土木和机器学习/深度学习/算法的交叉岗位在哪里找呀？ 在哪找都找不到招聘公司?
你这个问题问到点子上了！土木工程和机器学习/深度学习/算法这些前沿技术结合的岗位，确实不是那么随处可见，很多时候需要你主动去挖掘和思考。
为什么感觉“找不到”？
首先，咱们得明白为啥你感觉找不到。有几个主要原因：
1. 新兴领域，定义还在摸索： 土木工程是一个非常成熟的行业，但将其与AI深度结合，这个领域相对年轻。很多公司可能还没有专门设立“土木+AI”这样的岗位名称。他们可能还在尝试，或者将这些职能分散在不同的部门。
2. 岗位描述不够清晰： 即使有这样的需求，招聘广告写的时候，可能更侧重于“数据科学家”、“算法工程师”，或者“BIM工程师”但会附带一句“熟悉AI技术者优先”。这种模糊的描述，如果没有仔细看，很容易就错过了。
3. 人才供给的错配： 很多土木工程师的教育背景偏向于传统的力学、结构、材料等方面，对编程、数学（尤其是统计学、线性代数）、机器学习理论接触不多。反过来，很多AI人才对土木工程的专业知识（例如，结构分析、材料力学、现场施工流程）可能缺乏了解。这就导致了一个“懂土木的AI人才”和“懂AI的土木人才”都相对稀缺。
4. 应用场景还在拓展： 虽说AI在土木领域的应用潜力巨大，但真正落地到大规模、成熟的商业模式上，还在发展阶段。一些领先的科技公司、研究机构和大型工程咨询公司可能已经开始布局，但中小企业或者传统工程公司可能还在观望。
那么，在哪里能找到这些“隐藏”的宝藏岗位呢？
这需要你转换一下思路，不再只盯着“土木工程师”或者“算法工程师”这些死板的职位名称。我们要去寻找那些“正在尝试”或“有潜力的”组织，以及那些“需求驱动”的招聘信息。
1. 聚焦于“应用场景”来搜索：
与其搜索“土木AI工程师”，不如思考：AI在土木工程的哪些环节能发挥作用？ 然后围绕这些环节去找。
基础设施的预测性维护/健康监测：
关键词： 结构健康监测、桥梁/道路/隧道/大坝预测性维护、传感器数据分析、时间序列预测、异常检测、数字孪生（Digital Twin）。
找谁： 专门做基础设施监测的公司、研究机构（大学的工程类实验室）、大型工程咨询公司（拥有自己的技术研发部门）、科技公司（专门开发物联网和AI监测解决方案的）。
工程设计优化：
关键词： 参数化设计、生成式设计、设计优化算法、仿真分析、计算力学、自动化设计。
找谁： 建筑信息模型（BIM）软件开发商（如Autodesk、Bentley）、工程设计软件公司、大型设计院（有技术研发团队）、专注于建筑科技（ConTech）的公司。
施工过程的智能化/自动化：
关键词： 施工进度优化、安全管理、机器人控制、视觉识别（用于质量检查、进度跟踪）、无人机数据分析、智能调度。
找谁： 大型建筑承包商（有技术创新部门）、工程管理软件公司、专注于建筑机器人或自动化设备的制造商、专门做建筑科技（ConTech）的初创公司。
材料科学与性能预测：
关键词： 新材料研发、材料性能预测、混凝土/钢材性能分析、数据驱动材料科学。
找谁： 材料研究机构、水泥/钢铁等原材料生产商（技术研发部门）、专门做高性能材料的公司。
智慧城市/城市规划：
关键词： 交通流量预测、城市规划仿真、环境监测、灾害风险评估、地理信息系统（GIS）与AI结合。
找谁： 城市规划咨询公司、政府相关的城市发展部门、地理信息技术公司、科技巨头（有智慧城市解决方案部门）。
2. 明确“招聘主体”去寻找：
不是所有公司都在招聘，我们需要找那些 最有可能 拥有这种需求的公司。
大型工程公司/咨询公司：
代表： AECOM, WSP, ARUP, Jacobs, Black & Veatch, CH2M Hill (已并入 Jacobs), Ramboll, Atkins (SNCLavalin旗下), 中国中建、中国铁建、中国交建等。
为什么： 这些公司规模大，项目复杂，有实力和动力去投入研发，优化流程，提升效率。他们通常会有自己的技术创新中心、研发部门，或者在项目执行中引入新技术。你可以关注他们的“技术”、“创新”、“数字化”、“研发”等相关部门的招聘信息。
建筑科技（ConTech）初创公司和成熟企业：
