北京Golang研发工程师
Golang研发工程师是指在软件开发领域中具有专业知识和经验的专业人士。他们的主要职责是使用Golang语言进行软件开发。作为一名Golang研发工程师，他们需要具备扎实的Golang编程技能，能够利用Golang语言开发高效、可靠的软件和系统。他们需要与团队成员合作，根据需求设计、开发和维护应用程序，同时确保代码质量、性能和安全性。此外，Golang研发工程师还需要深入了解软件开发的最佳实践和技术趋势，持续提升自己的技术能力，并通过创新和优化不断改进软件开发流程。综上所述，Golang研发工程师在软件开发过程中扮演着关键的角色，需要具备扎实的编程技能和团队合作意识。
薪酬概览
平均月薪
¥21100
中位数 ¥19000 ｜ 区间 ¥17200 - ¥25000
数据来源：谈职全网17份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
70.6% 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
17
对比上月：岗位减少3
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 2 | 13.3% |
| 3-5年 | 2 | 13.3% |
| 5-10年 | 11 | 73.3% |
热招职位
- 负责自动驾驶建图与发布系统的后端架构设计与核心开发，主导数据服务功能的设计、性能调优与高可用保障。- 负责自动驾驶数据处理流水线的架构设计与优化，基于分布式实现大规模空间数据的高效处理与调度，持续优化计算资源利用率。- 深度参与团队技术规划与选型，沉淀通用组件与最佳实践，推动工程效能与团队技术能力持续提升。
1.负责数据采集/蒸馏及相关系统和平台的开发迭代和运维；
2.负责数据接入/质检自动化Pipeline的设计，建设和维护；
3.负责团队内AI智能体、Skills、Mcp等工具开发，为团队业务及系统提升迭代效率；
4.帮助团队攻克各种技术难关，提升全渠道数据获取的效率、质量和能力。
1.服务端 Gameplay 架构：具备全局业务视野，能主导复杂玩法的服务端系统设计；精通前后端同构环境下的逻辑解耦与架构演进；
2.移动同步与权威校验：精通 DS 端权威状态管理，深入理解游戏安全与主流反作弊技术；对移动、技能、数据范围下发等核心反作弊环节有落地经验；具备 服务器核心代码裁剪、核心配置裁剪避免逆向工程的工业化能力；
3.网络同步机制：深入理解 UE 网络同步底层（Replication/Iris/复制体系），具备大规模 Actor 同步优化、带宽与延迟优化的实战经验；
4.性能优化与资源裁剪：能建立常态化 DS 性能与流量监控体系，持续优化 CPU、内存与带宽，降低运行成本；
5.高可用与稳定性建设：熟悉 Headless 自动化单测与压测框架，有大规模录像回放系统开发经验；具备海量 AI 压测机器人、跨集群 DS 调度及全链路线上监控体系建设经验。
我们正在打造面向嵌入式/AIoT 场景的新一代 AI Agent 产品矩阵，涵盖智能助手、知识引擎、多模态交互等方向。团队负责从 Agent 架构设计到产品落地的全链路研发，现寻求具备 Agent 实战经验与工程化思维的研发工程师。
1、负责 AI Agent 核心能力的设计与研发，包括任务规划（Planning）、工具调用（Tool Use）、记忆管理（Memory）、多轮对话管理等模块；
2、设计并实现 Multi-Agent 协作架构，包括子 Agent 路由、任务拆解与分配、Agent 间通信协议、结果聚合与冲突消解；
3、搭建 Agent 评测体系，设计评测数据集与评测维度（准确性、工具调用正确率、任务完成率），建设 A/B 评测流水线，持续优化 Agent 效果；
4、参与 Agent Harness 框架建设，包括 Agent 执行的编排调度、错误处理与重试机制、降级策略、可观测性（日志、Tracing、Token 用量、延迟监控）；
5、基于主流 Agent 框架开发可复用的 Agent Skill（技能包），制定 Skill 开发规范，推动 Agent 能力模块化；
6、参与知识库与检索系统的建设与优化：知识抽取、文档解析、混合检索、重排序等，构建领域知识库和语义索引系统；
