东莞算法工程师工资待遇
东莞算法工程师工资收入一般多少钱一个月？工资待遇怎么样？据最新统计，72.81%的岗位拿￥15K以上/月，按学历统计，本科以上工资￥19995/月，按经验，5年以上工资￥23248/月。有前途吗？就业前景怎么样？珠三角招聘市场需求：2024年招聘职位22个，地区主要集中在一线城市、新一线城市。
数据来源:东莞算法工程师薪酬查询数据来源于智通直聘企业公开发布的招聘信息统计分析得出，可能因统计算法等因素出现偏差，仅供参考。
数据来源：为智通直聘招聘市场数据的总和分析值，仅供参考
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算法工程师
岗位职责：
1、负责生产流程中数据的建模与分析，优化排产、裁剪及物料调度算法；
2、开发基于机器学习的质量检测模型，提升产品质检自动化水平；
3、参与供应链预测系统建设，实现销量预测与库存优化；
4、结合工艺数据持续迭代算法模型，提高生产效率与资源利用率；
5、与IT及生产部门协作，推动算法在实际产线中的落地应用；
任职要求：
1、计算机、数学、统计学或智能感知工程相关专业背景；
2、熟悉Python、Java或C++中至少一种编程语言；
3、掌握常见机器学习算法，了解深度学习框架者优先；
4、具备良好的逻辑思维和问题解决能力；
5、对制造业或包袋行业有了解者优先；
6、具备较强的学习能力和团队协作精神；
工作地点
广东省东莞市洪梅镇东莞市洪梅镇洪梅大道华南路1号
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6-8K
东莞-洪梅镇
本科
经验不限
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AI数据工程师
1 、熟悉熟练使用java、springboot、redis、nginx、springCloud、vue、mysql、PostgreSQL
2、有SpringAi相关项目经验优先
3、有配置SpringAi、mcp、ollama、主流大模型等相关工具优先
4、有docker、k8s、nginx，netflix相关项目配置经验优先。
5、有高并发项目经验优先
6、有MES\QMS系统经验优先
7、全日制大专及以上学历
工作地点
广东省东莞市石排镇东莞市兆丰精密仪器有限公司
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7-12K·15薪
东莞-石排镇
大专
经验不限
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算法工程师
1、图像处理、模式识别、机器学习相关专业，2年以上图像算法工作经验。
2、精通Python/C/C++等语言编程，对数据结构和算法设计有较为深刻的理解；
3、熟练使用Tensorflow/Caffe/Pytorch等深度学习框架，并能快速跟踪学术界最新成果。
4、有工业检测AOI相关的算法经验；
5.有扎实的数学基础，熟悉图像处理、深度学习相关的算法模型，如HOG、Canny、ResNet、SSD、YOLO等，对CNN、梯度下降、模型调优等有深刻理解；
工作地点
广东省东莞市石排镇东莞市兆丰精密仪器有限公司
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12-20K·15薪
东莞-石排镇
本科
2年
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AI应用工程师
岗位职责：
- 负责DeepSeek/豆包/通义千问等大模型与公司ERP系统（报价/订单/拼版/工单/排产模块）的集成落地，主导AI功能从POC测试到上线迭代的全流程，确保功能贴合印刷包装行业实际业务需求。
- 聚焦印刷包装行业核心场景，开发AI相关功能：自动刀线生成、AI拼版优化、智能核价，对接Pacdora API完成拼版全链路打通，解决业务实际痛点。
- 负责大模型API调用、Prompt工程优化、RAG知识库搭建，确保AI输出结果（刀线参数、拼版数据）的准确性、结构化，适配生产实际需求。
- 对接现有开发团队，完成AI功能与ERP的融合，处理数据隔离、异常降级、并发控制、成本监控等问题，推动跨岗位高效协作。
- 负责AI功能的后续迭代优化，监控token消耗、调用稳定性，优化推理效率，降低AI使用成本，落地AI降本增效目标。
- 梳理印刷包装行业AI应用场景，挖掘后续优化空间（如智能排产、设备故障辅助诊断），输出迭代方案并落地，搭建企业内部Prompt库+行业知识库。
任职要求：
