北京设备运维
设备运维是指负责维护、管理和优化计算机、网络设备或其他技术设备的工作职责。这个职位在公司或组织中起着关键性的作用，因为设备运维人员负责确保所有的设备都能正常运行，以保持生产力和业务连续性。他们需要定期检查和维护设备，解决故障和问题，升级软件和硬件，同时确保网络和设备的安全性。设备运维人员还可能参与制定设备采购和更新计划，与供应商合作进行技术支持等工作。这个职位需要具备扎实的技术知识和故障排除能力，以及良好的沟通和团队合作能力。随着科技的不断进步，设备运维人员还需不断学习更新的技术知识，以保持对新设备和技术的适应能力。
薪酬概览
平均月薪
¥7900
中位数 ¥7500 ｜ 区间 ¥5900 - ¥9900
数据来源：谈职全网12份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
50% 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
2
对比上月：岗位减少18
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 2 | 100% |
热招职位
1. 统筹管理：对区域各站点设备运维团队负责，监控和提升各城市团队的工作质量和效率，建立区域运维管理例会机制；
2. 数据看板与决策：主导搭建并持续迭代运维数据管理看板（设备可用率、MTTR、能耗趋势等），通过数据发现异常、引导团队工作方向，用数字准确呈现团队工作成果；
3. 智能工单管理：负责监控全区工程设备工单的处理全流程，推动工单系统从人工派单向自动化分级响应升级，管控工单处理进度、质量和成本；
4. IoT监控与预测维护：负责推进站点设备的IoT传感器接入与远程监控体系建设，探索基于设备运行数据的预测性维护模式，降低突发停机率；
5. 流程标准化迭代：负责运维组操作流程的梳理和持续迭代，根据成本支出变化和业务扩张节奏，更新维修标准手册和设备操作规程（SOP）；
6. 新站验收管理：负责新站工程设备验收质量管控，完善验收清单标准，推动新站交付质量提升，确保设备带病开业率为零；
7. 设备全生命周期管理：统筹负责大区内站点工程设备（制冷系统、给排水、强弱电）的日常运行、维修、保养、巡检、改造等全面管理8. 节能降耗落地：管理大区站点设备能耗使用情况，结合数字化能耗平台数据提供节能优化方案，推动节能降耗KPI完成；
9. 培训体系建设：计划性巡查，现场调研培训需求，撰写培训课件，对设备维保人员进行技能培训和评估考核，打造区域标准化技能梯队；
10. 跨部门协同：建立与供应链、站长、采购、IT等相关方的协作机制，推动设备相关问题高效闭环；
11. 应急响应与保障：熟练掌握给排水、电气、制冷专业技术，制定应急预案，遇突发设备故障带领团队迅速处置，确保站点最短时间内恢复正常运营。
1. 对硬件电路产品进行SI/PI/EMC/电热/电磁等仿真，包括前仿真和后仿真；
2. 根据仿真结果提出电路设计改进意见，并提取设计的相关参数要求
3. 负责PCB板级信号测试，与信号仿真相结合，指导PCB设计工作；输出仿真报告，与硬件设计、Layout 工程师协作进行设计优化；
4. 针对机器人大电流/高动态工况，进行电源纹波、瞬态响应、热堆叠等仿真评估；
1、定义整车网络架构，开发需求标准；
2、设计整车若干ECU间交互报文及信号、诊断协议及数据；
3、定义整车网络测试标准、编写测试程序、执行测试并分析问题；
4、开发车载网络自动化测试系统；
5、协助项目经理保证项目的质量及进度。
工作内容：
1、负责日常资源交付、变更、巡检、告警处置与故障恢复工作，沉淀输出标准化操作流程；
2、参与可观测体系、容量管理、混沌工程、流量调度等方向的平台与体系持续优化演进；
3、主导基于大语言模型（LLM）的运维智能体（AI Agent）、AI工作流方案设计，落地运维数字人、AI巡检、AI根因分析等AIOps业务场景。
任职资格：
1、本科及以上学历，拥有3年及以上AI开发或运维相关工作经验；
