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、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、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。
职位描述：
1、参与图像分类、人脸检测与识别、OCR、目标检测、语义分割等图像处理项目的研究与开发工作；
2、参与实际项目，针对业务场景进行模型的训练、调优、落地等；
3、跟进前沿技术，阅读最新论文并复现对比。
任职要求：
1、硕士及以上学历，至少熟悉一门主流的计算机编程语言，包括但不限于Python、C、C++、Java、Go等；
2、良好的数据分析能力，扎实的数据结构与算法能力，熟悉操作系统、网络、软件工程等基础知识；
3、熟悉常见深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch等；
4、熟悉图像算法、经典CV模型、典型CV任务，有相关项目经验者优先；
5、责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力。
职位描述：
1、参与图像分类、人脸检测与识别、OCR、目标检测、语义分割等图像处理项目的研究与开发工作；
2、参与实际项目，针对业务场景进行模型的训练、调优、落地等；
3、跟进前沿技术，阅读最新论文并复现对比。
任职要求：
1、硕士及以上学历，至少熟悉一门主流的计算机编程语言，包括但不限于Python、C、C++、Java、Go等；
2、良好的数据分析能力，扎实的数据结构与算法能力，熟悉操作系统、网络、软件工程等基础知识；
3、熟悉常见深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、PyTorch等；
4、熟悉图像算法、经典CV模型、典型CV任务，有相关项目经验者优先；
5、责任心强，积极主动，有良好的沟通能力和团队合作能力。
1. 自然语言处理、机器学习、人工智能、计算机、电子与通信等相关专业的硕士生/博士生；
2. 熟悉LLM的基本原理和相关算法，具备良好的逻辑分析能力和数理基础，在顶会（如NeurIPS、ICLR、ICML等）或期刊上有论文发表者优先；
3. 熟练掌握Pytorch等深度学习框架，扎实的编程基础，具备独立的算法实现能力；
4. 参加过ACM/ICPC、CCPC、NOI等算法竞赛获奖者优先。
5. 学习能力强，对新事物有好奇心，对所在领域有热情，善于独立思考并反思总结；良好的沟通能力和团队协同能力。