北京Android工程师
Android工程师是负责开发和维护Android应用程序的专业人士。他们需要具备扎实的Java或Kotlin编程技能，并且熟悉Android开发工具和平台。Android工程师通常与产品经理、UI/UX设计师和后端工程师合作，确保应用程序符合设计需求，并且能够与后端系统进行有效的交互。他们需要关注用户体验、性能优化、安全性和平台兼容性等方面。在日常工作中，Android工程师可能会进行需求分析、代码编写、调试和测试等工作。此外，他们也需要跟踪最新的Android开发趋势和技术，不断提升自己的技能和知识。因为Android操作系统的不断更新和发展，Android工程师的工作也具有挑战性和活力。
薪酬概览
平均月薪
¥23000
中位数 ¥22000 ｜ 区间 ¥17800 - ¥28200
数据来源：谈职全网18份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
61.1% 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
20
对比上月：岗位新增10
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 | 5 | 29.4% |
| 1-3年 | 2 | 11.8% |
| 3-5年 | 5 | 29.4% |
| 5-10年 | 5 | 29.4% |
热招职位
1. 负责Android客户端核心业务和平台相关架构、设计、优化;
2. 负责基础库、框架、关键模块的技术选型、开发和改进;
3. 对新技术进行调研，将新技术分享并应用到现有产品开发中，提高客户端的技术能力;
4. 优化Android团队的开发方式和流程、规范，提高团队效率。
任职要求
职位描述：
1.参与公司技术中台通用框架研发工作，支撑多款手游/端游项目的快速迭代；
2.帮助项目组优化游戏，解决项目开发中的各种问题。
任职要求：
1.统招本科及以上学历，计算机科学、软件工程等相关专业；
2.3年以上Unity引擎游戏开发经验；
3.熟悉C#或其他游戏开发相关编程语言，熟练掌握常用数据结构和算法；
4.富有团队意识，善于主动沟通、高效协作。
加分项：
1、具有帧同步游戏开发成功经验，掌握帧同步相关技术方案及经验；
职位描述：
1.参与公司技术中台通用框架研发工作，支撑多款手游/端游项目的快速迭代；
2.帮助项目组优化游戏，解决项目开发中的各种问题。
任职要求：
1.统招本科及以上学历，计算机科学、软件工程等相关专业；
2.3年以上Unity引擎游戏开发经验；
3.熟悉C#或其他游戏开发相关编程语言，熟练掌握常用数据结构和算法；
4.富有团队意识，善于主动沟通、高效协作。
加分项：
1、具有帧同步游戏开发成功经验，掌握帧同步相关技术方案及经验；
【北斗实习】大模型应用算法工程师-【Reasoning能力提升】
【课题说明】通用模型往往难以兼顾多样化的场景需求，容易出现泛化能力强但针对性不足的问题。针对这一挑战，本课题聚焦于研究面向具体业务或应用场景的强化学习训练优化策略，通过引入场景特定的奖励函数、环境建模和数据采样机制，提升模型在特定任务下的表现能力与适应性。课题重点突破模型在细粒度场景下的泛化能力不足、奖励稀疏、训练效率低等问题，为大模型的行业落地提供有力支撑。【建议研究方向】1.场景特定奖励设计：针对不同业务场景，定制化设计奖励函数，提升模型在目标任务中的表现能力。
2.环境模拟与数据生成：构建高保真场景模拟环境，开发高效的数据采样与生成机制，提升强化学习训练效率。
3.迁移与泛化能力增强：研究多场景迁移学习与元强化学习方法，提升模型从通用能力到场景定制能力的转化效率。
4.推理增强型RAG系统：基于图结构的知识融合、混合模型的协同推理架构和强化学习驱动的优化方法，进一步提升RAG系统能力。
5.基于价值观约束的大模型风险控制与安全防护。
【课题说明】传统销售模式中，销售人员通过电销系统触达商户，对商户进行营销/运营触达，整体链路人工依赖率高。随着大模型技术的快速发展，基于大模型的智能外呼在提升电销覆盖率和转化率方面展现出极大潜力。本课题致力于将大模型技术和智能外呼任务相结合，优化美团智能外呼系统，增强其在复杂对话环境下的意图理解与灵活应对能力。力图实现更自然的语音交互、更精准的营销策略，以及更灵活的应答处理等。【建议研究方向】1.转化信号奖励建模：依托业务场景多轮对话的真实转化信号，构建商家画像、对话文本特征信号以及交互环境特征，预估对话的转化率，进而通过强化学习（DPO/GRPO/RLHF）引导模型营销话术生成。
2.销售领域垂类大模型：通过收集多场景销售数据以及美团广告产品知识，通过continue-Pretraining构建垂类通用销售模型基座，支持多业务场景快速支持应用。
3.Multi-Agent交互式外呼系统：通过构建任务规划、流程监督、对话营销等多个agent交互逻辑，在较低响应耗时条件下，实现最佳的电话沟通效果。
1.负责新零售业务门店/仓库网络的日常运维、故障处理、应急响应，保障网络及相关业务的稳定运行，有能力处理突发事件、对疑难问题进行跟踪并最终解决。
2.负责新零售业务门店/仓库网络的开仓建设，对涉及到系统架构中存在的网络设计提出解决方案，与其他协同团队一起完成重点项目的实施、配置等服务交付。
