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外运华东-外运长江-科技赋能中心-AI 开发工程师岗（2027年秋招）(J34278)
外运华东-外运长江-科技赋能中心-AI 开发工程师岗（2027年秋招）(J34278)
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai应用开发
Prompt工程
Rag
前后端开发
大模型
智能体
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
央企背景、AI前沿技术栈、业务落地导向、稳定性高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.2万
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 570 个在招
市场机会
选择不多
南京 · AI算法 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
作为2027届校招AI开发工程师，你将负责“AI+物流”场景下的应用开发与落地，包括RAG、代码生成及智能识别等技术
同时参与数字长江平台的前后端开发，沉淀AI组件与规范，并跟踪大模型前沿技术以推动业务创新
最低要求
IT专业（计算机、软件、数据、人工智能等相关）本科及以上学历
熟悉主流开发语言（Java/Python 等）与前后端框架，具备独立完成功能开发的能力
了解大模型、Prompt 工程等 AI 技术，有 AI 应用或智能体开发实践经验者优先
熟悉数据库设计与接口开发
逻辑清晰，自驱力强，能将业务问题转化为可落地的技术方案
工作职责
AI 应用开发: 围绕公司重点信息化项目及"AI+物流"创新方向，负责 AI 应用的规划、设计与开发实现，推动 RAG、代码生成、智能识别等 AI 能力在业务场景落地
平台支撑: 支撑集疏运营销服务平台等重点项目迭代，承接数字长江基础平台建设与前后端开发
能力沉淀: 沉淀可复用的 AI 组件、提示词与开发规范，建设长江 AI 应用体系
技术探索: 跟踪大模型、智能体等前沿技术，评估并引入适合长江业务场景的 AI 方案
协同落地: 联动业务与产品岗，参与需求评审与交付验证，确保 AI 功能落地见效
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠央企平台，资源稳定
- 聚焦“AI+物流”前沿赛道，技术落地场景丰富
- 校招培养体系相对完善
- 业务导向强，需快速理解物流复杂场景
- 希望进入稳定大厂、对AI落地应用感兴趣、具备较强业务理解能力的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 传统企业数字化转型中需平衡新技术与旧系统，沟通成本较高
角色解读
- 从AI应用开发向AI架构师或技术专家方向发展，也可转向物流数字化转型的产品或管理岗位
- 负责将AI技术（如RAG、大模型）应用于物流业务场景，进行从规划到落地的全流程开发
- 掌握Java/Python等编程语言，熟悉前后端开发框架，了解大模型原理及Prompt工程，具备数据库设计能力
申请策略
- 关注中国外运数字化转型动态，准备关于“AI如何提升物流效率”的具体思考或案例
- 突出AI项目实战经验，特别是RAG、大模型微调或Agent开发经历
- 展示全栈开发能力及解决复杂业务问题的案例
- 深入理解LLM基本原理及向量数据库使用
- 补充物流行业基础知识，提升业务敏感度
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 强调技术选型依据及业务价值产出
- 展现沟通协作与问题解决能力
- 请介绍一个你参与的AI应用项目，你在其中承担的角色及技术难点
- 如何理解RAG技术在物流场景中的应用？
- 如果业务部门提出的AI需求不切实际，你会如何处理？
- 你对大模型在垂直领域落地的挑战有什么看法？
- 复习大模型核心概念（Transformer、Attention机制等）
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
央企校招薪资虽非互联网顶尖，但福利体系完善、稳定性高，综合性价比在市场水准之上。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–1.5万/月）
成长发展
80较高
岗位涉及前沿AI技术与物流业务结合，技术栈现代，且为校招岗位，成长空间较大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、RAG、大模型、Prompt工程、智能体、Java、Python
业务类型profit_center
工作生活
65中等
央企工作节奏相对互联网较为平稳，但科技赋能中心可能面临项目交付压力，WLB中等偏上。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过AI技术赋能传统物流行业，推动产业升级，具有一定的社会价值和行业意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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