芜湖Data Engineer
Data Engineer是负责利用各种数据技术和工具来管理大规模数据集的专业人员。他们负责设计、构建和维护数据管道和仓库，以确保数据可靠性和可用性。他们需要具备丰富的编程技能和深入的数据分析知识，能够处理和分析海量数据，并为业务决策提供支持。此外，Data Engineer还需要与其他团队成员合作，确保数据平台的安全性和性能。他们通常擅长使用各种数据库和大数据技术，能够优化数据系统和流程，以满足业务需求并支持公司的战略目标。
薪酬概览
平均月薪
¥14300
中位数 ¥15000 ｜ 区间 ¥11000 - ¥17700
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
50% 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
476
对比上月：岗位新增454
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 | 184 | 40% |
| 3-5年 | 184 | 40% |
| 5-10年 | 92 | 20% |
热招职位
招聘部门：芜湖造船厂/海智研究院
招聘人数：若干
到岗时间：不限
年龄要求：不限
性别要求：不限
婚况要求：不限
工作职责：
1.协助商务进行售前支持，包括业务咨询、方案规划等工作；
2.负责收集、筛选与公司业务相关的招标信息，进行投标可行性分析；
3.负责标书编制，确保内容准确、格式规范、按时投递；
4.跟进投标全过程，处理投标疑问、澄清、答疑等环节，协助完成投标后跟进与归档；
5.维护投标资料库，更新资质、业绩、案例等核心素材；
6.协助市场拓展人员完成项目备案、客户资质预审等前期支持工作；
7.协助市场推广活动的策划和执行；
8.协助制定区域市场拓展策略；
9.完成上级交办的其他任务。
任职资格：
1.学历：本科及以上学历，市场营销、工程管理、公共管理、机械类、车辆工程、应急管理等相关专业优先；
2.经验：具备3年以上项目投标或有J队装备、执法装备、应急装备、消防安防、工程机械或政府采购项目的技术支持经验者优先；
3.知识技能：①熟悉招投标法律法规及全流程操作，能独立完成标书制作、封装、投递等工作；②具备良好的文字功底，能高效撰写、整合技术方案、商务文件等；熟练使用Office办公软件，掌握PS、CAD等辅助工具者优先；③了解J队装备、执法装备、应急装备、消防安防、工程机械等行业相关资质、认证及技术标准者优先；
4.素质要求：①细致严谨，责任心强，能承受较强工作压力，适应加班、出差；②具备良好的沟通协调能力和团队合作意识。
1.负责制造业 ERP、MES、OA、WMS 等核心业务应用系统的日常运维、故障排查、性能优化，保障生产、仓储、办公等业务系统 7×24 小时稳定运行；处理系统登录异常、数据同步故障、流程卡顿、接口报错等问题，快速响应并解决业务端系统使用故障，定期做系统巡检、数据备份与日志审计；
2.独立完成企业各类应用系统的安装部署、环境配置、模块调试、用户权限分配；对接业务部门，梳理制造业生产、采购、销售、仓储、财务等业务流程，完成系统需求调研、方案落地、功能配置、用户培训及上线验收；跟进系统迭代升级，完成版本更新、补丁安装、数据迁移等实施工作；
3.具备独立软件开发能力，根据制造业业务需求，完成核心业务系统的二次开发、功能定制、报表开发、接口开发；编写简洁高效的开发代码，实现系统功能拓展、业务流程自动化、数据对接与整合；独立完成需求分析、代码编写、测试调试、上线部署全流程开发工作；
4.深入熟悉制造业生产制造、供应链管理、车间管理、品质管控等核心业务流程，联动各业务部门，梳理系统使用痛点，优化系统业务流程、提升运营效率；整理业务需求文档，将制造业实际业务逻辑转化为系统可落地的功能方案，保障系统贴合企业生产运营需求；
5.负责业务系统数据维护、异常数据处理；编写完善运维手册、实施文档、开发文档、操作说明书，做好系统全生命周期文档归档管理。
1、新项目评估，新产品开发和导入；
2、协调资源推动项目开发进展
3、管理并监控项目进度；
4、定期和客户汇报项目状态
5、推动相关部门解决项目中问题
6、项目风险管控
1、视觉类，信息化类，机器人类软件设计、编程等--7%
2、配合推动软件设计各方面的系统化流程化标准化--20%
3、完成上级交代的其他工作--10%
售前技术工程师8k-13k/月·15薪
1、售前支持：深入对接政府农业农村部门及大型农企客户，配合销售进行产品及解决方案介绍、功能演示，用户答疑。开展项目前期实地考察，深入理解并分析客户需求，挖掘客户潜在业务需求；
2、方案编制与汇报:负责农业版块，如智慧农业、现代化农事服务中心、高标准农田建设等项目的可研报告、项目建议书、初步设计方案等材料的编制与撰写，完成项目成本测算:包括项目软硬件配置清单编制、系统集成报价及成本测算等。输出项目PPT及汇报材料并面向客户进行方案讲解与演示；
3、招投标支持:主导或配合完成项目招投标工作，负责投标文件中技术部分相关材料编制；
4、资料沉淀：追踪了解智慧农业行业政策、技术发展趋势以及竞品公司动态，定期总结分析，为解决方案改善提供建议。
1、独立承担中小型项目的设计任务4%
2、跟踪、改进设备结构设20%
3、协助设备负责人完成大型关键项目的组织设计20%
4、中型项目的组织设计10%
1. AI数据资产体系建设：负责核心AI数据资产体系，结合业务需求与数据算法能力，主导大数据的处理、解析、分析、挖掘、研发及优化工作。
2. 合成数据与数据多样性：主导结合场景的合成数据多样性生产： 探索基于 AI 模型的合成数据技术，主动解决特定领域（如逻辑推理、长尾语种）的数据稀缺问题。
3. 基于大模型做特征筛选、小模型蒸馏、小模型效果评估，主导欺诈评分等能力建设上。
4. 数据驱动的生产闭环：基于评测/资产结论，将其转化为工程层面的“数据增强策略”。通过反馈快速构建数据生产流程形成数据供给的闭环。
5. 持续跟踪及探索Data + AI方向的行业进展（如Data Agent、AIOps、湖仓一体智能优化等），主动开展技术预研与原型验证，推动先进技术在公司中的适配与规模化应用。