7、使用 AI Coding 工具（Cursor/Claude Code/Codex）进行日常研发，实践 Vibe Coding 范式，持续提升研发效能。
1. 分布式存储系统开发与运维：负责企业级分布式存储平台的设计、开发、部署及日常运维，保障存储集群高可用、高吞吐、低延迟稳定运行。
2. 云原生存储落地：基于 Kubernetes 环境部署、配置、运维 JuiceFS/Alluxio，完成存储卷挂载、权限管控、动态供给，适配容器化业务运行需求。
3. 分层存储架构建设：依托 JuiceFS/Alluxio 构建统一数据湖、缓存加速架构，优化冷热数据分层、数据读写链路，支撑大数据、AI 训练、推理等场景的数据访问需求。
4. AI 场景存储专项优化：面向分布式训练、推理业务开展存储性能加速工作，结合业务特征定制读写策略，解决训练 / 推理过程中的 IO 瓶颈。
5. 自建存储体系建设与维护：深度使用、运维 Ceph、MinIO，负责对象存储、块存储、文件存储集群搭建、扩容与日常管控，保障多类型存储服务稳定供给。
6. 混合云存储架构落地：负责混合云环境下存储架构规划、打通与运维，实现线下自建存储与公有云存储互联互通、数据协同、统一管理。
7. 存储性能调优与问题排查：持续监控存储集群运行状态，分析 IO 瓶颈、元数据性能、缓存命中率等指标，开展存储级别深度性能优化，完成参数调优、故障定位与修复，提升整体存储服务能力。
8. 数据迁移与接入适配：对接业务系统、计算集群，完成存量数据迁移、存储接口适配，制定数据同步、权限管理、配额管理方案，保障业务平滑接入。
9. 存储架构迭代与方案落地：结合业务增长需求，迭代存储架构，设计容灾备份、数据安全、多租户隔离方案；参与技术方案评审，输出标准化存储使用规范。
10. 跨团队协作支撑：配合后端、大数据、AI、算法等团队，提供存储技术支持，解决分布式训练、推理场景下各类存储相关问题，推动项目落地。
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。
"职位描述
按照项目开发节奏，为软件模块持续补充和维护 C++ 单元测试用例与集成测试用例
根据需求和实现完善相关的设计文档、测试用例说明文档与测试报告
使用并维护现有的测试框架（如 Google Test / VCast 等），提升测试覆盖率与自动化水平
指导或协助团队成员实现 Google Test 生成 Allure 报告的流程
配合 CI/CD 流水线，持续集成测试代码，确保软件质量
编写和维护测试相关的脚本工具，提升测试效率与可视化能力
与开发、QA、DevOps 等团队协作，推动测试流程改进和工具集成
1. 协助汽车电子系统测试平台软件开发；
2. 协助汽车电控系统（ECU）总线工具开发；
3. 协助完成整个软件的开发流程，包括软件需求分析、详细设计、代码实现、联调测试等。
1、参与快驴商城展销、营销、交易及售后等核心系统的技术方案设计与功能开发，通过AI大模型能力，构建AI化的客品匹配体系，驱动线上商城转化率与用户体验双提升。
2、参与系统性能调优、容量规划、故障排查及日常运维，持续提升核心链路的健壮性与高可用性，保障亿级B2B交易场景下的系统稳定；
3、深入理解业务场景，具备良好的抽象建模能力，能够化繁为简，持续把控系统高可扩展性与长期可维护性；
4、驱动项目进展，与算法、产品、数据等团队高效协同，打通AI能力从模型训练到业务系统落地的完整链路，推动AI功能按时高质量上线；
5、积极拥抱AI时代，参与探索并构建AI驱动的SDD（Spec-Driven Development）开发范式，利用AI工具提升个人及团队的研发效能。
1. 负责 充电宝 相关产品的全栈研发工作，覆盖前端、服务端及部分工具链建设；
2. 快速完成 AI 产品 Demo、原型、内部工具和核心功能迭代；
3. 与产品、设计、算法团队紧密协作，把模型能力转化为真实可用的产品体验；
4. 参与工程架构设计，持续提升研发效率和产品质量。
一、 关于我们
文远知行是一家快速发展的自动驾驶公司，致力于打造稳定、高效、智能的研发体系，以加速核心自动驾驶算法的迭代与落地。
你将加入的 运营工程组 ，是文远知行自动驾驶的 核心软件产品团队 。我们负责从消费级应用到运营后台的全链路产品研发，形成完整的自动驾驶产品闭环。我们的业务涵盖L4 Robotaxi、L2++/L3智驾、L4 Robobus、L4物流、基础车辆平台、工程发布等核心板块，其中L4 Robotaxi是核心中的核心。