3.负责新零售业务门店/仓库网络的质量监控及用户体验收集，监控告警、运维自动化平台的持续性建设及功能优化，不断提高网络质量。
4.参与自动化工具开发，对网络基础信息、资产、故障率、可用性、容量性能、成本等数据的运营和分析，提升网络稳定性和运维效率。
5.参与对新零售网络相关技术、产品与工具、行业最佳实践进行研究、测试及运用，有探索和实践精神，满足业务发展需求。
6.在日常运维过程中为一线服务团队提供标准、流程规范和指导文档。
1. 基于OpenClaw的C端社区探索，用Agent 重新定义人与信息的连接方式——探索 OpenClaw C 端社区从 0 到 1 的产品与技术全链路；
2. 围绕 OpenClaw 在 BA Agent、客服、营销等业务方向的应用，参与核心架构设计、能力优化与效果迭代；
3. 参与 OpenClaw 框架能力建设，重点研究智能体架构优化、推理成本控制、上下文治理、长期记忆与执行效率提升等方向；
4. 参与 OpenClaw Skill 体系建设，探索 Skill 的表示、组织、调度与自进化机制，提升复用和泛化能力；
5. 参与模型训练与调优，包括数据构建、Prompt 优化、监督微调、强化学习、效果评测等工作，提升智能体在复杂任务中的规划、调用与执行能力。
1. 以业务和线上问题为导向，深入分析并解决动态感知领域的核心技术难题，负责具体模块的研发与效果打磨。方向包括但不限于：红绿灯检测、障碍物检测与跟踪、语义与意图理解。
2. 持续推动前沿技术落地，优化以视觉为主导的感知基础模型，结合"深度学习模型 + 算法策略"双轮驱动，系统性提升 MPI / MPHB 等核心指标。
3. 参与感知系统架构讨论，具备从模块视角发现系统性问题、提出并落地优化方案的能力。
4. 配合上下游团队推动算法的数据驱动迭代和端到端可导能力建设。
1. 协助运维人员进行服务器、网络设备、存储设备等设备的日常运维工作，并及时处理出现的问题；
2. 协助运维人员编写文档，记录相应的操作流程、日常工作和服务器的维护情况等；
3. 参与服务器应用的安装、维护和升级工作，通过对生产环境进行技术测试和排查异常，为公司IT系统的稳定运行做好技术支持；
4. 参与公司IT系统的监控、数据备份等工作，及时处理并防止系统出现故障。
1.2027 届应届毕业生，计算机科学、人工智能、电子工程、自动化等相关专业硕士 / 博士学历。
2.具备扎实的机器学习理论基础，熟悉常见机器学习算法（监督学习、无监督学习、强化学习等），掌握大模型训练范式（预训练、SFT、RLHF/对齐等），熟练使用主流深度学习框架（如 PyTorch）。
3.在 VLA、VLM、World Model、端到端感知 / 决策大模型、扩散模型 / 生成模型等方向之一有研究、项目或论文经历者优先。
4.有较强的编程能力，熟练掌握 Python、C++ 等编程语言。
5.具备良好的数学基础，包括线性代数、概率论、统计学等。
6.对前沿学术研究有兴趣和热情，对纵向科研有持续爱好；有较强的学习能力和创新精神，对自动驾驶技术有浓厚兴趣。
7.具备良好的团队合作精神和沟通能力，能够承受一定的工作压力。
1、扎实的编程能力，熟练掌握 Python，熟悉常用深度学习框架（PyTorch 等）；
2、了解大语言模型（LLM）的基本原理与应用，有 Prompt Engineering 或模型微调经验；
3、具备以下至少一个方向的实际项目或研究经验：
-大模型应用 / Agent 构建
-强化学习（RLHF、PPO、Reward Modeling 等）
-对话系统 / NLP
-数据处理与分析
-良好的自驱力与沟通能力，能独立推进研究课题
【加分项】
1、在 ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR、AAAI 等顶会发表过论文；
2、有AI 相关岗位实习经验；
3、有 Agent / Multi-Agent 系统、仿真平台相关项目经验；
4、熟悉智能座舱、智能驾驶或车载交互相关领域。
1、VCU软件维护与集成： 负责VCU应用层软件的日常维护、Bug分析与修复；完成通讯矩阵及整车需求的适配。
2、控制算法开发： 开发整车扭矩管理、能量回收及上下电逻辑；负责底盘动力学相关算法（如防抖动、平顺性控制）的设计与实现。
3、仿真验证与调校：负责MIL/SIL/HIL测试用例编写与执行；配合标定工程师进行实车调试，优化驾驶性表现。
4、工程文档管理：负责软件需求(SRS)、设计说明(SDD)及接口定义等开发文档的编写与维护。
我们正在寻找世界模型算法专家，一同构建高质量、高可控、实时可交互的长时序视频生成模型，完成核心算法的优化探索和业务落地，为下一代自动驾驶系统提供高保真度和鲁棒性的评测和训练环境。
1、通用视觉表征构建： 负责 VAE 等底层表征模型的探索与深度优化，大幅提升图像/视频特征的重建质量与时空压缩率，为世界模型构建高保真、强泛化性的通用视觉表征；
2、长时序生成： 深入探索实时可交互视频生成范式，参考并改进Self-forcing等前沿架构，突破超长时序环境生成的质量和一致性瓶颈；
3、实时交互与加速： 研究并应用 DMD2 等前沿模型蒸馏与加速算法，大幅降低视频生成延迟，实现毫秒级的基于动作（Action-conditioned）的闭环环境响应；
4、架构设计与优化： 参与交互式世界模型的底层架构设计、模型训练与工程优化，支持自动驾驶端到端算法的仿真验证；