本溪软件研发工程师
软件研发工程师是负责设计、开发和维护软件系统的专业人员。他们通常参与软件生命周期的各个阶段，包括需求分析、系统设计、编码、测试和部署。软件研发工程师需要熟练掌握编程语言和开发工具，如Java、C++、Python等，并具有良好的逻辑思维和问题解决能力。他们还需要对软件开发方法和流程有深入的理解，能够与团队成员合作，按照项目计划完成开发任务。除了编码能力，软件研发工程师还需要具备良好的沟通能力和团队合作精神，以便与其他团队成员、测试人员和项目经理进行有效的沟通和协作。在不断变化和快速发展的技术领域，软件研发工程师需要持续学习和研究最新的技术和发展趋势，以保持竞争力。
薪酬概览
平均月薪
¥13300
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥9800 - ¥16700
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
33.3% 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
9月新增岗位
1
对比上月：岗位减少0
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 | 1 | 50% |
| 3-5年 | 1 | 50% |
热招职位
1. 负责端到端自动驾驶大模型在不同硬件平台的推理部署与加速优化
2. 负责自动驾驶软件相关软件的设计、开发及落地推进
3. 参与软硬件协同优化，与硬件工程师深度协作，基于算子特征、访存模式、硬件指令等信息进行算子调优、Kernel 优化和 pipeline 优化
4. 构建模型推理 profiling 和监控体系，包括 kernel-level profiling、算子耗时分析、带宽瓶颈分析，为端到端推理提供性能优化建议
1、教育背景：计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历，硕博优先；
2、理论基础扎实： 精通分布式系统原理、并行计算、存储系统、数据库原理、数据湖/数据仓库理论、大规模机器学习等学科知识，有相关顶会/顶刊论文经历者优先；
3、技术能力突出：
（1）熟练掌握至少一种主流分布式计算框架（如Spark、Flink、Ray等）和一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）；
（2）具备大数据存储与处理系统（如OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等）实操经验；
（3）具备高性能数据检索、索引优化、海量数据管理等工程经验；
4、编程与工程能力强
（1）熟练掌握Python/Java/Scala/C++/Rust等主流开发语言中的至少一种，具备良好的工程实践和代码规范；
（2）有高并发、大规模分布式系统、流式/批式混合计算平台相关项目经验者优先；
5、创新与解决问题能力：具备独立分析复杂系统、定位瓶颈、提出创新性解决方案的能力，对技术钻研有热情，善于跨界学习；
6、沟通协作与主动学习：良好的团队协作能力、沟通表达能力及自驱力，乐于分享、敢于挑战难题；
7、加分项：
（1） 在数据库、分布式系统、云原生计算、向量数据库、机器学习系统等领域有顶会（SIGMOD、VLDB、ICDE、NeurIPS、ICML等）论文、竞赛获奖或开源项目贡献；
（2）有阿里云、腾讯云、AWS、GCP等云平台大数据相关实习、项目或竞赛经历；
（3） 具备自动驾驶、机器人、智能感知领域大规模数据处理或AI应用落地经验；
（4）英语或技术写作能力优秀，有技术博客、专利、文档经验。
工作地点：上海或广州
Weride专注于打造更加高效的自动驾驶测试系统，提升与优化WeRide自动驾驶系统整体测试技术与迭代链路，包括测试工具、大规模仿真测试与真实道路测试。集合了WeRide所有技术团队的力量，包括自动驾驶系统的研发、测试、产品、分析团队，为自动驾驶的安全舒适保驾护航。
作为后端工程师，您将负责数据仓库的建立、数据Pipeline/服务的开发和数据挖掘的实施。您将与数据团队密切合作，确保数据的高质量、高效率和准确性，并为业务决策和战略规划提供数据支持。
主要职责：
数据仓库建立与维护：负责设计、建立和维护数据仓库，确保数据的集成、转换和存储的高质量和高效率。根据需求进行数据模型设计和数据架构规划，并确保数据仓库的可靠性和扩展性。数据Pipeline开发：负责设计和实施数据Pipeline，包括数据提取、清洗、转换和加载，确保数据从不同来源的流畅传输和处理。优化数据传输和处理流程，提高数据质量和数据传递的效率。数据挖掘与分析：使用统计学和机器学习技术，分析和挖掘数据中的有价值信息。开发和应用数据挖掘算法和模型，发现数据中的模式和趋势，为业务决策和战略规划提供支持。数据质量管理：确保数据的准确性、一致性和完整性。制定和执行数据质量管理策略，监控数据质量指标，并采取必要的纠正措施来解决数据质量问题。数据平台优化：持续改进数据平台的性能和可靠性。识别和解决数据处理和存储的瓶颈，并提出相应的优化方案和建议。技术支持与合作：与数据团队和业务部门紧密合作，理解他们的需求和挑战，并提供相应的技术支持和解决方案。与数据架构师、数据科学家和分析师等合作，实施数据解决方案并提供支持。