我们的团队以“业务飞轮”为核心驱动，将产品线按运营线与供给线双轮驱动组织。我们的业务架构全景图如（图 1）所示，直观地展示了团队业务的构成与分布。
二、 你的工作内容
作为一名全栈开发工程师，你将负责应用与平台的全栈开发工作，深度参与自动驾驶核心业务的落地与迭代。你的主要职责包括：
1、全栈开发与迭代 ：负责应用与平台的全栈开发工作，包括前端交互界面、后端接口、数据逻辑的端到端开发，实现功能快速落地与迭代。
2、组件设计与技术落地 ：负责应用组件设计与开发，推进新技术在业务迭代版本落地。
3、工程化体系建设 ：参与搭建团队大前端研发体系生态，协助落地效率工程工具、方案等，提升团队整体研发效能。
4、业务深度融合 ：深入理解业务逻辑，将业务需求转化为技术方案，通过技术解决实际业务痛点，提升产品核心价值。
5、跨团队协作 ：明确技术边界与落地路径，推动产品功能从需求到上线全流程闭环，与产品、测试、算法等团队高效协作。
三、 我们期望你具备
1、教育背景 ：
计算机科学、软件工程、电子信息工程、通信工程等相关专业，本科及以上学历（2027届毕业生）。
2、技术基础 ：
编程语言 ：掌握至少一种主流编程语言（C++、Python、Go或Java均可），有课程项目或个人项目经验即可。
计算机基础 ：学习过数据结构与算法课程，对操作系统（Linux）、计算机体系结构有基本了解，对底层原理有探索兴趣。
3、技术栈要求 ：
前端 ：熟悉主流前端框架（React/Vue）及TypeScript，了解前端工程化工具（如webpack/vite）。
后端 ：熟悉至少一种后端语言（Node.js/Go/Python等）及相关框架。
数据库 ：熟悉关系型数据库（如MySQL）或非关系型数据库（如Redis），了解数据库设计和优化经验。
开发工具 ：熟练使用Git、VS Code等开发工具。
4、能力与素质 ：
学习与解决问题 ：有好奇心和钻研精神，遇到不懂的问题能主动查阅文档或搜索资料寻找答案。
沟通与协作 ：能阅读基本的英文技术文档，有良好的团队合作意识和责任心。
技术热情 ：追求优质代码，对前沿技术有浓厚的探索兴趣。
5、加分项（非硬性要求） ：
有前端3D渲染技术（如three.js）相关经验。
有云服务平台（如AWS、GCP、Azure）部署经验。
熟悉Docker、Kubernetes等容器化技术。
在GitHub上有自己维护的项目、课程作业或开源贡献。
有自动驾驶或AI应用相关项目经验。
四、 加入我们，你将获得
前沿赛道 ：深度参与自动驾驶核心业务，与世界一流的工程团队并肩作战。
技术成长 ：接触并实践前后端全链路技术栈，快速提升工程能力和系统设计思维。
工作氛围 ：推崇敏捷开发、结果导向，鼓励以创造性的方式解决问题，拥抱变化，持续学习。
职业发展 ：清晰的晋升通道和丰富的内部培训资源，助力你成为技术专家或团队管理者。
职位描述：
文远知行是一家快速发展的自动驾驶公司，我们创造了最为便捷的自动驾驶开发工具，使算法工程师能够从复杂的数据中直观理解驾驶场景。作为一名全栈工程师，你将与用户团队密切合作，不断提高数据工具的易用性、性能和稳定性，加速团队不断迭代自动驾驶算法。
文远知行致力于实践敏捷开发的团队协作与结果导向的效能评价，推崇以创造性方式解决问题，拥抱变化，持续的学习与提高。
岗位职责：
开发并改进数据收集工具
开发并改进数据挖掘工具
开发并改进可视化数据回放工具
开发与改进所见即所得的可视化仿真场景编辑工具
开发并改进AI代理，加速数据挖掘、数据分析相关效能
参与跨团队沟通，发现并解决可视化工具问题
参与自动驾驶开发平台技术路线定义、规划和目标设定
团队协作，代码审查
岗位要求：
本科及以上计算机科学或相关专业背景
熟练使用AI辅助编程工具
熟知前端框架 (React, Vue)
熟悉微服务框架
熟悉数据处理常见工具
熟练使用C/C++或Python等语言
加分项：
具有自动驾驶/具身智能相关开发经历
熟知数据处理相关生态 (Relational, Clickhouse, Redshift, Hadoop, Spark, Hive, MapReduce)
熟知云服务(AWS，Tencent Cloud)
熟悉容器技术 (docker, docker-compose, kubernetes)