2、熟练掌握Python/Go至少一门编程语言者优先；
3、熟悉Linux操作系统，了解Kubernetes(K8s)基础概念；熟练使用Prometheus、DNS、CDN、CICD、Nginx等常用中间件与服务，具备传统运维故障排查、自动化脚本编写实操能力；
4、了解可观测、容量管理、高可用容灾架构、混沌工程、流量调度相关知识，拥有大规模集群稳定性保障实战经验优先；
5、熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流Agent开发框架，掌握MCP、技能插件（Skills）、Prompt&RAP、多智能体规划相关技术；
6、具备优秀的问题拆解、逻辑分析、跨团队沟通协作能力，学习主动性强、自驱力突出。
工作内容：
1、负责日常资源交付、变更、巡检、告警处置与故障恢复工作，沉淀输出标准化操作流程；
2、参与可观测体系、容量管理、混沌工程、流量调度等方向的平台与体系持续优化演进；
3、主导基于大语言模型（LLM）的运维智能体（AI Agent）、AI工作流方案设计，落地运维数字人、AI巡检、AI根因分析等AIOps业务场景。
任职资格：
1、本科及以上学历，拥有3年及以上AI开发或运维相关工作经验；
2、熟练掌握Python/Go至少一门编程语言者优先；
3、熟悉Linux操作系统，了解Kubernetes(K8s)基础概念；熟练使用Prometheus、DNS、CDN、CICD、Nginx等常用中间件与服务，具备传统运维故障排查、自动化脚本编写实操能力；
4、了解可观测、容量管理、高可用容灾架构、混沌工程、流量调度相关知识，拥有大规模集群稳定性保障实战经验优先；
5、熟悉LangChain、LangGraph、Dify等主流Agent开发框架，掌握MCP、技能插件（Skills）、Prompt&RAP、多智能体规划相关技术；
6、具备优秀的问题拆解、逻辑分析、跨团队沟通协作能力，学习主动性强、自驱力突出。
1. 分析车载开关电源OBC、DCDC相关的客户需求，并对开发可行性进行评估
2. 提供开关电源相关项目售前技术方案、报价及开发时间周期预估
3. 分解客户需求，编撰控制器系统需求
4. 分析客户需求，识别特殊特性，编撰特殊特性清单
5. 对控制器硬件、软件、结构等方向进行概要设计，编撰系统方案
6. 编撰SDFMEA
7. 评审各子方向的工作产品是否符合客户需求及系统需求
8. 管控整个控制器开发过程的质量要求
9. 产品配置审计管理
10. 管理整个项目的技术开发以及与客户的技术对接
11. 组织项目团队解决开发过程中的质量问题
1、负责新能源车整车热管理系统原理设计、系统零部件选型、仿真、优化和测试；
2、负责热管理集成模块总成技术对接、技术风险评估、方案设计优化相关工作；
3、负责集成模块的样件制作、试验验证跟进，及相关问题整改；
4、负责集成模块BOM、DVP、DFMEA、特殊特性清单及零件OTS等相关文件制定/更新/释放；
1、定义网络安全基座模型的知识体系和评测体系
2、建立网络安全基座模型的知识迭代飞轮，从多种知识来源收集沉淀网络安全领域知识，与算法同学合作为网络安全基座模型提供高质量领域知识与数据
3、针对网络安全基座模型在评测中的问题进行归因分析，识别网络安全基座模型的短板
工程基础能力（必备）
1、2年以上Java研发经验，具有扎实的Java功底，对JVM原理有一定了解，具有良好的Java IO、多线程、网络等方面编程能力。
2、熟悉Spring、MyBatis等常用Java开源框架，对其运行原理有较好理解。
3、精通数据库设计（MySQL优先），具备优秀的SQL编写及调优能力；熟悉常见NoSQL存储（如HBase、Redis、MongoDB等）。
4、有大规模高并发互联网应用的设计和开发经验，熟悉分布式架构，熟悉缓存、消息队列等中间件。
5、擅长业务系统架构设计，具备一定的项目协调推进能力。
AI工程能力（必备）
