薪酬数据技术北京网络测试工程师
测试需求量小

北京网络测试工程师

通过协议测试、性能压测与自动化验证,确保网络产品与服务的功能、性能及可靠性符合标准与业务需求,为版本发布与架构优化提供质量决策依据。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
  • 江苏省
  • 江西省
  • 河南省
  • 湖北省
  • 辽宁省
  • 吉林省

平均月薪

¥12000

中位数 ¥0 | 区间 ¥7200 - ¥16800

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

33.3% 人群薪酬落在 15-30k

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时,再完整的经历,也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达,让整份简历真正成立。

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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

应届
3-5年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科
不限学历

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
8¥6500¥1500
100
6¥24000¥2200
100
13¥10400¥2600
82
6¥13300¥1500
70
7¥14100¥5700
60
9¥6400¥1700
58
6¥13300¥2200
58
7¥17100¥6800
30
5¥12600¥3200
17
6¥12000¥7100
12

市场需求

  • 北京
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5月新增岗位

5

对比上月:岗位新增3

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
应届1
100%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

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不同城市的需求分析

网络测试工程师岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地网络测试工程师的招聘、薪资和就业数据。

#4 上海
8.4%7 个岗位
#5 深圳
8.4%7 个岗位
#6 南昌
7.2%6 个岗位
#7 苏州
7.2%6 个岗位
#8 宁波
7.2%6 个岗位
#9 北京
7.2%6 个岗位
#10 沈阳
6%5 个岗位
#11 成都
6%5 个岗位
#12 南京
6%5 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
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热招职位

整车网络测试工程师

北京本科及以上1年以下

1、研究并掌握车载相关网络技术(Ethernet、CANFD、LIN、FlexRay等);

2、负责车载通信系统测试;编制测试用例、搭建测试序列、执行测试并分析定位问题

3、参与车载以太网自动化测试系统开发;

4、参与整车功能测试,涉及电气、网络、驱动、制动、转向等系统。

AI工具链测试开发

北京学历不限1年以下

1.负责工具链项目测试及自动化测试代码实现、自动化工程搭建;

2.负责内部测试工具开发;

3.负责相关测试场景和用例设计;

显示系统测试工程师

北京学历不限1年以下

1、构建终端电子产品显示测试架构,负责显示触控特性测试需求分析、测试方案设计,测试策略制定,对验证质量负责;

2、承担显示触控系统级验证测试工作,负责特性需求分析,测试方案设计,质量评估,进行显示特性功能验证、性能验证、可靠性验证、效果验证,并对显示问题进行初步问题定位;

3、负责显示触控自动化测试方案设计与执行,白盒化精准测试;

4、显示触控驱动芯片测试,规格及显示特性验证;

5、建立显示体验的测试评价体系,探索和创新研究为终端电子产品规划输入有价值的机会点,建立以人为中心的产品测试方法,协助提升显示效果竞争力和用户体验;

6、负责显示触控测试技术演进规划和落地,与业界TOP技术交流和合作,提升测试能力,提高测试效率和测试质量,持续构建TOP1的显示测试竞争力。

智能出行高级/资深测试工程师

北京学历不限1年以下

1. 大学本科及以上学历,计算机或通讯专业 ;

2. 3年以上软件测试经验,1年以上车载导航测试经验 ;

3. 精通软件测试理论、方法和流程 ;

4. 熟悉C/C++/Java等至少一种编程语言,有Shell或PHP/Perl/Python等使用经验者优先 ;

5. 自驱力强并拥有良好的团队协作和沟通能力,能承受一定的压力 ;

6. 具备AI意识,且熟练使用AI工具者及有良好的英文沟通能力优先。

1. 洞察半导体、消费电子、新能源等目标行业的检测需求与前沿技术,特别是光学成像与智能算法,制定未来3-5年产品与技术发展路线图,识别并开拓新机会领域;

2.负责产品定义,深度挖掘客户核心痛点,主导高性能智能光学检测系统(含硬件、光学、核心算法与软件)的需求分析与规格定义,聚焦检出率、速度、稳定性等关键技术指标;

3.规划下一代产品,重点围绕更高精度成像、先进光学方案、智能(AI)检测算法、3D检测、系统稳定性提升等核心领域,推动技术落地与竞争力构建。

4.主导产品开发全过程,联动软件、硬件、光学成像和算法研发,以及测试、供应链等团队,确保产品高质量交付。

影像软件测试工程师

北京学历不限1年以下

1、主导相机&图库、云服务API的测试、优化和完善,设计测试用例,执行功能、性能及兼容性测试;

