薪酬数据技术北京IT应用工程师
应用工程师需求量小

北京IT应用工程师

IT应用工程师是负责设计、开发和维护各种IT应用程序和系统的专业人士。他们负责与客户和其他团队成员合作,以理解他们的需求,并根据需求开发软件解决方案。IT应用工程师需要具备扎实的编程技能和对各种编程语言的熟练掌握,能够根据不同的项目需求选择合适的开发工具和技术。他们还需要对数据库管理、网络协议、安全性和性能优化等方面有足够的了解和经验。此外,IT应用工程师还需要定期测试和更新应用程序以确保其正常运行并与最新的技术发展保持同步。总体来说,IT应用工程师在提供高效、可靠的IT解决方案方面发挥着关键作用。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

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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

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时,再完整的经历,也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达,让整份简历真正成立。

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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

应届

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科
硕士

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
28¥20200¥6800
91
12¥18500¥3800
85
14¥19700¥2200
84
9¥15700¥1800
73
8¥25900¥2000
70
9¥21600¥3200
68
10¥15000¥2600
59
6¥14100¥2000
49
6¥17800¥1700
48
5¥20200¥1500
40

市场需求

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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%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

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不同城市的需求分析

IT应用工程师岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地IT应用工程师的招聘、薪资和就业数据。

#20 东莞
2.4%5 个岗位
#21 泰州
2.4%5 个岗位
#22 合肥
2.4%5 个岗位
#23 珠海
2.4%5 个岗位
#24 宁波
2.4%5 个岗位
#25 嘉兴
2.4%5 个岗位
#26 天津
2.4%5 个岗位
#27 北京
2.4%5 个岗位
#28 深圳
2.4%5 个岗位
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陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
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热招职位

智驾应用软件开发工程师

北京本科及以上1年以下

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。

主任应用软件工程师

北京学历不限1年以下

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,

推动研发团队全面向 AI 驱动的工作模式转型,深度探索 AI-native 技术在新业务场景中的创新应用。
1.驱动团队 AI 转型:负责制定并推动研发团队的 AI 能力提升计划,通过引入先进 AI 工具、落地最佳实践,覆盖需求、设计、开发、测试全流程,显著提升团队研发效率与交付质量2.探索 AI-native 应用:主导在新业务场景中探索和落地 AI-native 解决方案,重点聚焦于智能体(Agent)在复杂任务调度、动态环境交互、多模态信息处理等方面的创新实践。
3.构建 AI 工程体系:设计并搭建团队内部的 AI 辅助开发平台与工具链,将提示词工程、RAG、智能体工作流等能力产品化、流程化,降低 AI 技术应用门槛。
4.技术架构与交付:参与或主导核心业务系统的技术方案设计与研发落地,确保 AI 能力集成符合高可用、可扩展的架构标准,保障高质量的工程交付。

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。

SQA供应商质量专家(鲜果)

北京本科及以上经验不限

1. 标准体系建设
- 负责生鲜农产品品类从产地-生产-仓储-门店全链路环节的操作标准、质量标准及温控标准的制定、优化与落地
- 结合不同农产品品类特性,建立差异化、可执行的操作规范
- 协同仓储、物流、品控及采购团队,确保标准在实际运营中有效落地,并持续跟踪执行效果

2. 跨部门协同与培训
- 与供应商、第三方物流服务商对接,明确并传达我方标准要求,推动外部合作方合规达标
- 组织内部及外部相关方的标准宣贯与操作培训,提升一线人员对农产品保鲜标准的理解与执行力

3. 数据驱动改进
- 收集分析农产品在全链路过程中的损耗率、品质变化、客户投诉等数据,基于问题反推标准优化方向
- 定期评估标准适用性,结合行业新实践、新技术(如冷链IoT、气调包装等)进行迭代升级

4. 合规与认证支持
- 确保农产品仓运标准符合国家食品安全法规、农产品冷链物流相关标准及企业ESG/可持续发展要求
- 支持相关认证(如GAP、HACCP、ISO 22000等)中涉及仓储运输模块的文档准备与现场审核
六、任职要求

1. 本科及以上学历,食品科学、农业工程、物流管理、供应链管理或相关专业优先;

2. 5年以上生鲜农产品质量管理相关工作经验;

3. 熟悉农产品采后生理、冷链管理、仓储温湿度控制及运输时效管理;

4. 具备优秀的跨部门沟通能力、项目推动能力及文档撰写能力;

5. 注重细节,结果导向;


