北京软件应用开发工程师
软件应用开发工程师是负责设计、开发和维护应用软件的专业人士。他们使用多种编程语言和开发工具，如Java、Python、C++等，来实现软件功能，并根据客户需求和用户体验进行界面设计。软件应用开发工程师需要具备扎实的编程技能和对系统架构的深入理解，以确保软件的稳定性、安全性和性能。在开发过程中，他们通常会与产品经理、设计师和测试人员密切合作，以确保软件能够满足各方面的需求。此外，软件应用开发工程师还需要及时跟踪和应对技术变化，确保软件始终处于最新状态。这个职位需要对技术有极高的热情和持续不断的学习态度。
薪酬概览
平均月薪
¥14400
中位数 ¥16500 ｜ 区间 ¥11200 - ¥17600
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
11月新增岗位
6
对比上月：岗位减少0
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. 负责车载 CAN 总线报文解析与控制指令编码的软件开发，实现底盘信号接收与控制指令下发的核心逻辑；
2. 负责多 OEM 车型的 CAN 通信适配开发，基于公共框架完成新车型平台的快速接入；
3. 负责 DBC 文件到 C++ 代码的自动生成工具链维护与优化，提升多车型适配效率；
4. 负责 CAN 报文解析与指令编码的安全性保障，包括 CRC 校验、Rolling Counter 监控、控制指令值域边界检查等，确保驾驶安全；
5. 负责与规划控制模块的 ROS2 通信对接开发，完成 CAN 层与智驾算法层之间的消息桥接。。
【课题说明】本课题以美团酒旅业务为研究场景——该场景具有供给侧 SKU 品类异构、C/B 双端研发并行、节假日促销驱动的高频需求迭代等特征，是验证 AI-Augmented SDLC 有效性的高复杂度典型场景。课题旨在构建 AI-Augmented SDLC 的理论框架，研究 LLM 深度介入需求→设计→开发→验收全链路后的最优人机协作形态，形成可量化的效率度量体系与可复制的工程实践方法论。【建议研究方向】1.AI 友好型需求（AI-Ready PRD/Spec）构建方法：研究如何将自然语言需求转化为结构化、机器可读的规格表示（如 Spec、DSL、AI-Ready PRD 等），探索作为需求表达与机器理解交接的规格语言设计原则与 LLM 解析效果之间的关系。
2.跨职能协作流程重构与 Agent 化（PM-RD-QA 分工边界重构）：参照 Human-AI Collaboration 及 Multi-Agent Systems 理论框架，研究在产品→研发→测试协作链路中引入 Agentic Workflow 的可行路径与边界条件，探索 AI 在不同角色中的自主程度与人工干预策略。
3.产研范式相关指标体系与度量方法（交付效率、交付质量等）：借鉴 DORA Metrics、DevEx 等业界度量框架，结合 AI 介入后的新型产研链路，构建涵盖交付周期压缩率、AI 代码采纳率、规格对齐准确率、需求返工率等维度的量化指标体系。
4.棕地 vs 绿地项目的分场景落地策略：研究 SDD 范式在存量代码重构（Brownfield）与全新需求开发（Greenfield）两类场景下的适配性差异，识别影响落地效果的关键情境因素（Contextual Factors）。
5.范式转型的组织配套与推广机制：参照 Technology Adoption Model（TAM）及 Organizational Learning 理论，研究产研范式转型过程中的阻力来源、推广路径与组织能力建设模式，沉淀可复用的转型 Playbook。
1、主导实施智能座舱应用软件交付，包括但不限于软件设计、编码、调试、集成、联调、发布,
2、主导开发智能座舱POC预研项目,
3、参与编写各业务模块软件设计，达成设计目标与验收标准,
4、主导实施VCU软件模型开发，并编写开发过程中规范文档,
你将是地瓜机器人与开发者之间的技术桥梁——基于RDK系列开发套件，打造可复现、有价值的机器人应用案例，降低开发者从"零到一"构建机器人的门槛。我们希望你不只是一个代码实现者，更是一个善用AI工具提升效率、能将前沿技术快速转化为可落地方案的新一代机器人应用工程师。
