薪酬概览
平均月薪
¥12200
中位数 ¥11000 | 区间 ¥9800 - ¥14500
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
83.3% 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
5月新增岗位
5
对比上月:岗位减少26
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 | 5 | 100% |
热招职位
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.运用Spark、Flink等数据开发工具进行流量、用户行为数据的开发,并不断提升全链路时效;
2.结合分析使用场景,调研存储介质和数据组织形式,优化数据生产策略,研发分析引擎,提升分析性能;
3.保障系统迭代质量,推动技术能力的沉淀。
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:
1、负责游戏服务器的核心模块的设计和开发;
2、负责游戏服务器的功能压力测试与性能优化;
3、负责游戏周边业务,调试工具的研发与维护;
4、负责游戏上线后的问题定位与bug修复。
任职要求:
1、计算机相关专业,本科或以上学历;
2、C++基础扎实,有较强的逻辑思维能力,能够独立解决问题;
3、有较强的学习能力与团队协作能力,良好的抗压能力与自我驱动能力。
职位描述:
1、负责游戏服务器的核心模块的设计和开发;
2、负责游戏服务器的功能压力测试与性能优化;
3、负责游戏周边业务,调试工具的研发与维护;
4、负责游戏上线后的问题定位与bug修复。
任职要求:
1、计算机相关专业,本科或以上学历;
2、C++基础扎实,有较强的逻辑思维能力,能够独立解决问题;
3、有较强的学习能力与团队协作能力,良好的抗压能力与自我驱动能力。
"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。
- 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 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。
