顺丰速运
大模型算法工程师-AI智能体方向（博士后）
大模型算法工程师-AI智能体方向（博士后）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
其它
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
PyTorch
RAG
TensorFlow
LLM
微调
AIOps
大模型
智能体
AI 估算 · 30k–50k
博士后岗位，博士学历，AI算法方向稀缺，顺丰大厂且为研究岗，薪资具有竞争力，但相比互联网大厂略保守。
职位详情
关于这个职位
该职位是顺丰速运的博士后岗位，专注于大模型与AI智能体方向
你将深度参与顺丰内部AI中台和智能体基础设施建设，负责大模型（LLM、多模态）的预训练、微调、RAG等技术研发与优化，并应用在智能问答、AIOps等实际业务场景中，推动AI技术落地
适合具有博士学历、AI算法基础扎实、有志于在垂直领域研究大模型应用的求职者
最低要求
教育背景：24-26届博士，计算机/AI相关等相关专业博士，有AI算法基础和实战能力，能快速参与AI中台开发和优化工作
深度学习基础： 精通 Transformer 架构，熟悉 PyTorch / TensorFlow 等主流深度学习框架
科研能力： 在顶级会议或期刊（如 NeurIPS, ICML, ICLR, KDD, AAAI,等）发表过高质量论文者优先
工作职责
深度参与顺丰内部智能体项目，通过AI技术落地应用并且提升业务效果
参与大模型技术研发与优化，深入探索大模型（如LLM、多模态模型）的核心算法，包括预训练、微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）、RAG（检索增强生成）等技术，优化模型效果与性能
负责大模型在垂直领域的应用开发，包括但不限于智能问答、AIOps、AI Coding等场景，推动技术成果转化为实际生产力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顺丰业务场景丰富，数据量大，为AI落地提供真实应用土壤
- 公司已上市且规模大，平台稳定，薪资福利有保障
- 聚焦前沿大模型技术，能深度参与从研究到落地的全流程，积累宝贵经验
- 博士后岗位对科研产出有一定要求，需平衡工程落地与论文发表
- 大模型领域竞争激烈，技术迭代快，需要持续学习
- 物流行业AI应用复杂度高，业务理解成本较大
- 适合博士学历、对大模型技术有强烈研究兴趣、希望在工业界积累实战经验并探索垂直领域应用的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术方向：从大模型算法工程师逐步成长为AI专家或首席科学家，主导前沿技术研究
- 管理方向：未来可转向AI团队技术负责人，带领团队攻克复杂业务问题
- 业务方向：深入物流/供应链AI应用，成为行业解决方案专家，推动AI产业化
- 负责大模型（LLM、多模态）的核心算法研发，包括预训练、微调、Prompt Engineering、RAG等技术
- 深度参与顺丰内部智能体项目，将AI技术落地到智能问答、AIOps、AI Coding等实际业务场景
- 与团队协作优化顺丰AI中台，提升模型效果与性能，推动技术成果转化为生产力
- 精通 Transformer 架构，熟悉 PyTorch 或 TensorFlow 等深度学习框架
- 具备大模型训练、微调、RAG等实战经验，能够独立进行模型优化
- 较强的科研能力，有顶级会议/期刊（如NeurIPS、ICML）论文发表经验者优先
- 了解AI智能体、AIOps等场景，具备业务落地意识
申请策略
- 关注顺丰AI中台建设进展，在面试中展现对技术落地细节的思考
- 可以提前联系顺丰技术团队或通过学术会议认识内部人员，获取内推机会
- 突出博士研究方向与大模型的关联性，尤其是预训练、微调或RAG相关项目
- 列举在顶级会议/期刊发表的论文，或参与的开源项目
- 强调深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）的使用经验及模型优化成果
- 如有物流、供应链或AIOps相关经验，务必突出
- 补充大模型部署与推理优化知识，如TensorRT、ONNX等
- 熟悉顺丰业务场景（如物流调度、智能客服），提前了解行业痛点
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，突出技术细节和量化指标
- 先解释技术原理，再结合实际案例，最后展望潜在改进方向
- 展示对业务的理解：先说明当前痛点，再提出技术方案，评估可行性
- 请详细讲述你参与过的大模型微调项目，包括模型选择、数据准备、训练策略和效果评估
- RAG技术在实际应用中面临哪些挑战？你是如何解决的？
- 你对顺丰的哪些业务场景有了解？如何用大模型提升效率？
- Transformer的Self-Attention机制是如何计算的？请推导梯度
- 你未来的职业规划是什么？如何在博士后期间平衡科研与工程？
职位点评
71
综合评分
顺丰AI博士后，大模型前沿技术，高成长但需现场办公，适合专注技术的研究型人才。
更适合这类人
最适合追求技术成长和科研深度的求职者，对薪资福利和工作生活平衡要求适中。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资在深圳博士岗位中处于中上水平，顺丰为上市公司，福利稳定。但博士后岗位通常为固定薪资，奖金波动较小。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
该职位聚焦大模型前沿技术，包含预训练、微调、RAG等核心领域，且有顶级会议论文发表要求，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、多模态模型、Transformer、PyTorch、TensorFlow、RAG
成长机会博士后、顶级会议、核心算法
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，深圳总部，未提及弹性工作或远程，顺丰作为物流企业工作节奏可能较快。
工作模式仅现场办公
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
75中等
物流行业数字化转型前景广阔，顺丰业务与AI结合能产生显著社会效益。但岗位侧重技术研究，使命感较中性。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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