薪酬概览
平均月薪
¥21400
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥15600 - ¥27200
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
60% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
5月新增岗位
1
对比上月：岗位减少12
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 1 | 100% |
热招职位
1. 结合车身域控系统的应用场景与 AUTOSAR 架构体系，负责大模型智能体（Agent）的基础与应用性开发。根据车身控制、车门窗、灯光、空调、热管理等上层应用需求（SWC），以及通信、诊断、网络管理等基础软件（BSW）需求，进行大模型应用链路的设计开发。
2. 开发包括文档智能解析、RAG 向量检索（如 PostgreSQL + pgvector）、工具调用（Function Calling/Skills）、CLI/GUI 智能体等多Agent系统性应用。解决大模型在超长汽车工程文档处理、复杂表格提取、领域专有名词识别上的工程难题。
3. 适配并优化基座模型在车身电子专用领域的表现，构建并维护外置化知识资产库（Wiki），减少模型在架构分类、信号路由、软硬件接口映射等任务中的幻觉，确保生成高置信度与强可解释性的架构设计结果。
4. 跟进工业界/学术界最新动态，负责大模型自动化流水线的工程落地与性能调优。开发“AI 提取 - 人工 Review 纠错 - 规则自动沉淀”的人机协同闭环与数据飞轮，提升车身域控研发体系的智能化水平。
1. 推进供应链 AI 应用方案落地实施
依据供应链数字化开发团队和 AI 开发部门输出的 AI 应用设计方案，完成需求细化、系统集成、环境配置、联调测试及上线交付，保障 AI 能力按既定计划投入业务使用。
2. 负责供应链 AI 工具日常运维与持续优化
承担 Skill Agent 的运行监控、日志分析、性能监控与告警配置、提示词（Prompt）调优、知识库维护、权限管理及故障处置；基于使用数据与用户反馈，开展轻量级功能优化与规则迭代。
3. 开展轻量级开发与一线技术支持
运用 Python、SQL 等工具完成数据预处理、API 对接、自动化报表生成等开发任务；为供应链相关岗位用户提供操作培训、使用指导及问题响应，提升工具应用效能。
4. 协同跨部门完成技术对接与集成
理解供应链业务逻辑与核心系统数据结构及接口规范，准确传递业务约束与集成需求；与 AI 开发工程师、业务系统开发工程师协作，明确接口定义、数据映射关系、测试验证标准及上线协同机制。
5. 组织 AI 工具推广与应用能力建设
制定分角色、分场景的推广计划与标准化培训材料，组织开展实操培训与应用辅导；建立用户反馈收集与分析机制，支撑 AI 应用持续改进。
6. 负责 AI 应用数据安全与合规管理
确保 AI 工具数据处理符合公司信息安全规范，敏感数据脱敏处理，API 凭证安全管理，操作日志审计追踪；配合 IT 安全部门完成安全评估与合规检查。
1.负责产品研发过程中AI算法开发及AI提效的开发工作，包括：AI算法开发、工具自动化、知识库提取、大模型部署等；
2.负责数据预处理、模型推理、模型输出后处理整个流水线pipeline的开发和调试；
3.负责AI工具与现有工具的结合开发和调试，提高开发效率；
4.关注并研究AI测试相关前沿技术，撰写技术文档与应用报告，推动AI提效的创新升级。
1.负责项目后端软件Java代码开发、调试、review及相关文档编写工作；
2.参与完成后端软件架构设计、微服务开发、数据库开发、大数据平台开发等工作；
3.参与后端团队工程化体系搭建，包含代码规范、构建工具、监控体系搭建等工作，以支持敏捷开发过程；
4.负责与前端软件进行联调，保证软件完整功能正常运行，负责Bug定位和修复工作；
5.参与车联网、智能驾驶相关项目中的运营调度软件设计、开发与调试工作。
1.负责设计和开发基于AI Agent的智能系统提升工具链的内部研发和外部客户支持效率；