- 本科及以上学历，计算机、软件工程相关专业，1-3年LLM大模型应用落地经验（必备，需提供相关项目案例）。
- 熟练掌握Java/Spring Boot开发,熟悉HTTP/流式输出、异常重试、降级熔断逻辑。
- 有大模型（DeepSeek/豆包/通义千问/OpenAI）集成经验，懂Prompt优化、结构化输出（JSON），了解RAG知识库搭建。
- 具备较强的问题排查能力和业务落地意识，不做纯算法研究，能快速适配印刷包装行业业务场景，推动AI功能落地。
工作地点
广东省东莞市大朗镇大朗镇公凹一路9号
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面议
东莞-大朗镇
本科
经验不限
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算法工程师
岗位职责：
1机器视觉、图像算法设计实现工作；
岗位要求：
1、计算机、数学、自动化等相关专业，本科以上学历。
2、熟悉数字图像处理、计算机等相关基础知识。
3、熟悉C++/C#等开发语言。
工作地点
广东省东莞市东城区主山振兴路36号
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20-40K
东莞-东城区
本科
3年
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AI工程师
工作职责
1. 场景化AI方案落地
- 聚焦精密压铸、机加工环节，开发视觉质检算法（如铸件缺陷检测、尺寸精度校验），替代人工检测，提升检测准确率与效率。
- 基于设备传感器数据与生产日志，构建时序预测模型，实现压铸机、CNC等设备的故障预警与预测性维护，减少停机时间。
- 结合ERP/MES/APS系统数据，优化生产排产与调度算法，平衡产能、交期与成本，适配“三精三百”管理要求。
2. 数据处理与模型开发
- 对接生产、质检、设备等数据源，完成数据采集、清洗、标注与特征工程，搭建工业级训练数据集，解决数据孤岛问题。
- 选用适配工业场景的机器学习/深度学习算法（如CNN用于视觉质检、LSTM/Transformer用于时序预测），完成模型设计、训练、调参与优化。
- 针对产线边缘算力限制，开展模型轻量化（量化、剪枝），确保模型推理速度与精度平衡。
3. 工程化部署与系统集成
- 采用Docker等工具封装模型，通过FastAPI搭建推理服务，实现与MES、QMS等现有信息化系统的集成对接。
- 完成AI方案在产线的试点与推广，配合生产、质检团队完成上线测试与效果验证。
4. 技术迭代与知识沉淀
- 跟踪工业AI、大模型、机器视觉等领域新技术，探索在精密制造场景的创新应用（如小样本学习解决工业数据稀缺问题）。
- 编写技术文档、部署手册，沉淀AI落地方法论，推动跨部门技术交流。
5、负责AI Agent核心架构设计与开发，不断优化和提升大模型Agent的技术框架，构建高可用、低延时的分布式系统
任职要求
1. 学历与专业：本科及以上学历，计算机科学、自动化、数据科学、电子信息等相关专业；硕士学历或有精密制造/压铸行业AI落地经验者优先。
2. 核心硬技能
- 编程基础：精通Python，熟悉NumPy、Pandas、Scikit-learn等工具；了解C++者优先（适配边缘端开发）。
- 框架与算法：熟练掌握PyTorch/TensorFlow至少一种深度学习框架；精通计算机视觉（目标检测/分割）、时序预测算法，有工业场景模型优化经验。
- 工程化能力：熟悉Docker容器化技术、FastAPI推理服务搭建；了解MLOps基础流程，具备模型监控与迭代能力。
- 行业适配：熟悉工业协议（Modbus/OPC UA）或MES/ERP系统数据对接经验者优先；了解精密压铸、机加工工艺或工业质检流程者加分。
3. 素质要求
- 具备较强的问题拆解能力，能将“无披锋、一次做准”等工艺要求转化为AI技术方案。
- 跨部门协作能力强，能高效对接生产、质检、IT团队，推动项目落地。
- 学习能力与抗压能力突出，适应制造业快速交付与持续优化的业务需求。
- 认同公司“以人为本、以质取胜”的经营理念，具备创新意识与工匠精神。
加分项
- 有精密制造行业AI质检、设备预测性维护、智能排产等项目落地经验。
- 掌握模型轻量化技术（TensorRT/ONNX）或边缘端（ARM/NPU）部署经验。
- 拥有AI相关专利、竞赛获奖或开源项目贡献者。
- 熟悉工业视觉检测设备（如三维扫描测量仪）数据处理流程。
工作地点
广东省东莞市长安镇东莞市长安镇上沙新春路15号
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15-25K·13薪
