浪潮
AI研发工程师
AI研发工程师
发布于 大约 5 小时前普通员工/个人贡献者
济南市
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
图像识别
大模型
数据处理
机器学习
深度学习
算法优化
自然语言处理
AI 估算 · 15k–25k
浪潮集团AI岗位，硕士起，技术门槛高，济南市场薪资中等偏上，应届生15-25k合理。
职位详情
关于这个职位
作为浪潮集团的AI研发工程师，你将参与企业级AI智能化项目的全流程研发，涵盖机器学习、深度学习、大模型应用及算法优化等核心模块
岗位要求硕士学历，精通Python和AI基础理论，并具备数据处理与模型迭代能力
工作地点在济南，适合技术扎实、热爱前沿AI技术的求职者
最低要求
硕士及以上学历，人工智能、计算机科学与技术、软件工程、数据科学与大数据技术、电子信息工程等相关专业，具备扎实的计算机、算法、数理基础知识
熟悉机器学习、深度学习基础理论，熟练使用Python编程语言，了解数据结构、算法、神经网络、大模型微调、提示词工程等相关知识，能够独立完成基础算法开发和数据处理工作
工作职责
参与AI智能化项目全流程研发与落地，协助团队完成机器学习、深度学习、大模型应用、智能算法优化等核心模块的开发工作，配合完成项目需求拆解、方案落地、代码编写及功能调试，支撑企业智能化业务场景落地，包括智能识别、智能决策、自动化赋能等相关业务
负责AI相关数据的处理工作，涵盖业务数据的采集、清洗、标注、预处理及数据集优化，搭建标准化数据处理流程，配合算法模型完成训练、验证、迭代调优，持续提升模型准确率、稳定性和适配性，解决模型落地过程中的基础数据问题
跟进AI行业前沿技术、开源框架及算法迭代动态，结合公司业务场景开展技术调研和可行性测试，协助团队完成新技术、新模型的落地验证，输出技术调研报告、测试总结及落地优化方案，助力团队技术体系迭代升级
配合完成AI智能化产品的测试、上线及运维支撑工作，排查项目落地过程中的算法、功能、兼容性等基础问题，持续优化产品智能化体验，同时整理项目文档、技术文档、迭代日志，保障项目规范化推进
对接业务智能化需求，参与需求评审、方案研讨，结合AI技术能力给出合理化落地建议，助力传统业务数字化、智能化升级，提升业务运行效率
优先资格
在校期间有AI相关科研项目、课程设计、竞赛经历、开源项目贡献或实习经验优先，具备图像识别、自然语言处理、智能预测、自动化算法落地等相关项目实操经验者优先，能够清晰理解项目研发逻辑
掌握基本的Git版本管理、模型训练、项目部署基础流程，了解Linux基础命令者优先
具备良好的逻辑思维、数据分析能力和问题拆解能力，善于学习前沿AI技术，拥有较强的自主学习能力和创新意识
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 浪潮作为国内IT巨头，平台大，项目资源丰富，技术积累深厚
- AI方向前景广阔，接触前沿技术（大模型、深度学习），技能增值快
- 济南生活成本低，工作稳定性高
- AI领域技术更新快，需要持续学习和跟踪最新进展
- 项目节奏可能较快，需要适应多任务并行
- 适合具备硕士学历、热爱AI技术、有较强学习能力和项目落地经验的求职者，特别是希望在大型企业深耕AI技术的人
缺点 / 挑战
- 算法落地过程中可能遇到数据质量、模型效果等挑战，需较强的问题解决能力
角色解读
- 初级算法工程师 -> 高级算法工程师 -> 技术专家/算法架构师
- 横向转型：可向AI产品经理、数据科学家或AI解决方案架构师发展
- 深耕方向：选择计算机视觉、NLP或大模型等细分领域成为领域专家
- 参与AI项目全流程开发，包括模型设计、训练、调优和部署，解决实际业务问题
- 负责数据采集、清洗、标注和数据集构建，支撑算法迭代
- 跟踪前沿AI技术（如大模型），进行技术调研和可行性测试，推动新技术的落地
- 配合产品测试和运维，排查算法问题，优化产品智能化体验
- 扎实的机器学习和深度学习理论基础，熟悉常见算法和模型
- 精通Python编程，熟练使用NumPy、Pandas等数据处理库
- 了解大模型微调、提示词工程等前沿技术
- 掌握Git版本控制、Linux基础操作和模型部署流程
申请策略
- 研究浪潮的AI产品线，在面试中展示你对公司业务的理解
- 准备一个完整的项目介绍，从问题、数据、模型到部署，体现全流程能力
- 突出参与过的AI项目，尤其是图像识别、NLP或大模型相关，写明你的具体贡献和成果
- 强调编程能力：Python熟练度，以及使用的框架如PyTorch、TensorFlow等
- 列出竞赛经历、开源贡献或实习经验，体现主动学习和动手能力
- 强化大模型微调、RAG（检索增强生成）等前沿技术，准备相关demo或项目
- 熟悉浪潮的业务场景（如智能制造、智慧城市），思考AI如何落地
面试指南
- 理论问题：先给出定义，再解释原理，最后举例说明
- 项目问题：用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰描述
- 算法问题：先分析问题，再提出多种候选方案，并比较优劣
- 解释神经网络中反向传播的原理
- 如何解决过拟合？列举几种方法
- 你做过的最有挑战的AI项目是什么？如何解决的？
- 对Transformer模型的理解，如何应用在NLP任务中？
- 如何评估一个机器学习模型的性能？
职位点评
67
综合评分
浪潮AI研发岗，前沿技术栈，发展空间大，但WLB和薪资透明度一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
最适合追求技术成长和职业发展的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资面议，但浪潮作为上市公司福利较完善，整体补偿性一般。
薪资信号面议 (15K-25K/月)
成长发展
85较高
职位技术前沿，涉及大模型、深度学习等，成长空间大，但未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、机器学习、深度学习、大模型
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，且济南科技园位置一般。
工作模式仅现场办公
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
AI行业高速增长，对社会智能化有积极影响，但JD未强调使命感。
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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