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27届校招民企

岗位信息

招聘岗位
GIS全栈工程师
工作城市
北京、武汉、深圳、长沙
毕业届别
2027
是否笔试
未明确
招聘批次
27届校招
截止日期
2026-11-12
发布日期
2026-09-11

📋 岗位职责 / 任职要求

岗位职责

1、 面向城市治理、数字政府、应急指挥等政务场景,开展GIS应用研发,完成地图服务集成、空间数据展示与查询、图层管理、地图标绘、专题渲染及轨迹/热力/聚合等应用功能开发; 2、参与二三维一体化可视化与项目定制开发,围绕政务业务需求完成GIS功能的方案设计、开发落地与现场交付; 3、 负责空间数据相关开发工作,包括空间数据入库、空间查询与统计、地图服务与切片服务发布、要素服务调用及空间索引应用; 4、 完成前后端接口联调,与产品、项目交付团队协作,支撑GIS模块的数据、服务、前端全链路开发与运维; 5.、探索Agent/LLM增强能力在GIS产品中的落地,参与自然语言查图、城市治理事件智能问答、地图指标解释、巡查轨迹与热力态势辅助分析、空间分析结论生成等方向的研发; 6、跟进GIS、空间数据库与AI工程技术演进,沉淀可复用、可维护的工程资产,持续提升产品体验。

任职要求

1、2027届应届毕业生,硕士优先;计算机科学、软件工程、地理信息科学、测绘工程、遥感科学与技术、数据科学及相关专业。优秀本科生如具备扎实的GIS项目经验或高质量工程实践,方可破格考虑。GPA 3.0+/4.0或专业排名前50%,不唯成绩论,项目实践、代码质量与学习潜力权重更高。 2、掌握地理信息系统基本理论,理解坐标系、投影、矢量/栅格数据、空间关系等核心概念;理解地图服务、切片服务、要素服务、空间索引等基础机制;GIS相关专业需具备编程能力,计算机相关专业需理解GIS基础概念。 3、熟悉至少一种地图开发框架或平台(OpenLayers / Cesium / Leaflet / ArcGIS / SuperMap / GeoServer);具备图层管理、空间查询、地图标绘、专题渲染、轨迹/热力/聚合等应用开发经验。 4、Java / C# / C++ / JavaScript至少熟练一种,具备良好编码习惯;熟悉J2EE或常见Web应用架构,能完成前后端联调和接口对接;熟悉MySQL或Oracle数据库,理解表结构设计、索引和存储过程基础;Git协作熟练,了解Linux、Docker和基本部署流程。 5、理解LLM、Prompt、RAG、Function Calling / Tool Use等基本概念,能理解"地图工具作为Agent可调用工具"的基本思路;对数据安全、私有化部署和政务数据不可公网传输具有基本意识;愿意持续学习AI工程化能力。 6、至少具备一个GIS/WebGIS/空间数据相关的完整项目,能清晰说明数据来源、地图服务、前后端实现、数据库设计或空间分析思路;能讲清个人职责、技术方案与关键取舍。 7、具备需求翻译力(将政务业务需求转化为地图功能、数据模型和交互设计)、问题定位力(从数据、服务、前端渲染、接口链路中定位问题)与跨角色沟通协作能力;对地图可读性、查询效率和用户体验有产品意识;对政务GIS场景有真实兴趣。 优先条件 具备以下任一经历者优先: • 有二三维一体化、空间分析、PostGIS或遥感/规划相关项目经验; • 熟悉 Spring Boot、Vue/React,具备接口设计、性能调优或项目交付经验; • 做过智能问答、知识库检索、自然语言交互、RAG或Agent Demo相关实践; • 在WebGIS、空间分析、城市治理数据应用类赛事中获奖,或具备高质量开源贡献; • 在相关领域发表论文,或具备可验证的高质量实习成果。

🏢 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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2026-09-17 · 2027届
27届校招-Agent研发工程师(长沙)
长沙 · 硕士
2026-09-17 · 2027届
27届校招-Agent研发工程师(武汉)
武汉 · 硕士
2026-09-17 · 2027届
27届校招-AI产品经理(武汉)
武汉 · 硕士
2026-09-12 · 27届校招
AI全栈研发工程师
北京/武汉/深圳
2026-09-11 · 27届校招
解决方案工程师
北京/武汉/深圳
2026-09-11 · 27届校招
AI测试开发工程师
北京/武汉/深圳 · 硕士及以上
2026-09-11 · 27届校招
AI大模型研发工程师
北京/武汉/深圳
2026-09-11 · 27届校招
AI图像算法工程师
北京/武汉/深圳
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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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