东莞-长安镇
硕士
经验不限
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算法工程师（生物信号处理）
1.生理信号算法开发●基于PPG传感器原始信号，研发抗运动干扰的心率/血氧检测算法，解决动态场景（如运动、手部晃动）下的信号失真问题。●设计多传感器（如：ACC+PPG）等联合的睡眠分期算法，实现入睡/浅睡/深睡/REM阶段的自动识别。●开发EDA信号的情绪压力评估模型，结合心率变异性（HRV）实现生理压力指数量化。2.信号处理与特征工程●构建PPG信号预处理流水线，包括基线漂移校正、运动伪影消除（基于ACC信号构建参考噪声模型）、峰值检测等关键模块。●提取时域/频域/非线性特征（如Poincaré图、样本熵），建立轻量级机器学习模型（SVM、随机森林）或微型神经网络模型。3.嵌入式算法优化●优化并将算法移植到可穿戴设备MCU平台。●开发传感器采样策略优化算法，平衡数据精度与设备续航（如动态调整PPG采样频率）。职位要求核心能力1.硕士及以上学历，生物医学工程/信号处理/电子工程相关专业，3年以上生物信号算法开发经验；2.精通数字信号处理技术：如滤波器设计（自适应滤波、Kalman滤波）、频域分析（FFT/Wavelet）、信号分解（ICA/EMD）3.熟悉医疗级算法验证流程：●掌握Bland-Altman分析、ROC曲线评估方法●有与临床机构合作开展PSG/ECG对比实验经验者优先技术工具1.熟练使用MATLAB/Python进行信号仿真（SciPy/PyTorchBiomedical）2.熟悉嵌入式C/C++开发，了解RTOS实时系统特性3.有TensorFlowLiteMicro/MicroTVM等端侧AI框架经验者优先行业经验1.具备可穿戴设备/医疗设备开发生命周期经验（从算法原型到FDA/NMPA认证）优先2.熟悉PPG传感器硬件特性（如Maxim等方案）及信号噪声来源
工作地点
广东省东莞市南山路3号中集智谷40-2
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8-14K
东莞
硕士
经验不限
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算法工程师（LLM）
职位描述1.数据驱动的对话系统开发●基于可穿戴设备采集的生理数据（心率、血氧、运动轨迹等）、行为数据（睡眠、步态、久坐提醒等），构建多模态对话系统，实现用户健康咨询、异常预警、个性化建议等场景的自然语言交互。●设计时序数据与文本数据的联合建模方案，解决可穿戴设备数据稀疏性、噪声干扰等问题，提升对话系统的上下文理解与推理能力。2.LLM模型优化与落地●开发轻量化LLM模型适配可穿戴设备端侧/云端部署需求，优化模型推理效率与能耗，支持低延迟实时对话场景（如运动指导、紧急健康事件响应）。●结合用户画像与长期健康数据，构建动态Prompt生成机制，实现个性化对话（如慢性病管理、运动计划调整）。职位要求1.硕士及以上学历，计算机/人工智能/生物医学工程相关专业，3年以上NLP/LLM实战经验；2.精通Transformer、BERT、GPT等模型架构，具备LLM微调（LoRA/P-tuning）及分布式训练经验；3.熟悉时序数据处理技术（LSTM/TCN/Transformer），有可穿戴设备、医疗健康数据项目经验者优先；4.熟练使用PyTorch/TensorFlow，掌握ONNX/TensorRT等模型部署工具链
工作地点
广东省东莞市南山路3号中集智谷40-2
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8-14K
东莞
硕士
经验不限
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工业AI应用工程师
本科及以上 ：计算机科学、人工智能、自动化、机械工程、热能工程、工业工程等相关专业
2年经验 ：主导或参与过工业场景AI落地案例（如缺陷检测上线、设备预测性维护部署）。
核心技能要求:
1. 熟练掌握Python / 精通TensorFlow或PyTorch，能独立完成模型训练、调优与部署。
2. 结合遗传算法/强化学习，优化散热系统结构与材料选型
3. 具备模型部署经验
工作地点
广东省东莞市黄江镇嘉创力-岚瑞高端自动化智能制造富兴路19号
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12-24K
东莞-黄江镇
本科
2年
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