岗位职责：
1、基于RDK套件开发感知、导航、操控、交互等方向的机器人应用案例，输出高质量代码与文档；
2、跟踪具身智能与AI前沿进展(VLA/VLM、Agent+机器人等)，验证新技术在RDK平台的可行性；
3、在日常开发中深度运用AI编程工具与Agent工具链，探索并沉淀最佳实践；
4、协同社区团队完成开发者技术答疑，将高频问题提炼为应用案例；
1. 负责芯片 BootROM、SPL、U-Boot等启动固件的开发与维护；
2. 主导 DDR 控制器（LPDDR4/LPDDR5）的初始化、PHY 训练（Training）与可靠性验证等；
3. 负责芯片 bring-up 阶段的底层软件支持，完成时钟、电源管理、复位等关键子系统的初始化配置；
4. 设计与实现安全启动（Secure Boot）方案，包括镜像签名验证、TrustZone 初始化、密钥管理与防回滚机制。
【地瓜机器人】Soc系统软件工程师（power & clk）
1、负责 Linux 内核 Clock 子系统（CCF） 驱动开发；
2、负责系统级功耗管理，实现 Suspend/Resume（freeze、mem、standby 等）流程及多唤醒源（GPIO、UART、RTC、PMIC 中断等）的配置与调试；
3、负责 PMIC 驱动开发，涵盖 regulator、power supply、GPIO、中断及 RTC 等子系统的 bring-up 与维护。
1）架构设计与优化，负责自动驾驶任务调度系统的整体架构设计与技术方案制定，包括任务调度、资源分配、负载均衡等核心模块。设计高可用、高扩展性、高并发的系统架构，满足大规模业务需求。2）技术选型与实现，评估并引入合适的调度算法、分布式框架、消息队列、数据库等技术。结合业务场景进行技术落地与性能调优。3）系统性能与稳定性保障，监控系统运行状况，分析性能瓶颈并持续优化。制定容灾、备份、灾难恢复等策略，确保系统稳定性。4）跨部门协作，与产品、测试、运维、运营等多团队紧密合作，推动架构方案落地。提供技术指导与培训，提升团队整体技术水平。5）前瞻性技术探索，跟踪调度系统相关的前沿技术和行业趋势，并引入先进性方案。
1. 深度对接汽车电子业务团队，明确需求定义、硬件设计、软件集成、测试验证等流程痛点，选择适配大模型方案，制定汽车电子场景Agent落地技术路线。
2. 负责汽车电子Agent的Prompt工程、RAG策略设计与框架开发，实现需求分析、设计评审、测试用例生成、问题定位等场景的对话交互、智能检索、流程推荐及自动化任务执行。
3. 用Python/Java/Go结合LangChain、AutoGPT、向量数据库、知识库等工具构建Agent核心模块，对接DOORS、MAT LAB/Simulink、CANoe等汽车电子工具链，实现业务联动。
4. 通过Docker容器化封装Agent服务；探索阿里云/AWS云原生部署方案，保障服务高可用与可扩展性。
游戏 AI 应用工程师（研发效能 / Agent 落地）-27届实习
岗位职责：
1、游戏场景AI应用落地：面向游戏客户端工具、研效流程、策划/QA 等场景，设计并开发可上线的 AI 工具，推动大模型进入真实生产流程，而不只是 Demo。
2、Agent 与智能工作流建设：设计并实现业务 Agent / 自动化工作流：模型接入、Prompt 与结构化输出、工具调用、能力编排、任务调度；保证可用、可观测、可扩展。
3、游戏客户端 / 工具链方向落地（本岗重点）：在 Unity 工程内完成与 AI 的闭环协作（如 UGUI 层级操作、资源/坐标落位、批处理工具、人审界面等），把「模型结论」变成「工程可执行动作」。
4、场景挖掘与闭环推进：与产品、策划、研发、QA等协作，识别提效机会，独立推进：需求澄清 → 方案设计 → 原型验证 → 效果评估 → 上线迭代。
任职要求：
1、有实际游戏项目开发经验，编码基础扎实，熟悉常用设计模式与数据结构，具备基本架构意识；不依赖 AI 编程工具也能写出结构清晰的代码。
2、熟练掌握 Python / C# / C++ 至少一种，具备把方案落到工程的能力。
