薪酬概览
平均月薪
¥44000
中位数 ¥55000 ｜ 区间 ¥32000 - ¥56000
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
80% 人群薪酬落在 >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
12月新增岗位
10
对比上月：岗位新增4
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 | 10 | 100% |
热招职位
1.持有腾讯云TCA/TCP认证或AI技术领域的专业认证；
2.具备从0到1打造标杆客户案例的经验，能够清晰梳理并复制成功方法论。
1、主导多模态大模型（eg: deepseek、lama、qwen）的工程化落地，设计数据清洗-训练-推理全链路优化方案；
2、构建可复用的工程模块（如自动标注系统、场景仿真工具、测评平台），支持算法快速迭代；
3、攻坚大模型系统优化技术（模型压缩、硬件加速），让大模型能顺利落地各个业务场景；
1.参与财务系统核心模块（账务引擎、计费中心、清结算、对账系统、业财一体化等）的架构设计（系统设计？）与开发，负责处理复杂的财务业务逻辑与资金流转，确保高并发场景下核心交易链路的高精确度与数据最终一致性。
2.参与财务核心系统基础平台能力建设，打造安全、可靠、稳定、高效的财务核心系统，参与主数据平台、集成平台、流程引擎、规则引擎等系统规划、架构设计、研发。
3.负责财务系统整体技术方案的规划与评审，设计高性能、高可用的分布式架构，制定并推行技术规范，保障系统的高可用、高并发、可扩展性及安全性。
4.在业财融合深入推广过程中，逐步承接统建系统内部定开、统建系统与下级单位自建系统、与外部监管系统等集成对接等二次开发工作。
5.跟踪前沿技术趋势，持续优化技术方案与代码质量。
1、面向具身智能、机器人、自动驾驶、工业智能等客户，负责云平台、GPU 算力平台、AI Infra 相关解决方案设计、售前支持与 PoC 落地。
2、深入理解具身智能业务链路中的数据形态和计算需求，包括机器人日志、传感器数据、图像 / 视频、点云、轨迹数据、仿真数据、标注数据、训练样本、评测数据等。
3、能够围绕数据采集、数据清洗、数据标注、数据管理、数据回流、仿真数据生成、训练数据集构建、模型评测等环节，设计相应的数据与算力基础设施方案。
4、基于客户实际业务场景，拆解训练、仿真、评测、推理、云边协同等任务对 GPU、CPU、存储、网络、调度系统和平台能力的要求。
5、设计并推动 GPU 集群、AI 训练平台、仿真平台、数据闭环平台、推理服务平台、MLOps 平台等方案落地。
6、负责客户技术交流、需求调研、架构设计、PoC 测试、方案讲解、招投标支持和技术答疑，能够将客户需求转化为可验证、可交付的技术方案。
7、编写解决方案文档、架构图、测试方案、部署方案、标书材料和客户汇报材料。
8、协同销售、产品、研发、交付和生态伙伴团队，推动客户项目从售前验证到交付实施，并沉淀可复制的行业方案。
9、跟踪具身智能、机器人数据闭环、仿真训练、大模型训练、GPU AI Infra、云原生 AI 平台、智算中心等方向的技术趋势。
1.储能系统方案设计与集成：对接客户，了解客户需求（容量、功率、应用场景等），对接设计院完成储能系统的整体方案设计，出具并审核完整的技术方案和规范设计文档；
2.关键部件选型：进行电池模组、PCS、BMS、EMS等核心硬件的选型定义与匹配，评估其性能、安全性、寿命及成本；
3.提供技术方案支持：审核设计院储能系统技术方案、标书；为项目现场安装、调试、并网提供技术支持，快速诊断并解决系统故障，保障系统稳定运行；处理储能系统故障，快速识别故障信息并执行应急预案。
