合，推动研发的算法模型在实际场景应用领域的性能优化和落地
1.多模态算法研发：负责保险核保核赔场景下多模态大模型/Agent（如医疗影像、体检报告、病历文本等）的算法研发，实现跨模态信息的精准对齐、融合与推理，提升核保核赔决策的准确率与可解释性。
2. 智能体（Agent）构建：设计并开发面向核保流程的AI智能体，构建包含任务规划、工具调用、多轮对话等核心能力的Multi-Agent协作模式，推动核保流程的自动化与智能化。
3.知识库与RAG优化：构建并优化保险条款、医学指南等领域知识库，结合检索增强生成（RAG）技术，解决大模型在复杂核保规则下的幻觉问题，提升专业场景下的推理准确性。
4.模型微调与部署：负责多模态基座模型的SFT（监督微调）与RLHF（人类反馈强化学习），并主导模型在核保生产环境中的工程化落地，包括推理加速、显存优化及高并发服务部署。
5.数据闭环建设：设计并搭建自动化数据处理流水线，负责核保相关多模态数据的清洗、结构化标注与质量评估，构建高质量领域数据集以支持模型持续迭代。
6.前沿技术探索：跟踪大模型与多模态领域的最新学术进展（如MoE、Long Context），探索其在保险反欺诈、精准定价及动态风险评估中的应用
1、负责手机端与云端 AIGC 影像算法研发，包括人像生成、图像修复、人像编辑、视频生成、文生图 / 图生图等核心能力的算法设计、实现与优化（任一方向）。
2、负责扩散模型、MMDiT、流模型（Flow Matching / Rectified Flow）、单步生成模型等前沿生成式模型的研发、微调、蒸馏与推理加速。
3、负责 AIGC 基础模型的后训练体系建设，包括 SFT、DPO、GRPO 等强化学习方案设计与落地，构建大规模指令微调数据与奖励模型。
4、针对弱光、逆光、中低端机型、海外用户习惯等复杂场景，设计稳健高效的人像处理、图像编辑与视频生成方案。
5、参与构建手机影像 AIGC 完整技术体系，包括数据 pipeline、模型评价体系、端云协同架构、训练与部署流程建设与优化。
6、跟踪业界前沿技术，推动图像 / 视频生成、编辑、增强等创新能力在手机影像产品中稳定、高效、差异化落地。
必备条件：
扎实的机器学习/深度学习基础，熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow框架
熟悉Linux开发环境，具备良好的工程代码能力与问题调试能力
具备良好的英文文献阅读能力，能快速理解并复现前沿算法
优先条件：
熟悉3D视觉与重建技术，如点云处理、NeRF、3DGS、COLMAP等
掌握人体参数化模型，如SMPL/SMPL-X、动作捕捉、动作生成等
有机器人真机开发经验、开源项目贡献或顶会论文发表经历
【我们提供】
充足的算力资源
丰富的机器人本体
有竞争力的实习津贴与转正机会
1、 自动化、计算机相关专业研究生及以上学历，具备运动控制、机器人操作等领域等相关背景；
2、熟悉 Linux 开发环境，熟练使用 C++ 或 Python 进行工程实现，具备良好的代码实现能力；
3、 谦逊开放、思维活跃，具有持续学习能力和团队合作意识。
【加分项】
1、具有人形机器人或多关节机器人（机械臂/双臂/移动操作平台等）控制、调参及真机闭环经验；
2、拥有基本机器学习（有监督学习，强化学习等）背景；
3、能够熟练使用英文进行写作和交流。
1、 参与平安业务相关的文本分类、命名实体识别、文本相似性、语言模型、情感分析、用户行为分析等相关NLP工作；
2、 跟进NLP领域前沿技术，对现有产品和技术方案进行持续改进，同时探讨和开发新的产品。
1、 参与平安业务相关的文本分类、命名实体识别、文本相似性、语言模型、情感分析、用户行为分析等相关NLP工作；
2、 跟进NLP领域前沿技术，对现有产品和技术方案进行持续改进，同时探讨和开发新的产品。
1、从事医疗AI、保险等产品中数据分析建模工作，包括医疗数据提取、数据清洗、统计分析、机器学习建模、模型评估、可视化等。掌握医学算法模型建模的需求分析、建模、评估、结果解释的全链路。
2、追踪医学AI领域的前沿研究，包括医学大模型、疾病预测模型等，根据项目需求学习并在落地项目中应用新方法和新技术。
3、与产品和研发团队合作，在医疗AI产品中贡献医学AI算法，并协助产品团队进行产品中的上线数据分析和优化策略制定。
1、业务介绍：负责顺丰统一AI和智能体基础设施建设，打造行业领先的AI中台和AI生态。
2、岗位内容：深度参与顺丰内部智能体项目，通过AI技术落地应用并且提升业务效果。
3、研究内容：（1）参与大模型技术研发与优化，深入探索大模型（如LLM、多模态模型）的核心算法，包括预训练、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、RAG（检索增强生成）等技术，优化模型效果与性能；（2）负责大模型在垂直领域的应用开发，包括但不限于智能问答、AIOps、AI Coding等场景，推动技术成果转化为实际生产力。
1.在一个或多个领域（对话系统、推荐系统、搜索系统、广告系统）有实战经验；
2.有过成功产品上线运营经验；
3.在同等条件下，通过腾讯云认证或取得同等资格认证的候选人，我们会优先考虑。
1. 参与音频大模型的全流程研发，包括跨模态对齐、多模态理解及生成，涵盖文本和语音等训练数据的清洗和制作、基础模型算法选型与优化，聚焦预训练、监督微调及强化学习等关键环节的技术迭代；
2. 负责语音对话大模型的端到端效果优化，提高在远场、低信噪比、多人、音乐等场景下的理解及生成效果，改善模型在方言、副语言信息等方面的理解能力，加强情感对话能力；
3. 探索多模态模型的理解和生成范式，跟进业界新的多模态大模型结构，从模型效果优化及降低全链路处理延时等多个方面开展前沿性研究及落地工作。