3、有 AI Agent 或大模型应用的实际开发/落地经验，熟悉以下多项：Prompt 设计、结构化输出、工具调用、上下文管理、任务编排；了解 RAG / Embedding 者优先。
4、能使用 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 辅助编程工具提升效率，但知其边界。
5、具备业务理解、沟通协作与项目推动能力，能独立跑通从需求到上线的闭环；对 AI 新技术保持关注。
加分项：
1、人工智能、游戏开发、计算机、软件工程等相关专业背景。
2、有游戏客户端背景，长期关注并实践 AI 工具者优先。
3、熟练使用 Photoshop，有 PS 插件/脚本开发经验者优先。
4、具备计算机视觉或 NLP 基础，有多模态（图文）应用经验。
5、使用过 LangGraph、LangChain 等至少一种Agent/应用框架，并有真实项目经验。
6、有 Editor 扩展、CLI/MCP、批处理流水线、人机协同工作流开发经验。
岗位职责：
1、游戏场景AI应用落地：面向游戏客户端工具、研效流程、策划/QA 等场景，设计并开发可上线的 AI 工具，推动大模型进入真实生产流程，而不只是 Demo。
2、Agent 与智能工作流建设：设计并实现业务 Agent / 自动化工作流：模型接入、Prompt 与结构化输出、工具调用、能力编排、任务调度；保证可用、可观测、可扩展。
3、游戏客户端 / 工具链方向落地（本岗重点）：在 Unity 工程内完成与 AI 的闭环协作（如 UGUI 层级操作、资源/坐标落位、批处理工具、人审界面等），把「模型结论」变成「工程可执行动作」。
4、场景挖掘与闭环推进：与产品、策划、研发、QA等协作，识别提效机会，独立推进：需求澄清 → 方案设计 → 原型验证 → 效果评估 → 上线迭代。
任职要求：
1、有实际游戏项目开发经验，编码基础扎实，熟悉常用设计模式与数据结构，具备基本架构意识；不依赖 AI 编程工具也能写出结构清晰的代码。
2、熟练掌握 Python / C# / C++ 至少一种，具备把方案落到工程的能力。
3、有 AI Agent 或大模型应用的实际开发/落地经验，熟悉以下多项：Prompt 设计、结构化输出、工具调用、上下文管理、任务编排；了解 RAG / Embedding 者优先。
4、能使用 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 辅助编程工具提升效率，但知其边界。
5、具备业务理解、沟通协作与项目推动能力，能独立跑通从需求到上线的闭环；对 AI 新技术保持关注。
加分项：
1、人工智能、游戏开发、计算机、软件工程等相关专业背景。
2、有游戏客户端背景，长期关注并实践 AI 工具者优先。
3、熟练使用 Photoshop，有 PS 插件/脚本开发经验者优先。
4、具备计算机视觉或 NLP 基础，有多模态（图文）应用经验。
5、使用过 LangGraph、LangChain 等至少一种Agent/应用框架，并有真实项目经验。
6、有 Editor 扩展、CLI/MCP、批处理流水线、人机协同工作流开发经验。
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. 负责相关产品软件需求及方案开发；
2. 负责相关产品软件设计及产品软件开发；
3. 负责内、外部项目代码开发、软件代码集成、软件集成调试等工作；
4. 其它临时性的研发支持工作。
1.负责集团财务数字化转型相关项目的全生命周期管理，统筹项目规划、需求调研、方案设计、系统实施、上线交付与验收运维，推动财务数字化能力持续提升；
2.以财务为牵引，深入对接业务部门，推动业财融合场景落地，打通财务与采购、销售、生产、供应链、项目等业务环节的数据链路，实现业财数据一致性与管理闭环；
3.统筹跨部门协同，协调财务、业务、技术、供应商等多方资源，解决项目实施中的复杂问题，确保项目目标达成；
4.建立项目进度、质量、成本管控机制，识别并应对项目风险，组织项目阶段汇报与验收评审，总结财务数字化项目经验并推动复用推广。