2.开发地平线工具链定制化智能助手，辅助研发进行代码补全、缺陷定位、日志分析、自动化测试用例、API手册生成，显著提升工具链的开发效率与质量
3.构建智能支持Agent，能够精准理解客户在工具使用中的问题（如模型转换失败、精度不达标、性能不达预期），提供即时诊断、步骤指导、知识推荐，并高效协同专家处理复杂问题
1. 负责端到端自动驾驶大模型在不同硬件平台的推理部署与编排优化
2. 负责自动驾驶软件相关软件的设计、开发及落地推进
3. 参与软硬件协同优化，与硬件工程师深度协作，基于算子特征、访存模式、硬件指令等信息进行算子调优、异构计算
4. 负责智能驾驶系统相关模块的设计、开发与维护工作，确保模块的稳定性、高效性与可扩展性。
1.拥有硕士或博士学位，或在海外知名院校有相关教育背景；
2.拥有在大型云平台（如AWS, Azure, GCP）上构建和运维大规模分布式系统的经验；
3.具备AIOps、可观测性（Observability）、SRE或相关领域的实践经验；
4.熟悉主流开源可观测性技术栈（如OpenTelemetry, Prometheus等）；
5.拥有海外知名科技公司、研究机构相关岗位的工作或实习经历者优先；
6.有高质量的开源项目贡献或技术博客。
1. 负责车联网核心平台IoT平台的架构设计、开发及日常运维，建设高并发、高吞吐、可扩展的IoT平台；
2. 负责核心功能模块的设计和开发，撰写技术文档，包括设计文档、接口文档和操作手册等；
3. 深入理解业务需求，设计优化和调试方案，解决技术难题，保证系统性能和稳定性；
4. 关注车联网行业动态，跟踪技术发展趋势，不断提升自身技术水平。
● 负责芯片软件栈架构设计，包括但不限于调度系统设计、编译系统设计、计算系统设计、分布式系统设计。
● 负责大规模分布式训练和推理的软件系统性能优化方案的设计，针对芯片架构特点提出合理的解决方案。
● 负责各软件组件之间的协同设计，以及软件与硬件的协同设计，能够基于产品要求提出对硬件的明确需求。
● 追踪行业动态，基于公司的AI芯片架构特点提出前瞻性的建议以及技术储备。
1. 负责端到端自动驾驶大模型在不同硬件平台的推理部署与加速优化
2. 负责自动驾驶软件相关软件的设计、开发及落地推进
3. 参与软硬件协同优化，与硬件工程师深度协作，基于算子特征、访存模式、硬件指令等信息进行算子调优、Kernel 优化和 pipeline 优化
4. 构建模型推理 profiling 和监控体系，包括 kernel-level profiling、算子耗时分析、带宽瓶颈分析，为端到端推理提供性能优化建议
1. 负责美团无人机硬件嵌入式系统的全生命周期管理，包括设计、开发、交付与维护，确保系统安全可靠、高性能、易维护以及可观测；
2. 热爱嵌入式领域，紧跟全球嵌入式领域前沿技术与工程实践，注重架构设计。凭借优秀架构能力和品味赋能极度高效的工程开发以及高质量的交付。关注新型MCU/SoC、嵌入式CI/CD、仿真测试框架，安全加固等技术，推动应用落地；
3. 从架构上实现可规模化的数据驱动的工程方法，对于产品监测以及工程迭代提供客观科学的指引，并将数据驱动的意识落实到工程的细节实践中；
4. 制定嵌入式系统技术方向，负责芯片选型与架构设计，推动实践落地，通过代码审查（C/C++、Rust）、文档规范和试设计提升工程质量；
5. 制定MTUAV操作系统/平台技术路线图，统筹工程优先级规划、scoping、planning及交付成果管理；
6. 对于嵌入式工作端到端负责，并主动高效的进行跨团队的沟通协同，将模糊的产品问题收敛为明确的需求，并转化为可执行的工程语言和计划，统筹项目优先级与交付成果管理；
7. 发挥嵌入式领域技术影响力，与硬件、Linux平台及云端团队紧密协作，确保软硬件集成与产品功能一致性；
8. 熟练使用AI工具，融入开发设计流程，探索提升团队效率的方法，输出可复用的实践案例；
9. 指导培养初级工程师，在设计实现、代码审查、测试验证、部署维护全流程中展现优秀的工程能力与技术领导力。
1. 参与海外TSP系统进行平台化技术架构设计，支持海外业务；
2. 负责海外TSP平台化需求的设计和开发，支持海外车型项目；
3. 根据当前业务对海外TSP进行性能优化和提升；
4. 了解车联网海外行业动态，跟踪技术发展趋势，不断提升自身技术水平。