新华三
AI大模型算法工程师（工业业务）(J18898)
AI大模型算法工程师（工业业务）(J18898)
发布于 11 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Ai算法
制造业
大模型
工业智能体
数据治理
数据采集
机器学习
模型训练
值不值得投
65综合评分
综合评分 65
前沿AI技术栈、工业应用前景好，成长空间大，但薪资未披露、WLB不确定。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
2万
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择适中
苏州 · 机器学习工程 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位专注于AI大模型算法的研究与应用，针对制造业客户需求进行数据采集、模型训练及微调，开发工业智能体以推动场景落地
需要快速学习业务知识，将新技术与行业需求结合
最低要求
计算机、人工智能、大数据、通信电子等相关专业
逻辑性强，表达能力良好、积极主动，沟通交流能力强
具备强烈好奇心与持续学习能力，对AI算法、大模型、工业智能体、数据治理等感兴趣并且愿意长期从事相关工作，可快速学习业务知识，将新技术与行业需求结合
具有较强责任心，有自驱力，有担当，抗压能力强
工作职责
跟随研究和掌握行业流行或前瞻性强的AI算法和模型，针对客户需求进行数据采集、整理和模型算法训练微调，满足场景需要
针对制造业客户的智能化需求，在学习和了解业务的基础上结合工业算法和模型能力，开发场景工业智能体，最终进行落地和应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI大模型技术，有广阔的技术探索和成长空间
- 工业应用领域正处增长期，能积累有价值的行业经验
- 新华三作为知名科技公司，提供较大的项目平台和资源支持
- 需要快速掌握制造业业务知识，跨领域学习曲线可能较陡
- 项目落地要求高，可能涉及高强度工作节奏和复杂问题解决
- 适合对AI算法有热情、愿意深入工业领域、具备快速学习能力和责任心的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从初级算法工程师成长为高级算法专家，专注于工业AI领域
- 向解决方案架构师或技术管理岗位发展，参与行业智能化战略规划
- 研究并掌握前沿AI算法和大模型技术，针对工业客户需求进行数据预处理和模型微调
- 学习制造业业务流程，结合工业算法开发智能体应用，推动智能化场景落地
- 扎实的AI算法和机器学习知识，熟悉大模型训练、微调及优化技术
- 良好的逻辑思维和沟通能力，能快速学习业务知识并转化为技术方案
- 较强的责任心和自驱力，能承受项目压力并持续跟进技术更新
申请策略
- 研究新华三在工业智能化领域的业务方向和产品，准备针对性见解
- 准备展示如何将AI技术与实际工业需求结合的案例或想法
- 突出AI算法项目经验，特别是大模型训练、微调或相关实践
- 展示学习能力和对工业应用的兴趣，如有相关课程或自研项目
- 强调沟通协作和抗压能力，用具体事例证明
- 深入学习工业AI应用案例，了解制造业常见场景和挑战
- 提升数据处理、模型优化及工程化部署的技能，如使用PyTorch、TensorFlow等框架
面试指南
- 结合具体项目或课程经验回答，突出技术深度和应用思考
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述经历
- 表达对技术和行业的热情，同时说明自己的学习计划和适应能力
- 请介绍你对大模型算法的理解，以及如何针对工业场景进行微调？
- 如何快速学习一个新行业的业务知识并应用于AI开发？
- 描述一个你解决复杂技术问题的经历，包括遇到的挑战和解决方案
- 你对工业智能体有什么看法？它在制造业中有哪些潜在应用？
- 为什么选择加入新华三的AI团队？你对这个职位有什么期待？
职位点评
薪资福利60
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
JD未披露薪资和福利信息，补偿性动机满足程度有限。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿AI大模型技术，有较好的技能成长和行业学习空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI算法、大模型、模型训练、工业智能体、数据治理
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式、办公灵活性或WLB信号，生活化动机满足程度不确定。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
制造业智能化有正向社会影响，AI应用属于增长领域，提供一定使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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