薪酬概览
平均月薪
¥17500
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥14400 - ¥20600
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
80% 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
11月新增岗位
4
对比上月：岗位减少12
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 | 4 | 100% |
热招职位
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）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、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。
我们正在寻找一位专注于AI模型训练平台构建与优化的技术专家，负责模型训练平台及训练任务的优化，确保平台稳定性、高效率和可扩展。
1. 训练平台架构设计与构建。基于云原生技术设计和实现大规模AI模型训练平台，支持千卡规模以上的分布式训练任务；构建高效的资源调度和管理系统，优化GPU计算资源的利用率，确保平台的高性能和可扩展性。
2. 大规模训练稳定性优化。解决大规模训练过程中的稳定性问题，包括软硬件故障、通信瓶颈、数据同步与加速等；设计和实现容错机制，确保训练任务在硬件或网络故障时能够快速恢复。
3. 故障定位与诊断。设计和实现高效的故障定位系统，能够在大规模集群的复杂环境中快速定位故障点；利用日志分析、性能监控和分布式追踪技术，实时监控训练任务的运行状态，快速识别和修复问题；简化故障排查流程，减少人工干预。
4. 训练效率提升。利用大模型训练的优化技巧，结合自动驾驶场景的超大数据集，持续优化提升整体训练效率；
1. 负责城区及高速驾驶行为路径规划算法开发；
2. 负责强交互场景精细化的横纵联合branching博弈算法开发；
3. 负责规控算法的仿真评测和实车测试，并协助在嵌入式量产平台进行算法实现；
4. 遵循最佳系统工程和软件工程实践，配合开发流程和团队协作，确保研发效率和产品质量；
1、负责自动驾驶中learning-based 预测/规划/决策，端到端等任务的数据交付工作。
2、建设数据挖掘，数据分布管理和数据版本迭代的工程体系，保障模型正向优化和实车问题的解决。
3、负责形成高效的模型闭环迭代流程，深度迭代流程效率。
我们正在构建具备物理世界感知、理解、仿真能力与支撑数字世界高质量呈现的本地生活视觉技术引擎，让每一次连接更智能，让物理世界的烟火气更美好。团队介绍：作为美团官方的视觉AI基础模型团队，负责数字世界和物理世界等本地生活全场景多模态技术的前沿探索和应用，在AIGC生成、虚拟人交互、多模态理解等领域持续沉淀行业领先的技术成果。研究方向包括但不限于：
1、基于多模态预训练和后训练相关技术创新，提升多模态大模型在OCR、文档图表解析、Visual Grounding、细粒度感知、视觉问答等核心视觉理解任务上的能力上限；
2、索多模态强化学习方案创新设计，实现视觉感知、多模态理解等场景下的高性能可信输出和幻觉抑制；
3、增强模型的视觉推理能力（Visual CoT、PRM等）、工具调用与Agent能力、长上下文视觉理解能力和GUI能力，提升模型在视觉感知、理解、规划决策的长程复杂任务上的综合表现。
（以下一项或多项）：
1. 设计NPU中的高性能向量计算单元（VPU）的完整微架构，包括SIMT执行模型、线程块调度、寄存器文件、执行流水线等；对标NVIDIA GPU的Warp执行模型，设计适应NPU特点的向量执行方案；
2. 定义VPU的指令集架构（ISA），包括向量运算指令、内存访问指令、同步指令等；设计高效的执行单元支持多种数据类型和精度；
3. 对VPU的PPA负责，优化线程级并行性和资源利用率；建立VPU的架构和性能模型，识别瓶颈并提出优化方案，确保VPU的吞吐量和能效达到业界水平；
4. 撰写详细的微架构文档和设计规范，与设计验证人员合作，确保 VPU的功能正确性和数值精度。
1、参与制定销售策略，基于业务目标及策略方向，借助AI工具搭建月度/周度经营监控体系，结合AI异常检测功能自动识别业务异动，有效的监控业务异常及机会点的识别，并能够结构化沉淀出周、月报；
2、了解大客户销售作业模式，建立销售过程管理评估体系，有效对过程进度进行监控及分析识别优化空间，及时给予销售策略及销售过程管理给予迭代建议；
3、了解品牌经营模式，能够理解品牌经营逻辑，搭建品牌下的分层分类体系，更好的洞察识别行业及品类机会。