2、主导相机&图库测试标准制定与改善,搭建和维护测试环境,使用及改进自动化工具,设计\编写\执行自动化测试;

3、主导相机&图库系统风险管控,把控测试过程风险,构建市场重大问题快速响应能力,提升用户口碑;

4、主导相机&图库系统测试的技术提升,构建接口测试\精准测试\白盒化等测试能力。

1. 负责IC芯片可靠性测试方案的设计与制定,保证芯片可靠性试验的实施

2. 负责芯片及产品的可靠性寿命评估、失效分析,并针对失效结果提出适当的解决方案

3. 负责 DVS/EVS/Vmin/CHAR/Burnin DOE 等程序的方案制定、数据收集及分析、对结果进行评审和改进

4. 参与可靠性硬件设计,芯片筛选和各读点测试,负责输出芯片可靠性测试报告

测试开发工程师【2027届校招】

北京学历不限1年以下

岗位职责
负责自动驾驶运营基础服务(Routing、Dispatch、PUDO、Operation Map 等)的测试开发工作,保障系统高质量交付。
设计和开发自动化测试框架,覆盖接口测试、回归测试、稳定性测试及性能测试。
建设持续集成(CI/CD)测试能力,提高研发效率和测试覆盖率。
建设线上质量监控体系,分析线上问题,推动问题定位和质量改进。
与研发、产品、算法团队协作,制定测试策略,保障复杂业务场景的稳定运行。
任职要求
1,基本要求
本科及以上学历,计算机、软件工程或相关专业。
熟悉至少一种编程语言(Python/C++/Go)。
扎实的数据结构、算法及计算机基础。
熟悉 Linux 开发环境。
2,加分项
熟悉自动化测试框架(pytest、Playwright、Selenium 等)。
熟悉 HTTP/gRPC、数据库、消息队列等基础组件。
熟悉 Docker、Kubernetes、CI/CD。

1.负责海外平台自动化测试的技术架构设计及实现,以满足平台性能和稳定性的诉求;

2.参与海外产品需求分析,制定测试计划并从测试的角度提供优化意见,预先评估项目风险,确保测试活动的顺利开展;

3.负责海外测试标准制定,设计测试用例、编写自动化测试脚本,提高测试效率和质量;

4.对线下和线上问题进行跟踪、分析和报告,推动问题及时解决,并优化测试用例;

5.负责测试体系能力度量体系构建,引入度量体系改进测试设计和执行等过程;

6.通过总结、对外交流、技术钻研和培训,持续改进测试过程和测试方法。

AI推理平台-技术专家-测试开发

北京硕士及以上1年以下

1、负责人工智能相关产品的数据和算法等场景测试,并基于算法和工程团队现有质量问题给出合理化的建议和解决方案,推动落地实现算法质量提高;

2、协同算法团队和工程团队进行全面的质量把控和风险监控;

3、参与数据和算法的质量系统建设,完善算法全链路质量保证能力,提交算法落地和工程效率。

SRE运维工程师薪资:25~35

北京学历不限1年以下

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。

1.贯彻集团数据标准体系,负责集团财务领域(资产、成本、费用、收入、利润、现金流等)核心数据对象与指标体系的治理,包括主数据管理、元数据管理、数据模型设计规范等,推动标准在数仓建设与BI应用中落地执行。

2.负责相关业务领域的数据治理规划,完成数据标准、数据质量、数据安全、数据资产管理等建设实施落地。保障财务数据的准确性、完整性和一致性,提升财务领域数据服务能力。承接集团财务主数据、涉财业务主数据的数据标准制定、数据治理工作开展和主数据运营管理。

3.独立完成或指导实施数据开发、BI分析看板、数据质量评估、问题溯源改进等专项建设任务。

4.主导集团级财务指标口径统一与管理口径沉淀,解决跨系统、跨组织的数据不一致问题。负责财务系统数据治理,确保系统的数据质量及流程合规,管理财务数据目录和数据标准,统筹推进数据入湖和应用。推动数据治理与业务服务深度融合,支撑经营分析、财务数字化、穿透式监管等关键场景的数据需求。

5.跟踪数据治理前沿技术与行业实践,持续优化治理体系与工具能力。