代表： 随着科技的进步，“ConTech”这个领域正在快速发展。很多公司专注于利用软件、硬件和数据来革新建筑和工程行业。例如，有些公司开发智能施工管理平台，有些专注于BIM的AI应用，有些则开发用于现场检测的机器人。
怎么找： 关注一些行业峰会（如BuildTech Conference, Digital Construction Week）、科技媒体（如TechCrunch, Wired，关注其在建筑科技的报道）、或者搜索“ConTech startups” 、“Construction Technology companies”。
科技巨头（有相关业务部门）：
代表： Autodesk, Bentley Systems, Dassault Systèmes (SolidWorks, CATIA), NVIDIA (有专门针对 AEC 行业的技术和解决方案), Microsoft (Azure IoT, AI for Earth), Google (AI for Google Maps, Waymo 的一些技术思路可能也适用于交通基础设施)。
为什么： 这些公司是技术创新的源头，他们开发了许多基础的软件和平台，并且积极探索AI在各行业的应用。他们可能会招聘“行业解决方案工程师”、“AI应用专家”、“数据科学家”，其项目可能与土木工程紧密相关。
研究机构和学术界：
代表： 大学里的土木工程系、交通工程系、材料科学系、计算机科学系（专门做AI应用研究的实验室）通常会有一些前沿的研究项目。
怎么找： 关注顶尖大学（国内如清华、同济、东南、哈工大；国外如MIT, Stanford, CMU, UC Berkeley）的相关系所的教授，看看他们的研究方向和是否有相关的项目招聘（博士后、研究助理）。这些岗位虽然不一定是在“公司”里，但为深入学习和实践提供了绝佳机会。
特定领域（如航空航天、汽车）的技术外溢：
为什么： 很多在航空航天、汽车行业成熟的AI技术（如预测性维护、结构优化、路径规划、无人驾驶感知算法）可以借鉴和应用于土木工程。一些公司可能从这些领域招聘人才，然后让他们转向土木工程应用。
怎么找： 留意这些行业里的大公司（如波音、空客、通用汽车、特斯拉），看看他们有哪些数据科学家、算法工程师的岗位，然后可以主动去了解他们的项目方向。
3. “软技能”与“主动出击”也很重要：
强化你的“算法+工程”能力：
学习路径： 如果你本身是土木背景，需要加强的是编程（Python为主）、数据分析、机器学习/深度学习的理论和实践。可以参加Coursera, edX, Udacity上的相关课程，学习Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch等库。
项目经验： 找一些开源的土木工程数据集，尝试用机器学习算法解决一些实际问题（例如，预测混凝土强度、分析隧道变形数据）。把这些项目做成作品集（GitHub）。
跨学科交流： 积极参加线上线下的技术交流会、研讨会，与AI领域的专家以及其他行业应用者建立联系。
“挖掘”招聘信息：
招聘平台： LinkedIn, Glassdoor, Indeed, Boss直聘, 拉勾网等。
搜索策略：
职位关键词组合： “结构健康监测 算法工程师”、“BIM 数据科学家”、“施工优化 机器学习”、“岩土 工程 深度学习”、“交通 流 预测 Python”、“传感器 预测性维护”、“数字孪生 土木”。
公司名称+职位关键词： 直接搜索像AECOM, WSP, Autodesk, NVIDIA + “AI”、“Data Scientist”、“Machine Learning”、“Algorithm”。
关注公司技术博客/招聘页面： 很多公司会在自己的技术博客上分享最新的项目和技术，或者有专门的“职业/招聘”页面，比在第三方平台更及时。
人脉是关键：
联系导师/教授： 你的大学导师可能知道哪些研究项目或者公司有合作。
校友网络： 寻找在相关领域工作的校友，向他们咨询信息，甚至寻求内推。
行业会议/技术沙龙： 这是认识行业内人士、了解公司动态的最佳场所。即使没有直接的招聘信息，你也可以了解哪些公司在做相关的事情，然后去他们官网上看看。
举个例子，咱们怎么找到一个具体的岗位？
假设你想做“基于AI的桥梁健康监测”方面的岗位。
