薪酬数据技术北京QT开发工程师
软件开发需求量小

北京QT开发工程师

基于QT框架开发与优化嵌入式人机交互界面,解决汽车电子、工业控制等领域的跨平台适配、实时渲染与性能调优难题,支撑智能座舱、工业HMI等产品的功能安全与用户体验交付。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
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  • 天津
  • 山东省
  • 安徽省
  • 湖南省
  • 河南省
  • 湖北省
  • 辽宁省
  • 陕西省
  • 河北省

平均月薪

¥17900

中位数 ¥17500 | 区间 ¥13600 - ¥22300

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

75% 人群薪酬落在 15-30k

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时,再完整的经历,也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达,让整份简历真正成立。

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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

应届
1-3年
3-5年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科
硕士

影响薪资的核心维度3:所在城市

城市职位数平均月薪城市平均月租
(两居室)
谈职薪资竞争力指数
6¥10000¥1500
85
17¥14100¥2600
71
9¥15700¥3200
71
8¥18900¥6800
65
10¥15800¥2000
61
8¥17900¥7100
59
6¥13700¥1800
55
7¥18100¥1800
54
7¥20600¥5700
52
7¥15600¥2000
44

市场需求

  • 北京
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6月新增岗位

2

对比上月:岗位减少3

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
1-3年2
100%

岗位在变化,但招聘判断始终只看一件事:你是谁

赢得机会,你的简历需要更快被读懂

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不同城市的需求分析

QT开发工程师岗位在不同城市的需求分布如下,点击城市可查看当地QT开发工程师的招聘、薪资和就业数据。

#3 珠海
5.5%9 个岗位
#4 武汉
5.5%9 个岗位
#5 南京
5.5%9 个岗位
#6 上海
4.9%8 个岗位
#7 北京
4.9%8 个岗位
#8 大连
4.3%7 个岗位
#9 东莞
4.3%7 个岗位
#10 合肥
4.3%7 个岗位
#11 深圳
4.3%7 个岗位
相似职位热门职位热招公司热招城市相似名称
陈晶晶重构后

个人总结

  • 前置职业定位
  • 去除泛化表达
  • 让内容直接服务判断
TANZHI AI

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热招职位

嵌入式软件工程师-嵌软专场

北京本科及以上1年以下

负责嵌入式软件开发、维护和项目实施等,参与如下细分方向之一:
1)应用软件算法方向:负责智能驾驶、智能座舱、智能底盘、智能车控、区域控制器等系统的软件开发;
2)基础平台和中间件方向:负责车载中间件软件平台的开发、维护和项目实施;
3)操作系统方向:负责车载操作系统的开发、移植、优化和维护,含底层驱动、复杂驱动等硬件驱动开发;
4)信息安全方向:负责车载系统的信息安全软件开发和方案实施落地。

AI应用工程师-新能源方向

北京学历不限1年以下

1. 深度对接汽车电子业务团队,明确需求定义、硬件设计、软件集成、测试验证等流程痛点,选择适配大模型方案,制定汽车电子场景Agent落地技术路线。

2. 负责汽车电子Agent的Prompt工程、RAG策略设计与框架开发,实现需求分析、设计评审、测试用例生成、问题定位等场景的对话交互、智能检索、流程推荐及自动化任务执行。

3. 用Python/Java/Go结合LangChain、AutoGPT、向量数据库、知识库等工具构建Agent核心模块,对接DOORS、MAT LAB/Simulink、CANoe等汽车电子工具链,实现业务联动。

4. 通过Docker容器化封装Agent服务;探索阿里云/AWS云原生部署方案,保障服务高可用与可扩展性。

岗位职责:

1、游戏场景AI应用落地:面向游戏客户端工具、研效流程、策划/QA 等场景,设计并开发可上线的 AI 工具,推动大模型进入真实生产流程,而不只是 Demo。

2、Agent 与智能工作流建设:设计并实现业务 Agent / 自动化工作流:模型接入、Prompt 与结构化输出、工具调用、能力编排、任务调度;保证可用、可观测、可扩展。

3、游戏客户端 / 工具链方向落地(本岗重点):在 Unity 工程内完成与 AI 的闭环协作(如 UGUI 层级操作、资源/坐标落位、批处理工具、人审界面等),把「模型结论」变成「工程可执行动作」。

4、场景挖掘与闭环推进:与产品、策划、研发、QA等协作,识别提效机会,独立推进:需求澄清 → 方案设计 → 原型验证 → 效果评估 → 上线迭代。

任职要求:

1、有实际游戏项目开发经验,编码基础扎实,熟悉常用设计模式与数据结构,具备基本架构意识;不依赖 AI 编程工具也能写出结构清晰的代码。

2、熟练掌握 Python / C# / C++ 至少一种,具备把方案落到工程的能力。

3、有 AI Agent 或大模型应用的实际开发/落地经验,熟悉以下多项:Prompt 设计、结构化输出、工具调用、上下文管理、任务编排;了解 RAG / Embedding 者优先。

