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 20 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
Ai Coding
Aiops
Llm
Rag
多模态
大模型
微调
提示工程
智能体
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿技术栈，成长空间大，薪资有竞争力，但WLB未知。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
40K
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 3640 个在招
市场机会
选择适中
深圳 · 人工智能 · 22 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是顺丰速运面向25-27届博士毕业生招聘的大模型算法工程师，专注于AI智能体方向
你将深度参与顺丰内部智能体项目，负责大模型技术的研发与优化，包括预训练、微调、提示工程、RAG等核心技术，并推动技术在智能问答、AIOps、AI Coding等垂直场景的落地应用，为顺丰的AI中台和AI生态建设贡献力量
最低要求
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
工作职责
业务介绍：负责顺丰统一AI和智能体基础设施建设，打造行业领先的AI中台和AI生态
岗位内容：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
研究内容：
（1）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
（2）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
- 深度参与大模型前沿技术研发，包括预训练、微调、RAG等，技术含量高，有利于个人技术成长
- 顺丰作为物流行业巨头，拥有丰富的业务场景和海量数据，为AI技术落地提供了绝佳的实践平台
- 作为博士后岗位，可以接触到前沿的AI研究和应用，为未来职业发展打下坚实基础
- 大模型技术迭代快，需要持续学习和研究，保持技术领先
- 适合对AI技术有浓厚兴趣，具备扎实算法基础和实战能力，希望在物流行业深耕AI技术的博士毕业生
缺点 / 挑战
- 需要将前沿AI技术落地到复杂的物流业务场景，可能面临业务理解和工程落地的双重挑战
- 作为研发岗位，工作强度可能较高，需要适应快节奏的工作环境
角色解读
- 在顺丰AI中台和智能体基础设施上，可以深入接触物流行业的海量数据和真实业务场景，成为大模型应用专家
- 随着AI技术在物流行业的深入应用，可以成长为AI技术专家或技术管理者，负责更大规模的AI项目
- 顺丰作为行业巨头，提供了广阔的内部转岗和晋升机会，未来可向AI架构师、技术总监等方向发展
- 负责大模型（LLM、多模态）的核心算法研发与优化，包括预训练、微调、提示工程、RAG等技术
- 深度参与顺丰内部智能体项目，将AI技术落地到实际业务场景，提升业务效果
- 负责大模型在垂直领域的应用开发，如智能问答、AIOps、AI Coding等，推动技术成果转化
- 扎实的计算机科学和人工智能理论基础，熟悉机器学习、深度学习算法
- 精通大模型相关技术，包括预训练、微调、提示工程、RAG等，有实际项目经验
- 具备优秀的编程能力，熟悉Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）
- 有较强的动手能力和问题解决能力，能快速参与AI中台开发和优化
申请策略
- 在申请前，深入了解顺丰的AI战略和业务布局，在面试中展现你对AI在物流行业应用的思考
- 准备一个能体现你大模型技术深度和项目实践能力的案例，并清晰阐述你的技术方案和成果
- 重点突出大模型相关的项目经验，如预训练、微调、RAG等，并展示具体的成果和量化指标
- 强调在AI算法方面的实战能力，包括使用PyTorch、TensorFlow等框架的熟练程度
- 突出在智能问答、AIOps、AI Coding等垂直领域的应用开发经验，体现技术转化能力
- 深入学习大模型的核心技术，如Transformer架构、注意力机制、模型压缩等，并动手实践
- 熟悉RAG、提示工程等应用技术，并尝试在具体场景中应用
- 了解物流行业知识，思考AI技术如何赋能物流业务，提升业务洞察力
面试指南
- 回答技术问题时，可以遵循STAR法则，清晰描述项目背景、你的任务、采取的行动和最终成果
- 对于应用场景问题，可以结合对物流行业的理解，从业务痛点出发，提出技术解决方案，并阐述其可行性和价值
- 请详细介绍一下你在大模型预训练、微调或RAG方面的项目经验
- 你如何评估和优化大模型的性能？请举例说明
- 如何将大模型技术应用到物流行业的具体场景中？请给出你的思路
- 你如何理解AI智能体？在顺丰的业务场景中，你认为AI智能体可以发挥什么作用？
- 你如何看待大模型技术未来的发展趋势？
- 复习大模型的核心技术，如Transformer、注意力机制、RLHF等，并准备相关项目案例
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
该职位为博士学历的校招岗位，薪资水平在深圳市场具有竞争力，但具体薪资未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
该职位深度参与大模型前沿技术研发，涉及预训练、微调、RAG等，技术含量高，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、多模态、预训练、微调、提示工程、RAG、智能体、AIOps、AI Coding
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式、加班情况等，无法判断WLB。
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
顺丰作为物流行业巨头，AI技术落地能提升物流效率，具有一定社会价值。
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
Watch Jobs