薪酬概览
平均月薪
¥43600
中位数 ¥35000 ｜ 区间 ¥35500 - ¥51700
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
66.7% 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
10月新增岗位
5
对比上月：岗位减少25
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 | 2 | 50% |
| 5-10年 | 2 | 50% |
热招职位
你将作为Qoder全家桶产品（Qoder、QoderWork、QoderWake）面向企业客户的技术代言人，在售前阶段独立完成从需求调研到方案交付的全过程。面向客户的产研人员，深入洞察客户在软件研发效率上的真实痛点，并转化为可落地的AI编程解决方案；面向非研发人员，深入洞察客户在办公提效上的真实痛点，面向市场、营销、财务、法务、人事等不同职能岗位，提供场景化的解决方案。此外，能够熟练的使用Qoder全家桶产品进行技术演示和POC场景搭建，赢得客户信任，推动项目签约。
参与玄铁高性能处理器的指令集与编程模型定义和演进，作为市场/产品需求与微架构、软件生态之间的技术枢纽；负责玄铁指令集与编程模型管理平台的建设，并代表玄铁参与RISC-V国际基金会相关规范标准工作。
1. 负责玄铁指令集扩展定义。接收市场、产品与研发的功能与性能诉求，与微架构、编译器、内核、计算库等团队协同，参与制定指令和寄存器编码、语义、异常行为等编程模型，输出正式规范文档并推动内部评审、落地与迭代。
2. 负责玄铁编程模型管理平台建设。保证指令集变更以结构化、机器可读的方式沉淀到平台，驱动下游RTL生成、工具链集成、验证套件构建、规范文档生成与模拟器/参考模型的自动化更新。
3. 代表玄铁参与国际基金会相关规范标准工作。跟进上游标准与相关工作组的演进，把玄铁的技术需求提案化并推动被上游接纳；把上游产出高质量地回流到玄铁内部平台，保持双向对齐。
4. RISC-V生态跟踪与前瞻研究。持续跟踪RISC-V在向量、矩阵、虚拟化、安全、性能监测、机密计算等方向的新扩展动态；结合玄铁产品路线，主动提出新扩展的预研提案。
1.负责ISP算法和相关芯片IP/Subsystem架构设计、核心算法实现与性能评估，旨在打造行业领先的影像性能。
2.与芯片团队紧密合作，确保算法在自研IP上的落地，并推动性能、功耗及稳定性优化。
3.针对 ISP 架构中的第三方IP，与IP供应商保持紧密沟通，确保关键 IP 的交付。
4.对 ISP 相关技术进行系统性的规划和前瞻性预研，为公司在 ISP 领域的技术布局提供指引。
（以下一项或多项）：
1、与主架构师一起定义加速器架构，尤其是Tensor计算和Matrix计算加速器的架构
2、对计算加速器的PPA指标负责，对加速器的技术竞争力和业界领先性负责
3、对加速器进行架构建模，探索最优架构，做相应的算子性能分析和优化
4、与工具链编译器协同对加速器的可编程性和可部署性负责，提升编程开发的易用性，降低模型部署成本
5、参与规划定义关键场景，进行端到端的架构分析
6、参与AI处理器的PPA模型开发
7、参与竞争分析，输出技术方面的竞争分析结果。
1. 负责组织协调自动驾驶/辅助驾驶版本迭代过程中的测试工作，推进高质量产品落地和交付，包括但不限于以下职责;
2. 负责制定智驾、泊车、座舱产品交付项目的测试计划与验证策略，明确测试范围、目标与资源需求;
3. 协调分配测试资源，组织开展系统集成测试、用户验收测试等关键阶段测试验证，监督测试进展并及时报告测试结果;
4. 与研发团队紧密合作，确保测试需求和问题得到及时解决;
5. 系统性地收集、分析、跟踪交付过程中的产品缺陷与问题，建立风险预警机制，及时识别并报告项目交付风险;
1.贯彻集团数据标准体系，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。