1. 思考应用场景： 桥梁结构会老化，需要监测它的健康状况，预测什么时候可能出现问题。这需要传感器数据，也需要算法来分析这些数据。
2. 搜索公司类型： 谁会做这个？
专业的工程咨询公司： AECOM, WSP, ARUP，他们有项目，有工程师，也可能组建技术团队。
专门做传感器和监测设备的公司： 比如一些做物联网（IoT）的公司，他们需要算法来处理传感器数据。
大型数据分析/AI公司： 比如NVIDIA，他们有AI平台和强大的计算能力，会拓展到各个行业。
研究机构： 一些大学的交通工程或土木工程实验室，有项目在做。
3. 用关键词组合搜索：
在LinkedIn上搜索：“Bridge Health Monitoring”、“Structural Health Monitoring”、“Predictive Maintenance”、“Sensor Data Analysis”、“AI”、“Machine Learning”、“Data Scientist”、“Algorithm Engineer”。
再加上公司名称：搜索“AECOM Structural Health Monitoring”、“WSP AI”、“Autodesk BIM AI”。
4. 观察招聘信息：
你可能会看到一个职位叫“Data Scientist Infrastructure”。点进去看描述，可能提到“负责分析来自传感器网络的结构健康数据，开发预测模型，提升基础设施的可靠性”。这就是你要找的！
或者看到“Algorithm Engineer Digital Twin”。描述里提到“为大型工程项目（如桥梁、隧道）构建数字孪生模型，利用AI算法进行性能模拟和预测性维护”。
5. 主动出击：
即使没有直接招聘“土木AI工程师”，但看到一个“Data Scientist”的职位，如果描述里提到“基础设施”、“结构”、“预测性维护”等关键词，并且公司是做工程咨询的，那就可以大胆投递，并在cover letter里强调你对土木工程的理解和对AI应用于此领域的兴趣。
总结一下：
找这类岗位，你需要：
拓宽思维： 不局限于传统的岗位名称。
聚焦应用： 从AI能解决土木工程的哪些具体问题出发。
瞄准主体： 找那些愿意投入技术研发的公司类型。
精细搜索： 运用多样的关键词组合。
主动学习： 弥补技术栈上的不足，构建项目经验。
人脉资源： 利用好你身边的各种关系。
这个领域正在蓬勃发展，虽然现在还相对小众，但随着技术的成熟和应用的深入，未来会有越来越多的机会出现。保持好奇心和学习的热情，你一定能找到属于你的那个交叉点！
为什么感觉“找不到”？
首先，咱们得明白为啥你感觉找不到。有几个主要原因：
1. 新兴领域，定义还在摸索： 土木工程是一个非常成熟的行业，但将其与AI深度结合，这个领域相对年轻。很多公司可能还没有专门设立“土木+AI”这样的岗位名称。他们可能还在尝试，或者将这些职能分散在不同的部门。
2. 岗位描述不够清晰： 即使有这样的需求，招聘广告写的时候，可能更侧重于“数据科学家”、“算法工程师”，或者“BIM工程师”但会附带一句“熟悉AI技术者优先”。这种模糊的描述，如果没有仔细看，很容易就错过了。
3. 人才供给的错配： 很多土木工程师的教育背景偏向于传统的力学、结构、材料等方面，对编程、数学（尤其是统计学、线性代数）、机器学习理论接触不多。反过来，很多AI人才对土木工程的专业知识（例如，结构分析、材料力学、现场施工流程）可能缺乏了解。这就导致了一个“懂土木的AI人才”和“懂AI的土木人才”都相对稀缺。
4. 应用场景还在拓展： 虽说AI在土木领域的应用潜力巨大，但真正落地到大规模、成熟的商业模式上，还在发展阶段。一些领先的科技公司、研究机构和大型工程咨询公司可能已经开始布局，但中小企业或者传统工程公司可能还在观望。
那么，在哪里能找到这些“隐藏”的宝藏岗位呢？
这需要你转换一下思路，不再只盯着“土木工程师”或者“算法工程师”这些死板的职位名称。我们要去寻找那些“正在尝试”或“有潜力的”组织，以及那些“需求驱动”的招聘信息。
1. 聚焦于“应用场景”来搜索：
与其搜索“土木AI工程师”，不如思考：AI在土木工程的哪些环节能发挥作用？ 然后围绕这些环节去找。
基础设施的预测性维护/健康监测：
