薪酬概览
平均月薪
¥20200
中位数 ¥17500 ｜ 区间 ¥15100 - ¥25200
数据来源：谈职全网200份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
47.5% 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
6月新增岗位
163
对比上月：岗位减少114
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 | 14 | 9% |
| 1-3年 | 35 | 22.4% |
| 3-5年 | 53 | 34% |
| 5-10年 | 14 | 9% |
| >10年 | 2 | 1.3% |
| 不限经验 | 38 | 24.4% |
热招职位
微信读书/输入法/秒剪-大模型应用研发工程师-Harness工程
1.熟悉大模型应用算法能力优先；
2.具有 LLM 推理优化经验，熟悉 TensorRT-LLM、VLLM 等LLM推理效率优化工具者优先；
3.有图构建和检索优化，有大数据平台（Hadoop、Spark、Flink 等）使用经验者优先；
4.能够对服务进行系统性的性能优化。
1. 负责面向商家的 B 端 AI Agent 应用建设，围绕商家经营、商品管理、订单履约、客服售后、营销运营、数据分析等场景，提升商家工作效率和经营效果。
2. 参与 AI Agent 基础框架能力建设，包括 Agent 编排、工具调用、任务规划、上下文管理、记忆机制、权限控制、工作流、人机协同、异常兜底等核心模块。
3. 将商家高频业务流程抽象为可复用的 Agent 能力和业务组件，如经营助手、商品助手、客服助手、营销助手、数据分析助手等。
4. 负责 Agent 与内部业务系统、数据平台、知识库、运营工具、CRM / 工单 / 商家后台等系统的集成。
5. 建设 Agent 应用的工程化能力，包括 Prompt 管理、工具注册、链路追踪、效果评估、灰度发布、成本控制和稳定性治理。
6. 与产品、算法、业务运营、商家服务团队协作，完成从业务场景识别、方案设计、原型验证到上线迭代的闭环。
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、负责集团人工智能服务平台的推广与落地，推动平台在各业务场景中的应用，为各业务单元提供技术指导与支撑。
2、负责基于AI平台的智能体开发与建设，根据业务需求进行需求分析、方案设计与开发实施，实现智能体场景的快速交付。
3、负责AI大模型的部署与服务封装，基于平台完成模型推理服务的上线、算力调度、扩容与纳管，保障模型服务的高可用运行。
4、负责根据业务需求进行二次开发与深度集成，将AI能力嵌入业务系统，实现平台与业务系统的高效对接。
5、负责平台集群的部署与运维，掌握平台运维能力，独立完成平台部署、配置管理及故障排查处理，保障平台稳定运行。
6、与算法、研发、客户等多部门团队高效沟通协作，推动AI平台建设需求的落地与交付。
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。
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. 推进供应链 AI 应用方案落地实施
依据供应链数字化开发团队和 AI 开发部门输出的 AI 应用设计方案，完成需求细化、系统集成、环境配置、联调测试及上线交付，保障 AI 能力按既定计划投入业务使用。
2. 负责供应链 AI 工具日常运维与持续优化
承担 Skill Agent 的运行监控、日志分析、性能监控与告警配置、提示词（Prompt）调优、知识库维护、权限管理及故障处置；基于使用数据与用户反馈，开展轻量级功能优化与规则迭代。
3. 开展轻量级开发与一线技术支持
运用 Python、SQL 等工具完成数据预处理、API 对接、自动化报表生成等开发任务；为供应链相关岗位用户提供操作培训、使用指导及问题响应，提升工具应用效能。
4. 协同跨部门完成技术对接与集成
理解供应链业务逻辑与核心系统数据结构及接口规范，准确传递业务约束与集成需求；与 AI 开发工程师、业务系统开发工程师协作，明确接口定义、数据映射关系、测试验证标准及上线协同机制。
5. 组织 AI 工具推广与应用能力建设
制定分角色、分场景的推广计划与标准化培训材料，组织开展实操培训与应用辅导；建立用户反馈收集与分析机制，支撑 AI 应用持续改进。
6. 负责 AI 应用数据安全与合规管理
确保 AI 工具数据处理符合公司信息安全规范，敏感数据脱敏处理，API 凭证安全管理，操作日志审计追踪；配合 IT 安全部门完成安全评估与合规检查。
1.负责产品研发过程中AI算法开发及AI提效的开发工作，包括：AI算法开发、工具自动化、知识库提取、大模型部署等；
2.负责数据预处理、模型推理、模型输出后处理整个流水线pipeline的开发和调试；
3.负责AI工具与现有工具的结合开发和调试，提高开发效率；
4.关注并研究AI测试相关前沿技术，撰写技术文档与应用报告，推动AI提效的创新升级。
1.负责设计和开发基于AI Agent的智能系统提升工具链的内部研发和外部客户支持效率；
2.开发地平线工具链定制化智能助手，辅助研发进行代码补全、缺陷定位、日志分析、自动化测试用例、API手册生成，显著提升工具链的开发效率与质量
3.构建智能支持Agent，能够精准理解客户在工具使用中的问题（如模型转换失败、精度不达标、性能不达预期），提供即时诊断、步骤指导、知识推荐，并高效协同专家处理复杂问题
1.通过标准化流程统一受理业务部门数据分析与取数需求，对需求进行价值评估和分级。
2.深入理解业务场景，构建核心业务指标体系与数据分析模型，开展专题分析，形成报告、看板、驾驶舱等数据应用产品，为管理层和业务部门提供决策支持。
3.将数据资源封装为标准化API服务并上架，将数据服务能力产品化；遵循统一规范开发可视化报表与驾驶舱。
4.运营服务目录，管理基于策略的数据共享授权流程；建立服务发布流水线，上架前通过功能测试、性能压测和安全审查。
5.运营服务目录，监控活跃度，评估数据价值；建立报表“上线评审-活跃度监控-下线预警-归档销毁”的全生命周期闭环。
1、负责Android平台/LiteOS平台Camera各类设备驱动开发、调优和维护；
2、围绕相机和智慧感知业务场景，完成Camera核心器件特性设计、开发和落地；
3、负责主流芯片平台Camera底层软件架构的持续演进和优化；
4、负责SensorHub子系统Camera 设备低功耗、智慧感知等特性能力构建；
5、结合业界影像软硬件新技术，完成技术预研、论证和开发。
为了更好地提升城市即时配送的效率与体验，2017年，美团启动了无人机配送服务的探索，通过科技创新推动履约工具变革，加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前，美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作，由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。在该岗位中您将负责：
1.参与/负责 无人机 / 通用机器人 等相关硬件产品线的 设备端软件架构设计与开发2.结合商业和产品视角，评估，决策，规划，设计设备端基础软件架构的战略方向。通过工程的方法支撑商业和产品的健康高效迭代和成功，以及通过架构的方法实现工程团队整体的研发质量，开发效率以及开发者体验。
3.在工程实践中，严格遵循系统化工程代码规范，设计方法，可测试的架构体系，并对跨团队输出技术影响力。
4.时刻关注技术细节，并有敏锐的洞察力和高质量的技术判断力，识别软件架构及整体软件栈中的短板，并通过审慎的权衡定义工程需求，做出工程计划及优先级的定义。
5.主动开展跨职能团队协作，以清晰、可扩展、稳定且高性能的架构设计，赋能所有在设备端进行软件开发的跨部门团队6.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在无人机业务中的落地实践；