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.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。
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
【愿景】美团龙猫基座大模型，不只聪明，更懂生活。从语言理解到全模态感知，从架构创新到极致推理，从海量预训练到亿级真实订单 —— 我们造的不仅是实验室里的“优等生”，更是活在大街小巷、三餐四季里的AI。 而我们想做的远不止于此 —— 让模型自己提出假设、训练自己、不断进化； 让一群智能体像团队一样分工协作、攻克复杂问题； 让 AI 走出屏幕，理解物理世界、走进真实场景。 这是我们正在冲刺的方向，也是你可以参与定义的未来。 加入我们，一起把智能带进真实物理世界，亲手打造下一代 AGI！【团队介绍】基座大模型AI Infra团队，以支撑前沿基础模型持续演进为目标，面向大模型研发与生产全链路，构建高性能、高稳定性、可持续扩展的AI基础设施体系。围绕高效率实验平台、大规模训练生产能力，以及模型结构与芯片架构协同优化， 沉淀软硬一体、训推贯通的关键基础能力，提升模型迭代效率、训练资源利用率与系统上限。【你将负责】负责面向 Agentic AI 场景的沙盒基础设施平台建设，构建百万级别异构环境，支撑后训练、评测、数据合成、在线执行等场景下的多样环境沙盒需求。
1.设计并实现统一的执行抽象层，支持 Function Call / Container / microVM / fullVM 等多种执行基座，并提供一致的接口与调度能力。
2.负责沙盒集群的控制面与数据面架构设计，包括 API Gateway、Host Agent、Cluster Monitor 等核心组件的研发与演进。
3.优化千万级沙盒环境镜像的分发、加载与启动链路，建设分层镜像、按需加载、本地缓存、只读层共享等能力，提升冷启动性能与资源利用率。
4.面向超大规模并发场景，持续推进密度优化与成本优化，包括页缓存复用、内存回收、运行时争用治理、超卖与隔离平衡等方向。
5.建设面向 Agent 执行过程的轨迹日志、状态追踪、故障恢复与可回放机制，提升系统的稳定性、可观测性与可审计性。
6.与模型、训练、评测、推理、平台等团队协作，推动 AI Agent 运行时基础设施在实际业务中的落地。
1、负责手机、PC、平板等产品系统热设计开发，构建有竞争力的整机散热解决方案，散热技术路标规划、需求分析、器件选型、架构设计、解决方案开发和验证；
2、负责先进散热新技术探索、预研及落地工作，在热功能材料、两相散热技术、主动散热创新技术、微尺度散热技术、柔性散热技术、器件封装散热技术等构建行业领先竞争力；
3、负责产品温控系统的方案设计和优化；达成极致的性能、噪音、发热的用户体验。
1、负责创新型原型机结构领域前瞻性、先进性技术及趋势洞察、创新技术竞争点布局，为原型机整机结构设计提供关键性先进技术输入及前期细化支撑；
2、基于消费者体验和架构方案需求，从结构、材料、工艺维度构筑产品竞争力；
3、敏锐洞察行业发展趋势，参与行业最先进的技术发展交流，具有从理论到产品化的能力，引领整机设计方案的演进，发掘卖点特性；
4、推进原型机方案转量产落地，参与试制验证问题解决及上市后的质量与体验改进。
1. 跟踪AI算法演进趋势，分析大模型、端侧轻量化模型、多模态等算法对算力、精度、带宽、时延、功耗的硬件需求，建立算法与硬件的需求映射与评估体系。
2. 跟踪XPU（NPU/CPU/GPU/DPU等）硬件技术演进，熟悉先进工艺制程、IP生态、业内供应链与技术资源。
3. 主导完成AI端侧芯片顶层架构设计，包括计算架构、指令集、数据流、调度策略、功耗控制、接口系统等，输出完整架构方案与SPEC。
4. 熟悉存储体系与存算一体技术，负责端侧AI芯片存储架构规划、访存优化、存算融合方案设计。
5. 协同算法、芯片设计、固件、产品团队，推动架构方案从定义、前端设计、验证、流片到量产落地。
6. 输出端侧AI硬件技术路线与前瞻性解决方案，支撑产品竞争力。