北京技术服务销售工程师
技术服务销售工程师是一种结合技术和销售的职位。他们负责向客户介绍公司的技术产品和服务，并根据客户的需求定制解决方案。他们需要具备良好的技术知识，理解客户的需求，并能够用技术术语向客户解释产品和服务的特点及优势。除此之外，他们还需要具备销售技巧，包括沟通能力、谈判技巧和客户关系管理能力，以便达成销售目标。此外，技术服务销售工程师还可能需要为客户提供售后技术支持，确保客户满意度和长期合作关系。总的来说，技术服务销售工程师需要在技术和销售领域拥有深厚的专业知识，以推动公司的技术产品和服务的销售。
薪酬概览
平均月薪
¥11400
中位数 ¥9000 ｜ 区间 ¥8900 - ¥13900
数据来源：谈职全网26份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
42.3% 人群薪酬落在 0-8k
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14
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 | 8 | 53.3% |
| 1-3年 | 5 | 33.3% |
| 5-10年 | 2 | 13.3% |
热招职位
（1）水处理、环境工程、应用化学、给排水等相关专业本科以上学历；
（2）能完成环保或循环水项目的需求调查及方案编写，对项目进行现场技术指导；
（3）能协助商务人员进行环保或循环水项目的技术交流与谈判；
（4）熟悉循环水处理流程、污水处理工艺、给水处理工艺等环保工程相关工艺；
（5）可独立完成循环水处理、污水处理、给水处理工艺等环保工程相关工艺并编制技术文件及工程投标文件等。
1. 为客户导入和开发玄铁RISC-V IP和技术设计赢取胜利机会；
2. 负责RISC-V CPU IP产品的技术宣讲，对玄铁产品、服务和友商保持高标准的技术知识；
3. 积极拓展客户，保持对领域的动向和客情变化的敏感度；
4. 与Sales团队合作，提供技术知识和支撑，与潜在客户建立和维护良好的客户关系，介绍和推动玄铁RISC-V IP的design in；
5. 与技术工程团队合作，确保客户需求和产品的匹配度，确保客户项目的顺利落地。
1、负责远程及现场技术支持，涵盖售前与售后全流程；
2、执行混合储能逆变器及电池储能系统(BESS)的调试、故障排查、固件/硬件升级；
3、向总部提交产品故障报告并持续跟进，需包含清晰的问题描述；
4、定期分析混合储能系统运行数据，评估设备性能；
5、主动对接安装商与经销商，提供良好的客户服务体验；
6、建立技术问题长效跟踪机制，维护与合作伙伴的良好关系。
1、迅速响应客户需求，为海外客户提供技术支持服务，维护客户满意度；
2、通过现场、邮件，电话等方式协助销售同事和客户处理售后相关问题；
3、管理处理常规客户工单以及质量问题，主导处理重大质量问题和客诉，管理客户对服务的满意度；
4、监督并反馈当地一级团队和服务商的服务表现；
5、负责开发关键市场的当地服务网络，即服务商的引入、包括评估、谈判、合同评审等；
6、主导组织内部经验积累，定期组织内部赋能培训，提升团队整理能力。
1、客户需求对接与方案制定：精准把握海外客户对于户用储能系统的需求，提供定制化的产品解决方案，涵盖系统配置、容量规划等，助力客户实现能源管理目标。
2、技术沟通与答疑：与海外客户开展技术交流，及时且准确地解答客户在产品技术层面的疑问，包括系统原理、性能参数、兼容性等问题，增强客户对产品的信任。
3、市场调研与情报收集：密切关注海外户储市场动态，收集政策法规、竞争对手产品信息等，为公司产品优化与市场策略制定提供依据。
4、项目支持与跟进：协同销售团队，参与海外项目前期技术评估，跟进项目进展，保障从方案设计到交付环节的技术可行性与连贯性。
1、负责手机，穿戴，新形态产品可靠性测试策略设计和制定；
2、负责产品交付过程中可靠性测试问题看护和风险决策，保障项目交付质量；
3、负责根据用户使用场景及常见硬件、结构类失效机理，有针对性
1. 跟踪AI算法演进趋势，分析大模型、端侧轻量化模型、多模态等算法对算力、精度、带宽、时延、功耗的硬件需求，建立算法与硬件的需求映射与评估体系。
2. 跟踪XPU（NPU/CPU/GPU/DPU等）硬件技术演进，熟悉先进工艺制程、IP生态、业内供应链与技术资源。
3. 主导完成AI端侧芯片顶层架构设计，包括计算架构、指令集、数据流、调度策略、功耗控制、接口系统等，输出完整架构方案与SPEC。
4. 熟悉存储体系与存算一体技术，负责端侧AI芯片存储架构规划、访存优化、存算融合方案设计。
5. 协同算法、芯片设计、固件、产品团队，推动架构方案从定义、前端设计、验证、流片到量产落地。
6. 输出端侧AI硬件技术路线与前瞻性解决方案，支撑产品竞争力。
电路系统设计：负责智能终端（穿戴/音频/AI硬件设备等）的硬件基带、充电管理、传感器、存储或平台小系统等电路的原理图与PCB设计开发。
技术攻关与创新：吸纳并应用前沿技术，解决硬件开发中的复杂问题，构建产品的持续核心竞争力。
测试与验证：负责硬件单板的调试、性能测试、可靠性验证及DFM（可制造性设计）评估，联合软件、结构、工程工艺系统化解决硬件问题，确保产品质量达标。
量产与维护：跟进硬件从研发阶段到大批量产的全过程，解决试产与量产中的硬件异常问题，综合进度、成本、性能以及质量等维度，给出最优化的解决方案。
1.持续推动前沿技术落地，并持续优化视觉为主导的感知基础模型，并以业务和线上问题为导向，驱动优化感知系统。
2.主导动态感知领域复杂问题的分析与解决，负责核心模块的研发与效果打磨。具体方向包括但不限于：障碍物检测与跟踪、红绿灯检测，语义与意图理解。
3.和上下游团队共同推动算法的完全数据驱动和端到端可导能力建设。
方向：传统PnC算法与基于深度学习方法的融合，无图高速、城块与城市NOA
职责：
1.结合传统PnC算法与深度学习决策规划模型，开发并落地无图NOA系统
2.参与可持续进化的决策规划架构设计
3.参与系统中功能模块的开发与迭代，包括但不限于行为决策、轨迹规划、导航定位
4.进行实车道路测试与性能分析，提出并实现系统性能优化方案
【必备项】
1. 计算机、数学或统计学相关专业硕士及以上学历；
2. 熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言，有扎实的数据结构和算法基础；
3. 熟悉常用的机器学习和深度学习算法及Tensorflow/Pytorch等至少一种深度学习框架；
4. 具备丰富的数据处理、prompt设计、SFT及RL优化等LLM算法应用与创新经验；
5. 具备优秀的分析和解决问题的能力，良好的沟通协作能力。
【加分项】
1. 有NLP/搜索/推荐/广告等机器学习相关领域实践经验者优先；
2. 参与过机器学习开源项目并有突出贡献者更佳；
3. 参加过ACM或数据挖掘&机器学习类竞赛(天池大奖赛、Kaggle)并取得好名次者更佳；
4. 有数据挖掘、机器学习、强化学习、信息检索、自然语言理解、推荐系统、计算广告学及算法博弈论相关领域研究和实践经验，在以上领域的国际会议(SIGIR、SIGKDD、ICML、NIPS、WSDM、WWW、AAAI、CIKM、ACL、RECSYS)或者期刊上发表过论文者更佳。