薪酬概览
平均月薪
¥13700
中位数 ¥12000 ｜ 区间 ¥10500 - ¥16900
数据来源：谈职全网107份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
58.9% 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
6月新增岗位
77
对比上月：岗位减少64
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 | 2.9% |
| 1-3年 | 20 | 29% |
| 3-5年 | 20 | 29% |
| 5-10年 | 8 | 11.6% |
| >10年 | 2 | 2.9% |
| 不限经验 | 17 | 24.6% |
热招职位
1.负责财务相关业务与审批流程的前端技术设计、开发和对应的技术文档编制，负责前端技术选型和开发工作。
2.优化前端功能设计，解决各种浏览器和终端设备的兼容性问题，通过技术手段提升用户体验并满足高性能要求。
3.通用组件、类库编写，提升开发效率和质量，与后端工程师、产品经理、UE设计师等团队角色沟通，高质高效完成业务开发。
4.负责企业级财务数据产品的前端研发工作，覆盖财务数据分析等核心业务系统，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.跟踪前端前沿技术趋势，持续优化技术方案与代码质量。
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.资源规划与选址：负责目标区域风电项目前期的宏观选址工作，综合考虑区域气候特征、地形地貌、风资源分布、电网接入条件、交通条件及用地属性等因素，进行多维度资源评估与适宜性分析，筛选具备开发潜力的场址区域，为海外风资源开发规划和风电场选址提供专业建议与决策依据。
2.方案编制与风资源评估：参与风电项目规划、可研、技术尽调报告的编制，负责风资源评估的技术方案输出。负责测风方案设计，包括测风塔选址论证、测风塔安装方案制定、测风设备选型及测风管理工作。组织开展测风数据的收集、整理、校验与质量控制，建立并维护项目风资源数据库。基于测风数据开展项目风资源详细评估及发电量深度测算，编制风资源评估报告，为项目投资决策提供技术支撑。
3.关键部件选型与微观选址：负责风电场风机排布方案的制定与优化，组织开展现场踏勘及机位微观选址复核工作。根据场址地形条件、风况特征及环境约束，开展风电机组机型比选分析，从发电性能、适应当地环境（如高海拔、台风、低温、沙尘等）、可靠性与经济性等维度进行综合评估，出具机型选型建议。负责评估机型合理性，审核机型发电量测算结果及其修正系数的适用性。
4.技术支持：
① 投标阶段，负责技术标书中风资源相关章节的编制与审核，提供风资源评估数据、发电量承诺值的技术论证及风险说明，确保技术方案符合业主要求并具备竞争力；参与业主及咨询机构的技术澄清与答疑，推动技术条款谈判。
②项目执行阶段按需求提供技术支持，为项目现场安装、调试、并网等提供全流程风资源专业技术支持；
③项目交付后，质保期间，牵头相关技术团队制定应急预案，如系统出现故障，牵头相关技术团队快速诊断并解决系统故障，保障系统稳定运行，快速识别故障信息并执行应急预案。
5.负责研究分析跟踪项目所在地风电产业政策、法律法规，及时收集新能源项目相关信息，做好风电项目储备。监测风电行业发展趋势、电价政策变化及竞争格局，分析研究为公司投资决策和开发策略提供参考依据。
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.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。
（以下一项或多项）：
1. 设计NPU中的高性能向量计算单元（VPU）的完整微架构，包括SIMT执行模型、线程块调度、寄存器文件、执行流水线等；对标NVIDIA GPU的Warp执行模型，设计适应NPU特点的向量执行方案；
2. 定义VPU的指令集架构（ISA），包括向量运算指令、内存访问指令、同步指令等；设计高效的执行单元支持多种数据类型和精度；
3. 对VPU的PPA负责，优化线程级并行性和资源利用率；建立VPU的架构和性能模型，识别瓶颈并提出优化方案，确保VPU的吞吐量和能效达到业界水平；
4. 撰写详细的微架构文档和设计规范，与设计验证人员合作，确保 VPU的功能正确性和数值精度。
1、负责实现NPU以及SoC的任务管理和调度方案（包含软件和硬件）；
2、与NPU架构师共同协作，定义下一代芯片的任务管理、资源管理的软硬件实现方案；
3、 与编译器与底软团队合作，定义软硬件接口；
4、 能够根据自动驾驶场景的时效性等特殊需求，实现整芯片以及多芯片的任务调度，以及相关的资源管理。
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、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。
蓝星公司-数字化部-网络安全与数据合规岗 Cyber&Compliance Manager
根据蓝星公司数字化部工作安排，统筹全球网络安全治理风险与合规管理工作，组织开展风险识别与量化、合规审计、第三方风险管理及安全培训与意识提升等活动。确保公司业务运营符合国内外法律法规、行业监管要求、国际标准与内部管控规范，为业务可持续发展提供合规与风险管控支撑。
1.统筹境内及海外企业网络安全治理风险与合规管理工作，编制年度工作计划，明确重点任务、实施路径与阶段目标；
2.建立并持续优化网络安全政策、标准与流程体系，完善安全治理机制，推动相关制度要求落实；
3.组织开展网络安全风险识别与量化管理工作，覆盖风险识别、评估、跟踪与分析等环节；
4.统筹推进网络安全合规与审计管理工作，定期开展内外部审计、评估与检查，并跟踪后续整改工作；
5.负责项目中网络安全领域的支持工作，推动安全要求嵌入项目全生命周期；
6.组织并定期开展网络安全与合规宣贯与培训活动，推动网络安全文化建设；
7.负责定义关键风险指标和关键绩效指标，将安全工作的成效以量化、可视化呈现；
8.负责对接属地监管机构、第三方审计机构及相关外部合作方，负责合规落地及数据保护履职对接工作；
9.跟踪国内外网络安全/数据合规领域法律法规、监管政策更新、行业最佳实践与前沿趋势，定期进行差距分析、风险评估等，以持续优化公司网络安全治理风险与合规体系及相关管控能力；
10. 公司安排的其他工作。
1、计算机科学、人工智能、数学等相关专业的硕博学生，或有丰富的AI、LLM相关实践经验；
2、兼备较强的AICoding能力，以及强悍的编码基本功，擅长将算力转化为生产力，用AI构建AI；
3、抗压能力强；具备良好的沟通表达能力、数据驱动的分析能力，以及面向具体业务问题出色的问题定义和抽象能力；
4、对于AI产品有热情与好奇心，深度参与过AI Native产品研发，或对AI原生应用有独到见解；
5、熟悉LLM与Agent等相关算法原理， 尤其是在后训练、大规模强化学习、持续学习、自蒸馏等算法方向有研究或实践者优先；
6、在人工智能相关顶会发表过论文者优先、在开源社区有高质量的 Agent 框架贡献或独立开发过成熟的 Agent 应用优先。