1、掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling、Context Engineering等AI核心技术，能设计高可用、高扩展性的大模型/Agent架构。
2、对Agent系统开发有实践经验或深刻理解，熟悉LangGraph、ADK、AgentScope等框架中的至少一种；了解Claude Code、OpenClaw等前沿Agent的实现机制。
3、熟悉OpenAPI、RPC、MCP等协议，具备复杂工具与服务集成能力。
综合素质
1、热爱技术研发，对AI技术充满热忱，持续追踪AIGC前沿进展；具有快速学习能力，注重代码质量，有良好的软件工程知识和编码规范意识。
2、具备问题/价值驱动的探索精神和优秀的问题解决能力，敢于创新，主动探索AI新技术在复杂商业场景中的应用边界。
3、具有较好的沟通能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题；有强烈的责任心和团队合作精神。
加分项
1、有广告投放系统的开发经验。
2、有自己精心维护或参与的GitHub开源项目。
1. 负责智能驾驶系统基础软件业务架构方案设计（包括通讯、诊断、OTA升级、时间同步、进程管理、信息安全、网络管理、电源管理、EOL下线等）
2. 承接上游平台规范及算法业务需求，负责智驾域控基础软件业务软件需求拆解，方案设计、接口定义，输出软件需求文档及架构设计文档
3. 支持mcu，soc基础软件开发及测试团队，评审详细设计文档，评审测试用例，支持工程量产落地
4. 支持智驾算法团队在智驾域控平台上算法软件部署，性能优化，软件架构方案优化迭代等需求
5. 信息安全需求管理拆解和需求闭环、流程认证及问题排查等
1.云桌面日常运维（云桌面新建、修改、删除流程处理，运维周报书写）
2.负责公司虚拟桌面和相关虚拟服务器问题处理工作
3.公司安全系统日常运维工作（权限开通，策略调整）
4.公司安全系统问题处理（排查由安全系统导致的终端异常）
1、参与并实现端到端多视角三维重建流水线：数据预处理、相机/传感器标定与对齐、稠密重建与渲染模块的设计与开发。
2、基于 NeRF、3DGS 等神经渲染与可微渲染方法，研发可扩展、高效的模型与部署方案，兼顾质量与性能。
3、设计并搭建量化评估体系与自动化测试框架，用以衡量重建质量、推理实时性及对下游感知/规划任务的影响。
4、将研究成果工程化：与数据、标注、仿真与感知团队协作，完成模型训练流水线、离线渲染与实时仿真集成与部署。
5、优化算法性能（计算与内存），并参与模型推理加速、量化或裁剪等工程化工作以满足实时/大规模训练需求。
【北斗实习】大模型应用算法工程师-【AI搜索 & Agent RL】
【课题说明】Agentic Search是以大模型为核心，具备自主感知、推理与行动能力的搜索新范式。它通过理解用户复杂意图，动态规划搜索路径，主动调用多种工具和数据源，持续优化结果推荐与交互体验。本课题旨在研究和构建面向美团App本地生活服务的Agentic Search系统，探索其在多轮对话、复杂任务分解、实时信息整合等场景下的关键技术与应用价值，推动本地生活智能搜索技术的创新升级。【建议研究方向】1.意图理解与任务分解：探索大模型在复杂用户需求下的多意图识别、任务分解、子任务规划能力，提升系统对复合型检索场景的适应性和响应能力。
2.多轮工具调用技术研究：赋予LLM长链路的多轮工具调用能力，打造基于强化学习等前沿技术的LLM后训练方案，提升多轮调用时的精确性及用户的实际交互体验。
3.增量学习训练技术探索：针对本地生活场景中数据不断更新的特点，运用增量学习技术，使 AI 搜索模型能够快速适应新数据。搜索结果可解释性提升：探索基于大模型内容深度理解与推理的可解释理由生成，增强用户对搜索结果的信任感和透明度。
1.负责大模型研发项目的目标对齐、计划拟定、过程管理、风险控制；与算法、产品、工程、数据等多个团队深度合作，确保目标得到精准理解并高效实现；
2.建立和优化公共流程、机制、规范，提升内外协同效率，提供稳定高效的管理工具；
3.负责团队知识管理和沉淀， 赋能项目成员。
