北京首席技术官
首席技术官是负责制定和执行公司技术战略的高级管理人员。他们负责领导和指导技术团队，确保公司的技术体系和架构符合业务目标，同时保持与行业最新趋势和技术发展的同步。首席技术官需要与其他高管合作，确保技术和业务目标的一致性，并为公司未来的技术发展规划和投资提供战略性建议。他们也负责管理技术团队的日常运营和项目实施，确保技术产品的高质量和高效率。首席技术官需要具备深厚的技术背景和领导才能，能够在快速变化的技术环境中带领团队取得成功。
薪酬概览
平均月薪
¥41500
中位数 ¥30000 ｜ 区间 ¥32000 - ¥51000
数据来源：谈职全网48份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
45.8% 人群薪酬落在 >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
23
对比上月：岗位减少24
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 |
|---|---|---|
| 5-10年 | 11 | 52.4% |
| >10年 | 5 | 23.8% |
| 不限经验 | 5 | 23.8% |
热招职位
1、负责实现NPU以及SoC的任务管理和调度方案（包含软件和硬件）；
2、与NPU架构师共同协作，定义下一代芯片的任务管理、资源管理的软硬件实现方案；
3、 与编译器与底软团队合作，定义软硬件接口；
4、 能够根据自动驾驶场景的时效性等特殊需求，实现整芯片以及多芯片的任务调度，以及相关的资源管理。
1、主导多模态大模型（eg: deepseek、lama、qwen）的工程化落地，设计数据清洗-训练-推理全链路优化方案；
2、构建可复用的工程模块（如自动标注系统、场景仿真工具、测评平台），支持算法快速迭代；
3、攻坚大模型系统优化技术（模型压缩、硬件加速），让大模型能顺利落地各个业务场景；
1.参与财务系统核心模块（账务引擎、计费中心、清结算、对账系统、业财一体化等）的架构设计（系统设计？）与开发，负责处理复杂的财务业务逻辑与资金流转，确保高并发场景下核心交易链路的高精确度与数据最终一致性。
2.参与财务核心系统基础平台能力建设，打造安全、可靠、稳定、高效的财务核心系统，参与主数据平台、集成平台、流程引擎、规则引擎等系统规划、架构设计、研发。
3.负责财务系统整体技术方案的规划与评审，设计高性能、高可用的分布式架构，制定并推行技术规范，保障系统的高可用、高并发、可扩展性及安全性。
4.在业财融合深入推广过程中，逐步承接统建系统内部定开、统建系统与下级单位自建系统、与外部监管系统等集成对接等二次开发工作。
5.跟踪前沿技术趋势，持续优化技术方案与代码质量。
1、面向具身智能、机器人、自动驾驶、工业智能等客户，负责云平台、GPU 算力平台、AI Infra 相关解决方案设计、售前支持与 PoC 落地。
2、深入理解具身智能业务链路中的数据形态和计算需求，包括机器人日志、传感器数据、图像 / 视频、点云、轨迹数据、仿真数据、标注数据、训练样本、评测数据等。
3、能够围绕数据采集、数据清洗、数据标注、数据管理、数据回流、仿真数据生成、训练数据集构建、模型评测等环节，设计相应的数据与算力基础设施方案。
4、基于客户实际业务场景，拆解训练、仿真、评测、推理、云边协同等任务对 GPU、CPU、存储、网络、调度系统和平台能力的要求。
5、设计并推动 GPU 集群、AI 训练平台、仿真平台、数据闭环平台、推理服务平台、MLOps 平台等方案落地。
6、负责客户技术交流、需求调研、架构设计、PoC 测试、方案讲解、招投标支持和技术答疑，能够将客户需求转化为可验证、可交付的技术方案。
7、编写解决方案文档、架构图、测试方案、部署方案、标书材料和客户汇报材料。
8、协同销售、产品、研发、交付和生态伙伴团队，推动客户项目从售前验证到交付实施，并沉淀可复制的行业方案。
9、跟踪具身智能、机器人数据闭环、仿真训练、大模型训练、GPU AI Infra、云原生 AI 平台、智算中心等方向的技术趋势。
1.储能系统方案设计与集成：对接客户，了解客户需求（容量、功率、应用场景等），对接设计院完成储能系统的整体方案设计，出具并审核完整的技术方案和规范设计文档；
