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人工智能技术研究所五级工程师（AI+露天矿山方向）
人工智能技术研究所五级工程师（AI+露天矿山方向）
发布于 3 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
人工智能
数据融合
智慧矿山
机器学习
矿山信息化
算法建模
系统架构
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
科研平台背书、AI+矿山前沿交叉、技术成长空间大、需兼顾现场落地
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
3.3万
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 470 个在招 · 其中人工智能 8 个
市场机会
选择面较广
北京 · 人工智能 · 约 650 个在招
职位详情
关于这个职位
负责利用人工智能技术开展智慧矿山多系统数据融合与协同管控研发，参与综合管控系统的架构设计、部署实施及现场适配
同时负责构建数据驱动的矿山管控模型，进行仿真测试、效果评估与迭代优化，助力矿山生产、安全与经营环节的智能化升级
最低要求
博士研究生学历，专业为计算机科学与技术类、智能科学与技术类、矿业工程类
工作职责
负责利用人工智能等技术，围绕智慧矿山综合管控场景，开展多系统数据融合、协同管控等关键技术的研发与优化，解决矿山生产、安全、经营等环节的综合管控难题
参与四矿推广项目中综合管控系统的需求分析、架构设计、部署实施及现场适配开发等工作
参与基于数据驱动的矿山综合管控模型建立、仿真测试及现场应用效果评估与迭代优化工作
参与相关课题研究及上级交办的其他工作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托国家级能源科研平台，资源稳定且项目规模大
- 深耕AI+工业垂直领域，技术落地场景稀缺且壁垒高
- 博士起薪与福利体系完善，职业稳定性强
- 需频繁深入矿山一线进行数据采集与现场适配，工作环境相对艰苦
- 传统行业数字化转型节奏较慢，技术迭代与业务磨合周期较长
- 适合具备扎实算法功底、愿意投身工业智能化落地、对能源矿山领域有浓厚兴趣且能适应一定现场工作的博士毕业生
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向资深AI算法专家或智慧矿山解决方案架构师方向发展
- 也可转向技术管理岗，主导大型工业智能化项目的研发与交付
- 聚焦智慧矿山场景，利用AI技术进行多系统数据融合与协同管控研发
- 负责矿山综合管控系统的架构设计与现场部署适配
- 搭建数据驱动的管控模型并进行仿真测试与效果迭代
- 扎实的计算机科学或矿业工程背景，精通机器学习/深度学习算法
- 具备复杂系统架构设计与数据融合能力
- 熟悉矿山业务流程及现场工程化落地经验
申请策略
- 提前研究目标单位在智慧矿山领域的布局与技术路线
- 准备针对“数据融合”与“现场适配”的具体案例，展现工程化思维而非纯学术背景
- 突出AI算法在工业/物联网场景的落地项目经验
- 强调跨学科背景（计算机+矿业/自动化）
- 展示系统架构设计、数据治理及现场调试能力
- 补充工业控制协议（如OPC UA、Modbus）与边缘计算知识
- 强化PyTorch/TensorFlow框架在实际业务中的调优经验
- 了解矿山安全生产标准与数字化政策
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目背景、任务目标、行动步骤与量化结果
- 针对现场问题，强调“数据清洗-特征工程-模型轻量化-边缘部署”的全链路解决思路
- 结合业务指标说明技术取舍逻辑，展现工程化落地能力
- 请详细介绍你过往项目中数据融合或协同管控的技术实现细节
- 面对矿山现场复杂的噪声数据和异构系统，你会如何进行模型鲁棒性优化？
- 如何平衡算法精度与现场实时性要求？
- 梳理1-2个完整的AI落地项目，重点准备数据预处理、模型部署及效果评估环节的细节
- 复习工业物联网通信协议与边缘计算基础
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
博士应届起薪处于市场中上水平，五险一金及补充福利完善，整体薪酬竞争力较强。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
85较高
提供国家级科研平台与真实工业场景，技术前沿性与落地价值兼备，博士培养体系成熟。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈人工智能、数据融合、协同管控、模型建立、仿真测试
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
整体节奏相对平稳，但岗位涉及现场适配与推广项目，需阶段性赴矿区出差，WLB受项目周期影响。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
致力于推动能源矿山行业的智能化转型与安全生产，具有显著的行业变革意义与社会价值。
行业发展稳定成熟行业
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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