中国远洋运输集团
生成式大模型研发岗
生成式大模型研发岗
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
Ai4S
Cad/Cae
Diffusion
Gnn
Pytorch
Tensorflow
国产Gpu
生成式大模型
船舶设计
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
大型航运集团的前沿AI研发岗，交叉性强、成果导向明确，WLB与薪酬需面谈确认。
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
5.0万
比人工智能中位数高
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 420 个在招 · 其中人工智能 7 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 390 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向船型设计场景研发生成式大模型，跟踪AI4S前沿并快速验证新成果，同时将技术产出转化为发明专利、论文或技术报告，以提升船舶设计效率
适合具备生成式模型与工程科学交叉背景的研发人才
最低要求
精通生成式模型（Transformer/Diffusion/GNN等）
有生成式AI相关科研/工程项目经历
熟练使用PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
硕士学历要求3年以上相关工作经验
人工智能、计算机科学与技术、自动化等相关专业
良好的英语基础
工作职责
负责研发面向船型设计的生成式大模型，提升设计效率
跟踪AI4S前沿研究，开展创新研究并实现最新成果快速原型验证
技术成果形成发明专利，并撰写高水平学术论文或技术报告
优先资格
具有国产GPU开发经验者优先
博士学历优先
具有力学、流场、数学等AI4S相关知识背景或项目研发经验优先
了解船舶设计/建造流程及CAD/CAE等系统软件技术优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处于生成式AI与AI4S交叉前沿，技术探索空间大
- 面向真实船型设计场景，研究成果有机会直接转化为工程效率提升
- 明确要求专利、论文和技术报告产出，有利于个人成果积累
- 大型航运集团业务场景丰富，跨学科协作资源较多
- 前沿研究存在不确定性，原型验证和业务落地可能需要较长周期
- 适合希望在生成式AI与工程科学交叉领域深耕、具备较强研究能力并愿意持续学习船舶设计知识的研发型人才
缺点 / 挑战
- 需要同时理解生成式模型与船舶设计、力学/流场等工程知识，跨学科门槛较高
- 国产GPU适配、模型训练优化等工程问题可能带来额外技术挑战
角色解读
- 可沿生成式大模型算法专家方向发展，深耕AI4S与工程科学交叉研究
- 可逐步承担跨学科项目负责人角色，推动模型从原型验证走向业务落地
- 依托专利、论文和工程成果积累，向公司AI研发核心岗位或技术管理岗位发展
- 研发面向船型设计的生成式大模型，围绕设计效率提升构建模型方案与训练流程
- 跟踪AI4S前沿研究，快速复现和验证最新成果，推动原型系统落地
- 将研究成果沉淀为发明专利、高水平论文或技术报告，形成可复用的技术资产
- 与船舶设计、工程和算法团队协作，把生成式AI能力嵌入实际设计场景
- 扎实掌握Transformer、Diffusion、GNN等生成式模型原理与训练方法
- 熟练使用PyTorch/TensorFlow，具备生成式AI科研或工程项目经历
- 具备AI4S、力学、流场或数学建模背景，能把科学计算问题转化为模型问题
- 了解船舶设计/建造流程及CAD/CAE系统者更有优势，并能阅读英文文献
申请策略
- 投递时强调你对AI4S和工程落地的兴趣，而不只是通用大模型经验
- 面试前了解中国远洋运输集团的航运与船舶设计业务，准备跨学科沟通案例
- 突出生成式模型项目经历，说明模型架构、训练数据、训练策略和最终效果
- 展示PyTorch/TensorFlow工程能力，以及国产GPU适配或分布式训练经验
- 如有AI4S、力学、流场、数学建模相关论文或项目，应放在显眼位置
- 有专利、论文、技术报告或CAD/CAE、船舶设计相关经历可作为差异化亮点
- 提前补充船舶设计流程、CAD/CAE系统的基本知识，理解船型设计中的核心约束
- 准备一个生成式模型从研究到原型验证的完整案例，梳理技术选型与评估指标
面试指南
- 用“问题背景—技术方案—实验结果—业务价值”的结构讲项目，突出你的独立贡献
- 回答模型选型时先讲任务特性与数据条件，再比较不同生成式模型的优缺点
- 跨学科问题可按“需求拆解—与领域专家对齐—快速原型—评估迭代”的框架展开
- 请介绍一个你主导或深度参与的生成式模型项目，模型架构和训练策略是什么？
- Transformer、Diffusion、GNN各自适合什么场景？如何为船型设计选择模型？
- 如何把AI4S前沿成果快速复现并验证在船舶设计任务上的有效性？
- 你有国产GPU开发或适配经验吗？遇到过哪些性能或兼容性问题？
- 如果模型效果不稳定，你会如何设计评估指标和迭代方案？
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活50
使命价值82
薪资福利
65中等
JD未披露薪资和福利，补偿性信息透明度有限；具体薪酬、奖金与福利需通过面试与HR确认。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
岗位处于生成式AI与AI4S交叉前沿，强调创新研究、原型验证、专利与论文产出，技术成长和成果积累空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成式大模型、Transformer、Diffusion、GNN、PyTorch、TensorFlow、国产GPU、AI4S、CAD/CAE
成长机会跟踪AI4S前沿研究、开展创新研究、实现最新成果快速原型验证、技术成果形成发明专利、撰写高水平学术论文或技术报告
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，WLB信息不足；工作地点仅给出上海，通勤与到岗要求需面试确认。
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
82较高
岗位将生成式AI用于船型设计与AI4S研究，具有技术探索和工程应用价值，但JD未强调直接社会使命。
行业发展新兴领域（暂难判断）
社会影响中性/一般
使命信号提升设计效率、跟踪AI4S前沿研究
创新程度积极采用新技术
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