关键词： 结构健康监测、桥梁/道路/隧道/大坝预测性维护、传感器数据分析、时间序列预测、异常检测、数字孪生（Digital Twin）。
找谁： 专门做基础设施监测的公司、研究机构（大学的工程类实验室）、大型工程咨询公司（拥有自己的技术研发部门）、科技公司（专门开发物联网和AI监测解决方案的）。
工程设计优化：
关键词： 参数化设计、生成式设计、设计优化算法、仿真分析、计算力学、自动化设计。
找谁： 建筑信息模型（BIM）软件开发商（如Autodesk、Bentley）、工程设计软件公司、大型设计院（有技术研发团队）、专注于建筑科技（ConTech）的公司。
施工过程的智能化/自动化：
关键词： 施工进度优化、安全管理、机器人控制、视觉识别（用于质量检查、进度跟踪）、无人机数据分析、智能调度。
找谁： 大型建筑承包商（有技术创新部门）、工程管理软件公司、专注于建筑机器人或自动化设备的制造商、专门做建筑科技（ConTech）的初创公司。
材料科学与性能预测：
关键词： 新材料研发、材料性能预测、混凝土/钢材性能分析、数据驱动材料科学。
找谁： 材料研究机构、水泥/钢铁等原材料生产商（技术研发部门）、专门做高性能材料的公司。
智慧城市/城市规划：
关键词： 交通流量预测、城市规划仿真、环境监测、灾害风险评估、地理信息系统（GIS）与AI结合。
找谁： 城市规划咨询公司、政府相关的城市发展部门、地理信息技术公司、科技巨头（有智慧城市解决方案部门）。
2. 明确“招聘主体”去寻找：
不是所有公司都在招聘，我们需要找那些 最有可能 拥有这种需求的公司。
大型工程公司/咨询公司：
代表： AECOM, WSP, ARUP, Jacobs, Black & Veatch, CH2M Hill (已并入 Jacobs), Ramboll, Atkins (SNCLavalin旗下), 中国中建、中国铁建、中国交建等。
为什么： 这些公司规模大，项目复杂，有实力和动力去投入研发，优化流程，提升效率。他们通常会有自己的技术创新中心、研发部门，或者在项目执行中引入新技术。你可以关注他们的“技术”、“创新”、“数字化”、“研发”等相关部门的招聘信息。
建筑科技（ConTech）初创公司和成熟企业：
代表： 随着科技的进步，“ConTech”这个领域正在快速发展。很多公司专注于利用软件、硬件和数据来革新建筑和工程行业。例如，有些公司开发智能施工管理平台，有些专注于BIM的AI应用，有些则开发用于现场检测的机器人。
怎么找： 关注一些行业峰会（如BuildTech Conference, Digital Construction Week）、科技媒体（如TechCrunch, Wired，关注其在建筑科技的报道）、或者搜索“ConTech startups” 、“Construction Technology companies”。
科技巨头（有相关业务部门）：
代表： Autodesk, Bentley Systems, Dassault Systèmes (SolidWorks, CATIA), NVIDIA (有专门针对 AEC 行业的技术和解决方案), Microsoft (Azure IoT, AI for Earth), Google (AI for Google Maps, Waymo 的一些技术思路可能也适用于交通基础设施)。
为什么： 这些公司是技术创新的源头，他们开发了许多基础的软件和平台，并且积极探索AI在各行业的应用。他们可能会招聘“行业解决方案工程师”、“AI应用专家”、“数据科学家”，其项目可能与土木工程紧密相关。
研究机构和学术界：
代表： 大学里的土木工程系、交通工程系、材料科学系、计算机科学系（专门做AI应用研究的实验室）通常会有一些前沿的研究项目。
怎么找： 关注顶尖大学（国内如清华、同济、东南、哈工大；国外如MIT, Stanford, CMU, UC Berkeley）的相关系所的教授，看看他们的研究方向和是否有相关的项目招聘（博士后、研究助理）。这些岗位虽然不一定是在“公司”里，但为深入学习和实践提供了绝佳机会。
特定领域（如航空航天、汽车）的技术外溢：