4、能使用 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 辅助编程工具提升效率,但知其边界。

5、具备业务理解、沟通协作与项目推动能力,能独立跑通从需求到上线的闭环;对 AI 新技术保持关注。

加分项:

1、人工智能、游戏开发、计算机、软件工程等相关专业背景。

2、有游戏客户端背景,长期关注并实践 AI 工具者优先。

3、熟练使用 Photoshop,有 PS 插件/脚本开发经验者优先。

4、具备计算机视觉或 NLP 基础,有多模态(图文)应用经验。

5、使用过 LangGraph、LangChain 等至少一种Agent/应用框架,并有真实项目经验。

6、有 Editor 扩展、CLI/MCP、批处理流水线、人机协同工作流开发经验。

岗位职责:

1、游戏场景AI应用落地:面向游戏客户端工具、研效流程、策划/QA 等场景,设计并开发可上线的 AI 工具,推动大模型进入真实生产流程,而不只是 Demo。

2、Agent 与智能工作流建设:设计并实现业务 Agent / 自动化工作流:模型接入、Prompt 与结构化输出、工具调用、能力编排、任务调度;保证可用、可观测、可扩展。

3、游戏客户端 / 工具链方向落地(本岗重点):在 Unity 工程内完成与 AI 的闭环协作(如 UGUI 层级操作、资源/坐标落位、批处理工具、人审界面等),把「模型结论」变成「工程可执行动作」。

4、场景挖掘与闭环推进:与产品、策划、研发、QA等协作,识别提效机会,独立推进:需求澄清 → 方案设计 → 原型验证 → 效果评估 → 上线迭代。

任职要求:

1、有实际游戏项目开发经验,编码基础扎实,熟悉常用设计模式与数据结构,具备基本架构意识;不依赖 AI 编程工具也能写出结构清晰的代码。

2、熟练掌握 Python / C# / C++ 至少一种,具备把方案落到工程的能力。

3、有 AI Agent 或大模型应用的实际开发/落地经验,熟悉以下多项:Prompt 设计、结构化输出、工具调用、上下文管理、任务编排;了解 RAG / Embedding 者优先。

4、能使用 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 辅助编程工具提升效率,但知其边界。

5、具备业务理解、沟通协作与项目推动能力,能独立跑通从需求到上线的闭环;对 AI 新技术保持关注。

加分项:

1、人工智能、游戏开发、计算机、软件工程等相关专业背景。

2、有游戏客户端背景,长期关注并实践 AI 工具者优先。

3、熟练使用 Photoshop,有 PS 插件/脚本开发经验者优先。

4、具备计算机视觉或 NLP 基础,有多模态(图文)应用经验。

5、使用过 LangGraph、LangChain 等至少一种Agent/应用框架,并有真实项目经验。

6、有 Editor 扩展、CLI/MCP、批处理流水线、人机协同工作流开发经验。

Agent 应用开发工程师

北京硕士及以上1年以下

1. 结合车身域控系统的应用场景与 AUTOSAR 架构体系,负责大模型智能体(Agent)的基础与应用性开发。根据车身控制、车门窗、灯光、空调、热管理等上层应用需求(SWC),以及通信、诊断、网络管理等基础软件(BSW)需求,进行大模型应用链路的设计开发。

2. 开发包括文档智能解析、RAG 向量检索(如 PostgreSQL + pgvector)、工具调用(Function Calling/Skills)、CLI/GUI 智能体等多Agent系统性应用。解决大模型在超长汽车工程文档处理、复杂表格提取、领域专有名词识别上的工程难题。

3. 适配并优化基座模型在车身电子专用领域的表现,构建并维护外置化知识资产库(Wiki),减少模型在架构分类、信号路由、软硬件接口映射等任务中的幻觉,确保生成高置信度与强可解释性的架构设计结果。

4. 跟进工业界/学术界最新动态,负责大模型自动化流水线的工程落地与性能调优。开发“AI 提取 - 人工 Review 纠错 - 规则自动沉淀”的人机协同闭环与数据飞轮,提升车身域控研发体系的智能化水平。

供应链AI应用工程师

北京学历不限1年以下

1. 推进供应链 AI 应用方案落地实施
依据供应链数字化开发团队和 AI 开发部门输出的 AI 应用设计方案,完成需求细化、系统集成、环境配置、联调测试及上线交付,保障 AI 能力按既定计划投入业务使用。

2. 负责供应链 AI 工具日常运维与持续优化
承担 Skill Agent 的运行监控、日志分析、性能监控与告警配置、提示词(Prompt)调优、知识库维护、权限管理及故障处置;基于使用数据与用户反馈,开展轻量级功能优化与规则迭代。

3. 开展轻量级开发与一线技术支持
运用 Python、SQL 等工具完成数据预处理、API 对接、自动化报表生成等开发任务;为供应链相关岗位用户提供操作培训、使用指导及问题响应,提升工具应用效能。

