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【2027年校招】软件开发工程师
【2027年校招】软件开发工程师
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机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
Rag
Tensorflow
大模型
物联网
计算机视觉
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
巨头国企校招、前沿AI与物联网技术栈、成长空间大，薪资稳定且具社会价值。
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.5万
比机器学习工程中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
64 个在招
市场机会
选择不多
济南 · 机器学习工程 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责机器学习、深度学习及大模型应用的设计、开发与调优，参与Agent智能体方案设计及RAG等工程实现
同时涉及大数据平台建设与物联网数据采集分析的全链条研发，推动AI技术在能源业务场景中的落地
最低要求
具备扎实的计算机功底与数理基础，理解机器学习、深度学习基本原理，了解 CNN、RNN、Transformer、注意力机制及预训练模型等主流网络结构
熟悉 PyTorch、TensorFlow 等至少一种主流深度学习框架，具备完整的模型训练、调优经验（课程设计、学科竞赛、科研项目、实习或开源项目均可），具备独立开展算法实验、效果评估与性能优化的能力
熟练使用 Python 进行算法开发、实验验证与数据分析，具备独立编码、调试、问题定位能力
了解大模型数据处理、参数高效微调，了解 RAG 全链路、向量数据库、Prompt 优化、Agent 框架、Skill 编写中的一项或多项
逻辑清晰，学习能力强，有较强的自驱力与钻研精神
具备良好的沟通表达与团队协作能力
工作职责
参与机器学习、深度学习相关模型的设计、开发、训练与调优，参与目标检测、分类、行为分析、多模态理解等算法方向的研发与迭代优化
参与大模型应用开发、Agent 智能体方案设计与功能搭建
参与 Agent Skill 的编写、封装、注册、工具接入、调用编排与效果调优
参与 RAG、Prompt 优化、向量检索等能力的工程实现，推动相关业务方案落地与迭代优化
参与大模型 Harness 评测与训练基座建设，完成模型性能、效果、稳定性的基准评测与迭代调优，标准化模型实验与验证流程
参与大数据平台与数据链路的建设与使用，基于 Hadoop、Spark、Flink 等框架完成数据采集、存储、清洗、计算与特征加工，为大模型训练、算法迭代和业务分析提供数据支撑
参与从物联网数据采集、大数据处理到 AI 分析的全链条研发，完成设备端音视频与传感器数据的采集、编码、传输方案实现，协同硬件团队完成传感器、网关等设备的端云联调与测试
跟进 AI、计算机视觉、大模型、大数据及物联网领域前沿技术，完成主流开源方案的调研、原型验证与工程化落地
参与模型与数据组件的性能优化、问题排查，保障算法与数据链路的稳定性与资源效率
优先资格
熟悉目标检测、图像分类等计算机视觉核心算法原理者优先
掌握 Java 或 C++ 者优先
了解 Harness 类评测框架/评测基座，有评测基座搭建、模型标准化评测经验者优先
熟悉大数据相关技术者优先，如 Hadoop、Spark、Flink、Hive、Kafka 等至少一种
熟悉物联网相关技术者优先，如 MQTT、CoAP 等协议，音视频编解码及 FFmpeg、GStreamer 等工具，嵌入式系统开发、设备端与云端联调等至少一项
有核心论文者优先，如 CCF 推荐会议/期刊、SCI/EI、顶会/顶刊等
有高水平竞赛、发明专利等成果者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托巨头企业平台，能接触能源物联网与AI结合的前沿落地场景，技术栈涵盖大模型、Agent与大数据，技术积累深厚
- 国企背景工作稳定性高，福利体系完善
- 业务场景涉及端云联调与硬件协同，技术链路长，排查问题难度较大
- 适合具备扎实AI算法基础、对大模型与物联网交叉领域感兴趣，且追求稳定平台与长期技术发展的硕士应届生
缺点 / 挑战
- 大模型与物联网结合属于探索性业务，可能面临技术落地与效果调优的瓶颈
角色解读
- 从初级算法/软件开发工程师成长为AI技术专家或架构师
- 未来可向大模型应用负责人、AI业务线技术总监等方向发展
- 负责机器学习、深度学习及大模型应用的设计、开发与调优，参与Agent智能体方案设计及RAG等工程实现
- 参与大数据平台建设与物联网数据采集分析的全链条研发，推动AI技术在业务场景中的落地
- 扎实的计算机与数理基础，熟练掌握Python及PyTorch/TensorFlow等深度学习框架
- 了解大模型、RAG、Agent及大数据组件，具备物联网数据采集与端云联调经验者优先
申请策略
- 了解国家电投在新能源、智慧能源及数字化转型方面的业务布局，思考AI技术如何赋能电力物联网场景
- 突出在PyTorch/TensorFlow框架下的完整模型训练与调优经验，展示大模型应用或计算机视觉相关的项目/科研成果
- 强调Python编码能力，若有Java/C++或大数据/物联网项目经验务必写上
- 提前熟悉LangChain等Agent框架及RAG全链路实现，了解Hadoop/Spark等大数据组件基础
- 复习计算机视觉经典算法及物联网通信协议（MQTT等）
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，突出个人贡献与最终收益
- 对于技术问题，先阐述核心原理，再结合具体场景说明优化思路，最后总结技术选型的考量
- 请详细介绍一个你主导或深度参与的深度学习/大模型项目，遇到了什么难点及如何解决的？
- 在RAG或Agent开发中，如何优化检索效果或工具调用的成功率？
- 如果设备端采集的音视频数据存在大量噪声，你在算法或数据链路上会如何处理？
- 请解释Transformer的注意力机制，以及它在处理长文本或长序列时的局限性
- 复习深度学习基础理论（CNN、RNN、Transformer），准备1-2个能体现独立解决问题能力的项目案例
- 了解大模型微调（如LoRA）及评测基座的基本概念，熟悉能源物联网行业背景
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值80
薪资福利
75中等
国企巨头校招岗位，薪资在济南地区具有竞争力，且稳定性与福利保障较好，但整体薪资上限可能不及一线互联网企业。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.8万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、Agent、大数据与物联网等前沿技术，技术栈丰富且处于行业前沿，有充足的技术成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈PyTorch、TensorFlow、大模型、Agent、RAG、Hadoop、Spark、Flink、计算机视觉
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
国企背景通常工作节奏相对规律，但AI算法岗及全链条研发可能面临一定的项目交付压力，具体WLB情况未明确。
工作模式未明确
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
80较高
依托国家电投平台，AI技术将应用于能源物联网与智慧电力场景，具有较高的社会价值与行业使命感。
行业发展高速增长赛道
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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