2.关键部件选型：进行电池模组、PCS、BMS、EMS等核心硬件的选型定义与匹配，评估其性能、安全性、寿命及成本；
3.提供技术方案支持：审核设计院储能系统技术方案、标书；为项目现场安装、调试、并网提供技术支持，快速诊断并解决系统故障，保障系统稳定运行；处理储能系统故障，快速识别故障信息并执行应急预案。
1、国际市场洞察
对区域目标市场的多个重点市场要素开展调研，收集行业发展趋势、行业准入法律法规或技术要求，做好市场需求规划，持续优化竞争策略，产品策略和投标策略。
2、项目投标与技术支撑
主导项目技术投标工作，了解并参与规划重点客户的关系维护和引导策略，负责向重点客户做新产品、新技术或重点项目方案的推介，提升客户对公司产品技术或项目方案的认可度和中标率。
3、合同谈判与技术交付
牵头中标项目合同技术转化、产前技术方案审定、技术交底与风险管控，统一技术口径与交付标准；在交付阶段协同项目经理完成技术难题处理，以及关键技术方案的端到端闭环管理。
4、技术中台体系建设
搭建总部级技术中台管理体系，推动AI技术在技术管理方面的落地和应用，统筹国际解决方案全流程技术文件、标准、流程与工具建设，构建分级项目技术管理体系，实现技术能力标准化、平台化。沉淀可复用的方案库、素材库、风险库，形成客户技术引导方法论，支撑国际业务规模化扩张。
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。
1、端云协同AI系统设计与优化， 基于手机等终端设备，主导端云协同AI软件方案设计与实现，构建业界领先的系统级AI软件竞争力；
2、AI大模型端侧部署与极致优化， 负责AI算法在CPU/GPU/NPU上的高效端侧部署与深度性能优化，精通模型量化、剪枝、蒸馏等压缩技术及量化调优，在性能、功耗、内存等指标上取得最佳平衡；
3、持续跟踪并深入研究最新AI模型技术，以及AI工具链发展，将创新理念转化为实际工程应用。
1.有复杂 Agent 框架或其他在线系统架构经验；
2.有机器学习 / 数据挖掘比赛经验；
3.日常熟练使用或者搭建 Agent，改造自己的工作和生活。
1.理解文化传媒行业对IaaS、PaaS、MaaS等技术及业务能力需求，结合行业政策及动向，基于腾讯自有产品及生态产品负责行业方案的售前支持，具体包括项目的咨询规划、方案编写、现场讲解及用户答疑等工作；
2.负责AI大模型及智能体在文化传媒行业的场景化方案设计与售前支持，包括但不限于数字员工、AIGC内容生成（文本/图像/音视频）、多模态内容理解与审核、内容运营等方向的解决方案构建与客户交流；
3.跟踪国内外主流大模型及智能体框架的技术演进，结合行业客户业务痛点，输出可落地的AI+行业解决方案，推动从PoC验证到规模化交付的全流程闭环；
4.根据用户需求，协助用户进行云服务产品及AI大模型相关产品的测试，并收集测试过程中遇到的问题反馈给后端，收集用户需求、市场需求和业务需求，并进行调研分析，不断优化行业解决方案和行业应用产品功能，提升产品及方案的核心竞争力；
5.熟悉招投标流程、有丰富的投标经验，能够独立完成招投标文件的编制工作；协助售中、产品、研发团队进行项目实施，推动项目方案落地；
6.了解行业发展变革方向，及时跟踪友商动态，重点关注AI大模型在文化传媒领域的竞争格局与技术路线差异，能针对行业特点在行业解决方案上有前瞻性布局。
1、国际市场洞察
对区域目标市场的多个重点市场要素开展调研，收集行业发展趋势、行业准入法律法规或技术要求，做好市场需求规划，持续优化竞争策略，产品策略和投标策略。
2、项目投标与技术支撑
主导项目技术投标工作，了解并参与规划重点客户的关系维护和引导策略，负责向重点客户做新产品、新技术或重点项目方案的推介，提升客户对公司产品技术或项目方案的认可度和中标率。
3、合同谈判与技术交付
牵头中标项目合同技术转化、产前技术方案审定、技术交底与风险管控，统一技术口径与交付标准；在交付阶段协同项目经理完成技术难题处理，以及关键技术方案的端到端闭环管理。
4、技术中台体系建设
搭建总部级技术中台管理体系，推动AI技术在技术管理方面的落地和应用，统筹国际解决方案全流程技术文件、标准、流程与工具建设，构建分级项目技术管理体系，实现技术能力标准化、平台化。沉淀可复用的方案库、素材库、风险库，形成客户技术引导方法论，支撑国际业务规模化扩张。