4. 协同跨部门完成技术对接与集成
理解供应链业务逻辑与核心系统数据结构及接口规范,准确传递业务约束与集成需求;与 AI 开发工程师、业务系统开发工程师协作,明确接口定义、数据映射关系、测试验证标准及上线协同机制。

5. 组织 AI 工具推广与应用能力建设
制定分角色、分场景的推广计划与标准化培训材料,组织开展实操培训与应用辅导;建立用户反馈收集与分析机制,支撑 AI 应用持续改进。

6. 负责 AI 应用数据安全与合规管理
确保 AI 工具数据处理符合公司信息安全规范,敏感数据脱敏处理,API 凭证安全管理,操作日志审计追踪;配合 IT 安全部门完成安全评估与合规检查。

AI应用工程师

北京学历不限1年以下

1.负责产品研发过程中AI算法开发及AI提效的开发工作,包括:AI算法开发、工具自动化、知识库提取、大模型部署等;

2.负责数据预处理、模型推理、模型输出后处理整个流水线pipeline的开发和调试;

3.负责AI工具与现有工具的结合开发和调试,提高开发效率;

4.关注并研究AI测试相关前沿技术,撰写技术文档与应用报告,推动AI提效的创新升级。

1. 负责芯片 BootROM、SPL、U-Boot等启动固件的开发与维护;

2. 主导 DDR 控制器(LPDDR4/LPDDR5)的初始化、PHY 训练(Training)与可靠性验证等;

3. 负责芯片 bring-up 阶段的底层软件支持,完成时钟、电源管理、复位等关键子系统的初始化配置;

4. 设计与实现安全启动(Secure Boot)方案,包括镜像签名验证、TrustZone 初始化、密钥管理与防回滚机制。

1、负责 Linux 内核 Clock 子系统(CCF) 驱动开发;

2、负责系统级功耗管理,实现 Suspend/Resume(freeze、mem、standby 等)流程及多唤醒源(GPIO、UART、RTC、PMIC 中断等)的配置与调试;

3、负责 PMIC 驱动开发,涵盖 regulator、power supply、GPIO、中断及 RTC 等子系统的 bring-up 与维护。

无人车业务部-软件开发工程师

北京学历不限1年以下

1)架构设计与优化,负责自动驾驶任务调度系统的整体架构设计与技术方案制定,包括任务调度、资源分配、负载均衡等核心模块。设计高可用、高扩展性、高并发的系统架构,满足大规模业务需求。2)技术选型与实现,评估并引入合适的调度算法、分布式框架、消息队列、数据库等技术。结合业务场景进行技术落地与性能调优。3)系统性能与稳定性保障,监控系统运行状况,分析性能瓶颈并持续优化。制定容灾、备份、灾难恢复等策略,确保系统稳定性。4)跨部门协作,与产品、测试、运维、运营等多团队紧密合作,推动架构方案落地。提供技术指导与培训,提升团队整体技术水平。5)前瞻性技术探索,跟踪调度系统相关的前沿技术和行业趋势,并引入先进性方案。

1.全栈开发。在 AI Coding 工具的协助下能够完成前端、后端功能开发、测试。
2.参与项目需求分析和技术方案设计,确保项目按时高质量交付。
3.与产品经理、设计师等团队成员密切合作,及时关注用户问题,确保项目质量和用户体验。
4.及时解决项目开发中遇到的问题和挑战,保证项目进度顺利推进。

为了更好地提升城市即时配送的效率与体验,2017年,美团启动了无人机配送服务的探索,通过科技创新推动履约工具变革,加快建设空地协同的本地即时配送网络。目前,美团已初步完成了自主飞行无人机、智能化调度系统及高效率运营体系的研发建设工作,由此打造了一个服务于多场景、多天候的城市低空物流解决方案。在该岗位中您将负责:
1.参与/负责 无人机 / 通用机器人 等相关硬件产品线的 设备端软件架构设计与开发2.结合商业和产品视角,评估,决策,规划,设计设备端基础软件架构的战略方向。通过工程的方法支撑商业和产品的健康高效迭代和成功,以及通过架构的方法实现工程团队整体的研发质量,开发效率以及开发者体验。
3.在工程实践中,严格遵循系统化工程代码规范,设计方法,可测试的架构体系,并对跨团队输出技术影响力。
4.时刻关注技术细节,并有敏锐的洞察力和高质量的技术判断力,识别软件架构及整体软件栈中的短板,并通过审慎的权衡定义工程需求,做出工程计划及优先级的定义。
5.主动开展跨职能团队协作,以清晰、可扩展、稳定且高性能的架构设计,赋能所有在设备端进行软件开发的跨部门团队6.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程,积极推动AI在无人机业务中的落地实践;

1、负责车云通信网络子系统的软件设计、开发与性能调优,覆盖协议栈选型、链路可靠性及端到端时延优化。
2、参与车载综合业务网关的系统软件与底层软件开发,交付高性能、高可靠的网关产品,推动其规模化量产落地。
3、面向无人配送业务场景,持续优化系统整体性能、稳定性与可靠性,推动研发迭代和规模化落地运营。