北京信息系统运维工程师
信息系统运维工程师是负责维护和优化企业信息系统的专业人员。他们负责监控服务器、网络设备和数据库系统的运行状态，保证系统的稳定性和可靠性。信息系统运维工程师通过定期的系统备份、更新和安全检查来保护系统数据和确保系统的安全性。他们还负责解决系统故障和故障排除，并与软件开发人员合作进行系统升级和优化。此外，信息系统运维工程师还负责制定并执行IT系统维护计划，确保系统运行符合公司的需求和标准。这个职位要求有扎实的计算机技术知识和技能，以及良好的沟通能力和解决问题的能力。
薪酬概览
平均月薪
¥18900
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥13900 - ¥23900
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
55.6% 人群薪酬落在 8-15k
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
8月新增岗位
2
对比上月：岗位减少1
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
运维开发工程师（服务器运维平台背景优先）薪资：20000～35000
1. 负责成本运营平台、服务器工单交付平台、配件管理平台、故障工单平台等服务器运维管理系统的前后端开发与功能实现2. 负责现有运维平台的性能优化、功能迭代及线上部署工作，保障系统稳定高效运行3. 负责服务器运维操作的 API 封装与标准化开发，构建统一的运维自动化接口体系4. 参与服务器硬件管理相关核心功能设计与开发，包括 BMC/BIOS 远程管理、硬件状态实时监控、驱动固件批量升级、硬件故障智能诊断等模块5. 结合服务器硬件测试与验证经验，优化运维平台的硬件兼容性检测、性能指标采集和故障预警能力，可以开发自动化测试脚本6. 参与硬件搭载软件相关的应用测试模型设计，提升平台对不同硬件配置的适配性
● 参加高性能RISCV IP的开发
● 阅读相关的设计文档，理解设计需求并定义出测试计划
● 搭建模块级和TOP级验证环境，产生测试向量
● 参与构建处理器验证流程及验证环境；
● 执行测试计划，进行覆盖率分析
● 定义，产生和分析各种验证指标
● 执行门级仿真和emulation
● 关注主流验证技术发展，引入先进的验证技术和策略，提高验证的质量和效率。
1. 负责内部运维基础设施（如 自动化运维、IaC、CMDB、服务树、应用中心、DNS、流量网关、VPN 接入）等推进和落地。
2. 负责 devops 平台的建设、负责 AI 时代下 AIOps 研发流程的建设。
3. 负责微服务体系能力建设，如多集群场景下 服务发现、微服务网关、服务治理、迭代及流量泳道等体系建设。
1、负责游戏功能系统的服务端开发工作
2、协助系统架构师对服务器程序进行架构分析和软件设计，并完成相应的文档；
3、主动跟进与处理各模块的bug；
4、开发服务端各项周边工具；
5、负责自己所编写模块的单元测试工作。
1. 负责无人机系统的整体架构设计与技术方案制定，涵盖结构、动力、能源、任务载荷等核心模块。
2. 主导无人机硬件系统的开发、集成与测试，确保系统稳定性、可靠性及性能指标达标。
3. 协调跨部门资源，推动项目从需求分析到产品落地的全流程实施，保障项目按时交付。
4. 跟踪行业前沿技术，持续优化系统性能，提升产品竞争力与技术创新能力。
5、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量
【愿景】负责面向算法研发、业务建模与系统构建场景的 AutoResearch Harness、Agent Swarm 与 AI Builder 能力建设，探索大模型驱动复杂问题分析、方案生成、实验验证和系统搭建的新范式。【你将参与】1.设计 AutoResearch Harness：建设任务分解、实验编排、工具调用、结果评 估、失败恢复、知识沉淀等核心模块，让 Agent 能稳定完成长程、开放式研发任务；
2.构建 Agent Swarm 协作体系：研究多 Agent 之间的角色分工、上下文共享、协同决策、互评纠错和成本控制机制，提升复杂任务中的可靠性与可扩展性；
3.建设上下文与记忆系 统：围绕 context compression、memory selection、状态追踪、项目知识库和跨轮学习，提升 Agent 在长链路任务中的连续性和可控性；
4.打造 AI Builder 原型系统：面向真实业务快速交付可用工具，将自然语言需求转化为可执行流程、实验方案、分析报告或业 务系统原型，并沉淀评测闭环与工程最佳实践。
