中国南方航空
AI开发工程师
AI开发工程师
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Pytorch
Tensorflow
大语言模型
算法落地
计算机视觉
软件工程化
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
国企平台、前沿AI技术、工作稳定、注重工程落地与社会价值
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，方便横向比较。
薪资怎么样
2.0万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
80 个在招
市场机会
选择面较广
广州 · 人工智能 · 85 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI领域软件工程化与产品开发，设计并落地神经网络、计算机视觉及大语言模型等核心算法
主要职责是将AI技术转化为业务场景应用，需具备扎实的编程基础和对主流AI框架的深入理解，推动技术向实际业务价值转化
最低要求
学历要求：大学本科及以上
英语要求（满足其一即可）：
本科生取得大学英语四级425分及以上成绩
硕士研究生取得大学英语六级425分及以上成绩
或取得英语专业四级60分及以上、托福80分及以上、雅思6.5分及以上、GRE 300分及以上成绩
专业要求：计算机科学与技术、软件工程、数学、统计学、电子信息等相关专业
资质要求：
熟练掌握至少一种主流编程语言（如Python等）
熟悉至少一种主流机器学习或深度学习框架（如TensorFlow, PyTorch等）
理解主流AI技术（如大语言模型、计算机视觉、推荐系统）的能力边界与应用价值，能准确评估技术在特定业务场景中的适用性
工作职责
负责AI领域软件工程化与产品开发全流程
设计并落地神经网络、计算机视觉、大语言模型、生成式AI等核心算法及系统架构
实现AI技术向业务场景的转化应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托南航平台，拥有海量真实业务数据和丰富的应用场景，职业稳定性高
- 传统企业数字化转型中可能存在流程较长、技术栈迭代速度不如纯互联网公司快的问题
- 追求稳定平台、希望将AI技术应用于实体产业、具备较强工程落地能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI架构师、算法专家或技术管理方向发展，深耕垂直行业AI应用解决方案
- 负责从算法设计到工程落地的全流程开发，包括神经网络和LLM模型的构建与优化
- 精通Python及主流深度学习框架，具备将AI技术适配到具体业务场景的工程化能力
申请策略
- 关注南航在智慧民航、旅客服务等方面的最新动向，展示你对行业的理解
- 突出AI项目从0到1的落地经验，强调对业务场景的理解和技术选型能力
- 加强对大语言模型应用开发（如RAG、Agent）及边缘计算部署技能的学习
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点阐述技术难点、解决方案及最终带来的业务价值（如效率提升百分比）
- 请介绍一个你主导的AI项目，重点说明如何解决业务痛点
- 在大语言模型应用中，如何平衡性能、成本与效果？
- 如何将传统的CV算法优化以适应实时性要求高的航空场景？
- 复习深度学习基础理论，准备1-2个完整的端到端AI项目案例，了解南航近期发布的数字化战略
职位点评
薪资福利75
成长发展70
工作生活80
使命价值75
薪资福利
75中等
作为上市巨头企业，提供稳定的薪酬体系和完善的国企福利（五险一金、补充医疗等），但现金薪资可能略低于一线互联网大厂。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
70中等
接触前沿AI技术（LLM、CV），但在传统企业环境中，技术迭代的激进程度可能受限，更多侧重于技术的稳健落地。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、计算机视觉、神经网络、生成式AI、Python、TensorFlow、PyTorch
业务类型profit_center
工作生活
80较高
国企通常工作节奏相对可控，WLB优于互联网大厂，但具体取决于项目组进度，JD未明确提及弹性工作制。
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
75中等
服务于国家大型央企，助力智慧民航建设，具有明显的社会价值和行业影响力。
行业发展稳定成熟行业
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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