1、国际市场洞察
对区域目标市场的多个重点市场要素开展调研，收集行业发展趋势、行业准入法律法规或技术要求，做好市场需求规划，持续优化竞争策略，产品策略和投标策略。
2、项目投标与技术支撑
主导项目技术投标工作，了解并参与规划重点客户的关系维护和引导策略，负责向重点客户做新产品、新技术或重点项目方案的推介，提升客户对公司产品技术或项目方案的认可度和中标率。
3、合同谈判与技术交付
牵头中标项目合同技术转化、产前技术方案审定、技术交底与风险管控，统一技术口径与交付标准；在交付阶段协同项目经理完成技术难题处理，以及关键技术方案的端到端闭环管理。
4、技术中台体系建设
搭建总部级技术中台管理体系，推动AI技术在技术管理方面的落地和应用，统筹国际解决方案全流程技术文件、标准、流程与工具建设，构建分级项目技术管理体系，实现技术能力标准化、平台化。沉淀可复用的方案库、素材库、风险库，形成客户技术引导方法论，支撑国际业务规模化扩张。
你将有机会和业界一流的芯片团队一起进行倚天系列CPU的架构定义与开发，通过产品的持续迭代交付，成长为芯片架构师。岗位职责将包括以下一个或多个领域：
1. 分析Agentic AI、云服务器等业务场景，结合业务需求，推演和制定CPU处理器的架构特性与规格；
2. 分析ARMv9指令集架构特性与ARM服务器生态兼容需求，协同应用软件、OS及编译器等，定义每代产品CPU处理器的架构特性规格；
3. 研究业界CPU产品的新技术与新架构，进行软硬件协同设计，打造差异化产品竞争力；
4. 基于仿真模型进行架构特性规格方案的制定与评估，给出竞争力最优解；
1.负责RISC-V AI开源生态的规划与建设，推动RISC-V国际社区生态建设，联合国内共建RISC-V AI开源生态。
2.参与制定RISC-V Matrix扩展标准，推动其在行业中的落地与应用。
3.参与RISC-V Matrix加速引擎的架构建模与参考设计实现。
4.参与定义与优化RISC-V AI底层算子库，提升计算效率与易用性。
1. 负责分析和设计数据中心SoC的芯片软件架构，参与产品需求分析并定义关键技术栈的软硬件结合特性，助力芯片架构迭代设计
2. 深入理解客户和业务需求，设计实现各类系统优化方法，提升SoC芯片的端到端应用表现和竞争力水平，形成创新的应用最佳实践
3. 与芯片研发团队协作，通过仿真、原型等方法在芯片设计早期发现芯片设计问题、验证芯片在各种用户场景下的表现
4. 参与芯片生命期维护工作，解决芯片在应用中出现的各类问题
1. 规划和定义面向AI领域的CPU，并推动技术方案落地
2. 参与制定面向领域的CPU架构、微架构方案的定义
3. 制定CPU IP的Roadmap
4. 负责业界AI领域和具身智能领域技术方案跟踪和梳理
1、负责地平线AI工具链完整架构设计和规划，设计出符合需求的系统架构和系统总体方案，并跟踪支持产品研发过程对需求的实现。项目关键核心技术可行性评估，配合完善产品定义
2、关注AI工具链长期的技术竞争力，并且能够从模型部署、模型压缩等角度思考，为地平线下一代芯片的设计提供分析支持与指引
3、负责模型量化压缩工具的研发工作，对AI模型部署，模型压缩，模型量化等技术进行中长期规划，保障AI芯片工具链在模型量化、模型压缩领域的技术竞争力
4、承担模型量化工具的系统与架构设计工作，对自动驾驶模型部署过程中的系统问题进行分析与拆解
1、负责高级别自动驾驶系统产品泛泊车场景的功能需求和技术规范定义，细化功能场景
2、负责泊车规控功能需求分析及分解，负责与感知、人机交互、底盘等跨领域需求及交互接口
3、负责泊车规控功能架构定义，落实方案并识别技术风险，确保系统设计的合理性和可行性
4、针对泊车量产项目及车型匹配，识别重点需求与问题，制定相关解决方案与措施
5、跨团队、跨部门沟通合作解决产品关键问题