SRE运维工程师薪资：25～35
1、负责同程旅行核心服务的高可靠、稳定、高效运行，持续保障核心业务 SLA 达成；
2、主导服务架构设计与评审，推动 AI 辅助的容量规划、性能调优与智能配置治理；
3、推进系统稳定性与容灾方案设计及落地，结合混沌工程与 AI 预测能力构建自适应韧性架构；
4、主导重大故障应急响应，利用智能运维（AIOps）技术，基于多维度监控、日志、Trace数据进行智能告警、自动止损与根因定位；
5、参与日常值班与线上应急响应，并通过自动化与 AI 工具提升故障处理效率与精准性。
岗位职责：
自动驾驶高精地图系统研发，实现大规模分布式建图和快速更新。
工作内容包括但不限于：
分布式数据处理系统的构建、性能优化与维护云端建图微服务的构建、部署与维护车载地图相关系统的构建，性能及可靠性优化地图质量评测系统搭建与维护
岗位要求：
熟练使用C++（C++11及以上版本）和 Python，精通常用的数据结构和算法熟悉全栈开发熟悉Linux 开发环境熟悉面向对象编程有较强的工程能力及大型系统开发经验热爱技术、积极主动、思维活跃、学习能力强加分项：分布式或大型数据处理系统架构经验熟悉React；熟悉ThreeJS、webGL等前端三维渲染技术熟悉大数据主流技术栈和开源框架数据处理的相关经验，ML/DL、推荐、广告、数据挖掘相关知识和经验深度学习系统的搭建与使用经验
Cloud LLM Agent 系统研发工程师【2027届校招】
关于我们
我们致力于构建新一代大模型系统基础设施，让大模型不仅能“对话”，而是能够在真实业务和自动驾驶研发场景中稳定运行、可控执行并持续进化。
本方向聚焦云端 LLM Agent 系统、工具调用、工作流编排、多 Agent 协同和生产级 Agent Infra，强调工程能力、系统设计能力和面向真实业务场景的稳定落地能力。
岗位职责
作为 Cloud LLM Agent 系统研发工程师，你将参与构建面向真实业务场景的云端 Agent 基础设施，主要工作包括：
参与构建云端 LLM Agent 系统，包括工具调用、任务执行、工作流编排和多 Agent 协同能力。
设计和实现 Agent 执行框架，包括状态管理、任务调度、上下文管理、记忆机制和执行恢复。
对接内部系统、研发工具链和数据平台，建设自动化任务执行能力。
优化 Agent 系统的稳定性、延迟、成本和可观测性，支持生产环境持续运行。
建设 Agent 评测、回归测试、badcase 分析和效果迭代体系。
与模型训练和端侧部署团队协作，推动 Agent 场景下的模型能力优化和工程闭环。
任职要求
计算机相关专业本科及以上学历
扎实的计算机基础，包括数据结构、操作系统、网络、分布式系统等。
熟悉至少一种编程语言（Python / Go / Java / C++）。
对大模型、Agent 系统或 AI 应用工程有基本了解或强兴趣。
具备良好的工程动手能力、问题定位能力和系统设计意识。
能阅读英文技术文档。
加分项（非必须）
有 LLM Agent、RAG、工具调用、工作流引擎或自动化系统项目经验。
熟悉 LangChain、LlamaIndex、AutoGen、OpenAI / Anthropic / LiteLLM 等相关框架或 API。
熟悉 Kubernetes / Docker / Linux 环境，有服务端系统开发经验。
有异步任务调度、状态机、消息队列、事件系统或分布式系统经验。
有模型评测、prompt engineering、上下文压缩、记忆系统或 Agent 安全控制经验。
有开源项目或工程实践经验。
我们提供的成长机会：
深度参与生产级 Cloud LLM Agent 系统从框架设计、工具接入到线上运行的完整工程链路。接触真实业务和自动驾驶研发场景中的 Agent 落地问题。建立大模型应用系统在稳定性、可观测性、成本和效果迭代上的系统化经验。与训练、部署和业务团队协作，理解 AI Agent 从 demo 到 production 的关键工程挑战。
负责手机、平板、机器人等终端产品的磁性能相关问题的建模和仿真能力构建工作：
1. 负责产品磁性能问题仿真方法/精度/优化/效率提升方面的研究；
2. 参与产品磁性能问题的定位，根因分析以及改进措施建议；
3. 负责新型磁性能仿真技术的洞察、规划、开发和产品问题应用；
负责手机、平板、机器人等终端产品中电机或运动部件控制类仿真能力构建工作：
1. 负责产品电机性能或运动部件控制类仿真方法/精度/优化/效率提升方面的研究；
2. 负责或参与电机、电控仿真方法的产品应用落地和项目问题解决；
3. 负责或参与行业电机或运动部件控制类仿真技术的洞察、规划和探索研究工作；