数字政通
岗位信息
招聘岗位
27届-解决方案工程师（智慧水务）
工作城市
全国
学历要求
硕士
是否笔试
未明确
招聘批次
校招
截止日期
招满即止
发布日期
2026-09-07
📋 岗位职责 / 任职要求
岗位职责
1、了解供排水行业、城乡供水一体化、城市管网更新改造、水厂智能化控制/数字化等智慧水务相关业务的解决方案支持，编制技术文档、PPT; 2、提供相关招投标方案及投标技术支持; 3、配合销售进行现场调研，与业主单位(TOG为主，如住建、城管、城投等)进行技术交流，软硬件产品的技术演示及产品宣讲； 4、负责应用软件产品售前工作，编制建设方案、产品手册等相关材料； 5、负责配合营销团队，提供产品宣讲及技术讲解等相关支持； 6、负责配合工程团队，提供技术指导等相关支持； 7、负责公司城市运行管理服务业务的标准售前体系搭建，提升产品竞争力，扩大市场占率。
任职要求
1、硕士及以上学历，理科专业、给排水科学与工程、市政工程、环境工程、城市规划、水利工程、建筑与土木工程等相关专业优先; 2、能够熟练阅读相关技术文献，编写技术方案、调研报告等相关资料; 3、具备良好的语言文字功底及交流沟通能力，有能力编写并汇报相关文档及PPT; 4、为更准确地了解业主实际需求，需能够适应一定频率的出差。
🏢 企业简介
成立2001 年员工6000余人股票代码300075总部北京上市已上市
投递方式
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校招宝当前收录 数字政通 在招校招岗位 34 条，工作地点覆盖 湖北省·武汉、武汉、长沙、北京、深圳、全国 等地，学历要求含 硕士、硕士及以上。以下为最近发布的部分岗位，可一并比较投递。
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🎯 AI校招画像 （来源：校招宝数据聚合）
🏢 公司文化与工作氛围
库内未系统描述企业文化。可侧面参考 JD 的写法：AI 全栈岗职责写到「参与大模型应用的工程化落地，包括 Agent 工作流编排、智能问答、Prompt Engineering、工具调用（MCP）等 AI 能力的开发与迭代」，AI 测试岗写到「开展 AI/Agent 质量风险把控：模型效果评测」，说明团队在用工程化方法做 AI 落地。to G 业务的节奏受政府项目周期影响，验收节点前压力集中。
⏰ 加班情况与工作强度
库内未披露工时与加班安排。可判断的是 to G 项目在投标、验收与重大活动保障期加班集中；技术支持与解决方案岗需出差到客户现场。建议面试时问清项目驻场要求、年出差天数与验收期的加班强度。
💰 薪资待遇与年终奖
库内 8 条给出薪资区间：8000-11000 元/月、16000-20000 元/月、18000-22000 元/月，跨度说明按岗位与学历分档，AI 研发类明显高于测试与支持类。其余 35 条未披露。建议面试时确认是月薪还是年薪折算、绩效占比与年终奖规则，以官方公告为准。
🎁 福利体系
库内未见五险一金基数、住宿、餐补等条目。作为上市公司，社保公积金缴纳通常规范，武汉与长沙的生活成本低于北京深圳，实际到手购买力较好。建议在 offer 阶段索取福利清单，重点确认公积金比例、是否有餐补与交通补贴、以及年终奖的发放规则。
📋 校招流程经验
库内未披露完整校招流程与轮次。从渠道看以公司 zhiye 系统为主，配合高校就业网与牛客，属校招季集中收简历。AI 研发岗通常会安排算法题或现场编码，产品岗会有案例分析。具体轮次库内无据，建议提前准备一段 Agent 或大模型应用的实践项目，并讲清技术选型理由。
🚀 投递建议与避坑指南
投递入口以公司 zhiye 系统 egova.zhiye.com 为主，另有各高校就业网与牛客渠道，建议走官方系统。岗位名带城市后缀（如「（武汉）」「（长沙）」）的必须按后缀判断工作地，未标城市的需确认。JD 显示 AI 全栈岗要求 Java/Spring Boot 后端 + Vue 前端 + 大模型应用工程化，技术栈写得具体，简历建议逐项对应。
👥 员工口碑与离职率评价
库内无员工评价、离职率或在职口碑数据。可侧面参考的是岗位结构：AI 相关岗位（Agent、大模型、AI 全栈、图像算法、AI 产品、AI 测试）合计占比过半，说明公司在集中投入 AI 转型，这类阶段性投入通常伴随较高的项目压力，也意味着新人有较多上手机会。建议了解武汉研发中心的实际团队规模。
📈 热门岗位方向与招聘趋势
招聘方向几乎全面转向 AI：Agent 研发、大模型研发、图像算法、GIS 空间智能、AI 产品经理、AI 测试开发六类岗位同时开，传统 Java 后端与解决方案工程师仍保留但已不是主体。GIS 与空间智能的结合说明公司在把大模型能力接到既有的城市空间数据上，这是 to G AI 落地的差异化路径。
ℹ️ 信息来源
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