为什么： 很多在航空航天、汽车行业成熟的AI技术（如预测性维护、结构优化、路径规划、无人驾驶感知算法）可以借鉴和应用于土木工程。一些公司可能从这些领域招聘人才，然后让他们转向土木工程应用。
怎么找： 留意这些行业里的大公司（如波音、空客、通用汽车、特斯拉），看看他们有哪些数据科学家、算法工程师的岗位，然后可以主动去了解他们的项目方向。
3. “软技能”与“主动出击”也很重要：
强化你的“算法+工程”能力：
学习路径： 如果你本身是土木背景，需要加强的是编程（Python为主）、数据分析、机器学习/深度学习的理论和实践。可以参加Coursera, edX, Udacity上的相关课程，学习Scikitlearn, TensorFlow, PyTorch等库。
项目经验： 找一些开源的土木工程数据集，尝试用机器学习算法解决一些实际问题（例如，预测混凝土强度、分析隧道变形数据）。把这些项目做成作品集（GitHub）。
跨学科交流： 积极参加线上线下的技术交流会、研讨会，与AI领域的专家以及其他行业应用者建立联系。
“挖掘”招聘信息：
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行业会议/技术沙龙： 这是认识行业内人士、了解公司动态的最佳场所。即使没有直接的招聘信息，你也可以了解哪些公司在做相关的事情，然后去他们官网上看看。
举个例子，咱们怎么找到一个具体的岗位？
假设你想做“基于AI的桥梁健康监测”方面的岗位。
1. 思考应用场景： 桥梁结构会老化，需要监测它的健康状况，预测什么时候可能出现问题。这需要传感器数据，也需要算法来分析这些数据。
2. 搜索公司类型： 谁会做这个？
专业的工程咨询公司： AECOM, WSP, ARUP，他们有项目，有工程师，也可能组建技术团队。
专门做传感器和监测设备的公司： 比如一些做物联网（IoT）的公司，他们需要算法来处理传感器数据。
大型数据分析/AI公司： 比如NVIDIA，他们有AI平台和强大的计算能力，会拓展到各个行业。
研究机构： 一些大学的交通工程或土木工程实验室，有项目在做。
3. 用关键词组合搜索：
在LinkedIn上搜索：“Bridge Health Monitoring”、“Structural Health Monitoring”、“Predictive Maintenance”、“Sensor Data Analysis”、“AI”、“Machine Learning”、“Data Scientist”、“Algorithm Engineer”。
再加上公司名称：搜索“AECOM Structural Health Monitoring”、“WSP AI”、“Autodesk BIM AI”。
4. 观察招聘信息：
你可能会看到一个职位叫“Data Scientist Infrastructure”。点进去看描述，可能提到“负责分析来自传感器网络的结构健康数据，开发预测模型，提升基础设施的可靠性”。这就是你要找的！
或者看到“Algorithm Engineer Digital Twin”。描述里提到“为大型工程项目（如桥梁、隧道）构建数字孪生模型，利用AI算法进行性能模拟和预测性维护”。
5. 主动出击：
即使没有直接招聘“土木AI工程师”，但看到一个“Data Scientist”的职位，如果描述里提到“基础设施”、“结构”、“预测性维护”等关键词，并且公司是做工程咨询的，那就可以大胆投递，并在cover letter里强调你对土木工程的理解和对AI应用于此领域的兴趣。
总结一下：
找这类岗位，你需要：
拓宽思维： 不局限于传统的岗位名称。
聚焦应用： 从AI能解决土木工程的哪些具体问题出发。
瞄准主体： 找那些愿意投入技术研发的公司类型。
精细搜索： 运用多样的关键词组合。
主动学习： 弥补技术栈上的不足，构建项目经验。
人脉资源： 利用好你身边的各种关系。
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网友意见
有的，我见过不少。例如工地的安全帽检测，吸烟检测，起火检测，跌倒检测，钢筋计数等等。ai四小龙商汤、旷视都有不少类似的项目。
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