6. 有标准体系搭建经验(如参与过企业SOP、QMS建设)者优先

1. 标准体系建设
- 负责生鲜农产品品类从产地-生产-仓储-门店全链路环节的操作标准、质量标准及温控标准的制定、优化与落地
- 结合不同农产品品类特性,建立差异化、可执行的操作规范
- 协同仓储、物流、品控及采购团队,确保标准在实际运营中有效落地,并持续跟踪执行效果

2. 跨部门协同与培训
- 与供应商、第三方物流服务商对接,明确并传达我方标准要求,推动外部合作方合规达标
- 组织内部及外部相关方的标准宣贯与操作培训,提升一线人员对农产品保鲜标准的理解与执行力

3. 数据驱动改进
- 收集分析农产品在全链路过程中的损耗率、品质变化、客户投诉等数据,基于问题反推标准优化方向
- 定期评估标准适用性,结合行业新实践、新技术(如冷链IoT、气调包装等)进行迭代升级

4. 合规与认证支持
- 确保农产品仓运标准符合国家食品安全法规、农产品冷链物流相关标准及企业ESG/可持续发展要求
- 支持相关认证(如GAP、HACCP、ISO 22000等)中涉及仓储运输模块的文档准备与现场审核
六、任职要求

1. 本科及以上学历,食品科学、农业工程、物流管理、供应链管理或相关专业优先;

2. 5年以上生鲜农产品质量管理相关工作经验;

3. 熟悉农产品采后生理、冷链管理、仓储温湿度控制及运输时效管理;

4. 具备优秀的跨部门沟通能力、项目推动能力及文档撰写能力;

5. 注重细节,结果导向;

6. 有标准体系搭建经验(如参与过企业SOP、QMS建设)者优先

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。

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。

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。

无人车业务部-软件开发工程师

北京学历不限1年以下

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.全栈开发。在 AI Coding 工具的协助下能够完成前端、后端功能开发、测试。
2.参与项目需求分析和技术方案设计,确保项目按时高质量交付。
3.与产品经理、设计师等团队成员密切合作,及时关注用户问题,确保项目质量和用户体验。
4.及时解决项目开发中遇到的问题和挑战,保证项目进度顺利推进。

【愿景】广告系统目前正站在从多级漏斗到端到端大模型的范式跃迁起点,传统的多级漏斗架构(召回→粗排→精排→混排)因各阶段目标割裂、信息截断,存在系统性效率损耗。随着 LLM 表征能力与 Scaling 特性日趋成熟,以端到端生成式模型统一广告全链路决策已成为行业的核心探索方向。本岗位面向美团广告 OneModel 方向,核心任务是研究并落地端到端广告大模型,以统一大模型完成从用户行为信号到最终展示序列的全链路决策,最大化用户体验和平台收益。【你将参与】1.端到端广告大模型架构设计。基于 Causal Transformer、MLA、MoE 等架构技术,设计突破多级漏斗限制的端到端广告决策框架,支持融合用户行为序列与实时上下文、直接输出具备位置价值感知的展示序列;探索 Semantic ID、动态候选索引等广告生成式检索关键技术。
2.广告场景多阶段训练范。结合广告数据稀疏特性,设计"海量用户交互 pre-training + 多目标商业价值 post-training"的分阶段训练体系;研究适配广告约束的 RLHF/价值对齐方法,在用户体验与平台收益之间建立可持续的优化路径。
3.广告场景 Scaling Law 研究。探索广告场景下"参数量/数据规模/训练算力 → 业务效果"的转化规律;研究 inference-time scaling、process reward model 等推理阶段增效方向,推动团队迭代范式从人工特征设计向算力驱动跃迁。

【愿景】我们致力于构建健康的本地商业生态,通过为平台客户和消费者提供符合其需求的多元、便捷、高效的商业产品和服务,帮助生态伙伴提高效率、优化经营、实现持续健康发展,推动本地商业数字化营销的发展,促进商业生态繁荣。【你将参与】1. 多模态理解与表征技术研究:运用多模态技术理解异构本地生活供给(图文/商品/门店/短视频),通过跨模态对齐、多模态预训练、SID编码等方式为召排模型提供高质量表征输入。
2. LLM 与协同信号融合建模:将 LLM 的语义理解与推理能力和协同过滤信号深度融合,通过指令微调、CoT 推理增强、协同信号注入等方式,构建兼具行为记忆力与语义泛化力的统一广告模型。
3. 生成式召排链路升级:探索生成式技术对召回、预估、重排的系统性改造,推动广告系统端到端统一建模;研究广告场景下 Scaling 规律,建立模型规模与业务指标的可预测转化关系。
4. Agent 自迭代能力构建:探索基于 LLM 的广告系统自演进框架,利用 Multi-Agent 自动化特征工程、样本挖掘、实验分析等研发环节,构建模型基于线上反馈持续自迭代的能力。