一、基础资质要求
1. 学历门槛： - 统招本科及以上学历（计算机/数学/统计学相关专业优先） - 50%岗位要求硕士及以上学历（算法工程师/深度学习岗） - 5%岗位明确要求博士学历（算法研发方向）
2. 工作经验：
- 主流需求集中在3-5年经验（占岗位需求的1/3）
- 高端岗位（AI产品经理/导航算法）要求5年以上经验占比达23%
二、技术能力矩阵
| 技术维度 |
具体要求 |
| 编程基础 |
• 精通Python语言
• 熟练使用SQL
• 掌握C++/Java优先 |
| 框架要求 |
• Web框架：Django/Flask/FastAPI
• 数据分析：Pandas/Numpy/Scikit-learn
• 深度学习：PyTorch/TensorFlow |
| 算法能力 |
• 基础算法：LR/MLP/CNN/RNN/词袋模型
• 专项延伸：需在NLP/推荐系统/计算机视觉等方向有深度实践 |
| 大模型开发 |
• 提示词工程
• RAG架构实施
• LangChain/LlamaIndex框架应用 |
三、项目经验要求
必备经验： - 端到端机器学习项目全流程开发经历 - 算法工程化落地经验（模型部署/性能优化）
优先条件：
- 能源管理系统开发经验（负荷预测/能源优化）
- 运筹优化项目经历（如路径规划/资源调度）
- 多模态算法开发经验（文本/图像/语音融合处理）
四、能力评估体系
三维评估模型： 1. 专业知识储备：数学建模/算法理论/领域知识（如能源管理） 2. 工程实践能力： - 技术文档撰写（专利/标准化文档） - 跨平台部署能力（x86/ARM） - 模型压缩与量化技术 3. 持续学习潜能： - 技术文献研读能力（需英文论文阅读） - 开源社区贡献经历 - 行业情报分析能力
五、薪资水平分布
城市差异： - 北京/上海/深圳：20-40k（3-5年经验） - 南京/杭州：15-30k（1-3年经验）
薪资结构：
- 基础薪资占比70%+绩效奖金（技术成果转化奖励）
- 14薪成为主流配置（占岗位发布的68%）
六、行业趋势要求
重点技术方向： - 具身智能技术（人形机器人领域需求增长479%） - 强化学习应用（运动控制/环境交互） - 低精度量化方法（边缘计算部署）
政策导向：
- 需关注《促进机器人产业高质量发展行动计划》等政策要求
- 具备专利布局能力（与专利工程师协作经验）
七、软性技能要求
- 跨学科协作能力（需与机械/硬件团队协同） - 技术汇报能力（含项目阶段性成果演示） - 快速学习能力（应对技术迭代周期缩短至6-9个月）
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张颖欣
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