任职要求：
学历要求：本科或以上学历，计算机科学、数据科学、信息管理或相关领域优先考虑。技术能力：熟悉数据仓库设计和建立的技术，具备数据建模和数据架构规划经验。熟悉数据Pipeline开发和工具，如ETL工具、数据集成工具等。具备数据挖掘和分析技术，如统计学、机器学习、数据可视化等。编程能力：熟练使用至少一种编程语言，如Python、SQL等，能够编写高效可靠的数据处理脚本和查询。数据处理经验：具有数据处理和数据清洗的经验，熟悉数据质量管理和数据清洗方法。沟通能力：良好的沟通和协调能力，能够与团队成员和业务部门进行有效的合作和沟通。能够将技术术语和概念转化为业务价值的解释。分析思维：具备良好的分析和解决问题的能力，能够理解业务需求并提供切实可行的解决方案。注重细节，具备良好的数据分析和解释能力。自主性和团队合作：具备自我驱动力和自主解决问题的能力。能够在团队环境中有效地协作和合作，实现共同的目标。
软件开发工程师（未来领军），招聘方向如下：
AI大模型、无线接入预研（6G/NTN）、架构技术、无线网络智能化、分组数据、核心网技术预研、系统架构、终端影像技术、智能家端、芯片、大数据、操作系统、数据库、存储、后端开发
每个技术方向均配有独立的招聘需求说明，更多岗位详情 请点击查看
软件开发工程师（未来领军），招聘方向如下：
AI大模型、无线接入预研（6G/NTN）、架构技术、无线网络智能化、分组数据、核心网技术预研、系统架构、终端影像技术、智能家端、芯片、大数据、操作系统、数据库、存储、后端开发
每个技术方向均配有独立的招聘需求说明，更多岗位详情 请点击查看
关于感知方向
感知是无人驾驶中非常复杂和有趣的部分之一，你构建的是一个人工智能集大成的系统，不是一项按部就班就能完成的工作！感知软件工程师负责无人驾驶感知系统的设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战的问题： 设计高效可靠的深度学习模型，在几十毫秒内精确检测和跟踪车周围200米之内所有的障碍物（人，车，非机动车辆，交通锥等），并对场景进行理解 如何设计一般性的模型和算法去处理各式各样的长尾情况，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 如何保证感知模型和算法在极端的环境里的准确性和可靠性，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 把模型优化到极致，让十几个到几十个模型在车上有限的计算资源上欢快的运行 如何搭建一个高效可靠的计算框架，支撑一个周期内接收几十个传感器的输入，做各种同步融合，并进行几十个深度学习模型的推理。
关于感知Infra方向
感知infra构建感知系统的基石，包括但不限于：
搭建高效可靠的计算框架；
实现模型的inference engine并对模型进行优化；
建立精确稳定高效的评估系统；搭建高效好用的训练框架等。
我们需要你：
1.丰富的Linux/Unix系统C++、Python开发经验，熟悉多线程，内存管理，泛型，及设计模式；
2.对于大数据的基础架构有深刻的理解，如流式数据处理架构等能够独立思考，具有良好的沟通能力、判断力、数据分析能力、执行力，自我驱动；
3.有较强的沟通协调能力，能够很好的组织协调多部门将方案推进落地。
加分项：
1.具有分布式系统相关项目经历，复杂系统软件的设计能力和调试能力，熟知常见的设计模式和架构的trade-off；
2.熟练掌握一种机器学习引擎框架，如TensorFlow、PyTorch等 熟悉GPU体系架构，精通CUDA，精通cuDNN，在深度学习计算框架等领域有丰富优化经验者优先；
3.熟悉模型训练各optimizer基本原理，了解分布式训练基本方法与框架；
4.对于最新训练加速方法有所了解，例如混合精度训练、低比特训练、分布式梯度压缩等。
1、负责解决数字座舱应用软件研发中的复杂技术问题，推动技术创新，提升软件性能和用户体验。
2、参与数字座舱软件系统的架构设计和详细设计，负责关键模块和核心功能的开发与实现。
3、严格把控软件质量，对代码进行审查和测试，持续优化软件，确保其稳定性、可靠性和安全性。
4、为初级工程师提供技术指导和培训，与跨部门团队紧密协作，保障项目的顺利进行。
5、跟踪行业技术发展趋势，进行相关技术研究和预研工作，为产品的技术发展提供建议和规划。
1.开发和维护高逼真度视景仿真软件；
2.参与三维建模的质量把控，对三维建模提出指导意见；
3.完成三维场景显示效果整体优化；
4.编写承担的开发工作所涉及的软件需求分析、详细设计、测试大纲等技术文档。
1.负责智能汽车电控软件需求分析、软件开发实现、软件代码集成、软件集成调试、软件维护及bug修复等工作；
2.负责智能汽车电控软件开发设计文档撰写及相关开发规范制定
3.研究智能汽车新型软件架构，参与车控软件架构定义；
4.有机会参与海外项目开发，与国内外技术专家共同开发业内前沿软件、探讨前沿技术
1、负责数字座舱应用软件的详细设计与代码开发工作，确保软件功能符合产品需求和设计规范
2、运用专业知识和经验，解决开发过程中遇到的技术难题，提升软件性能和稳定性
3、对自己及团队成员的代码进行审查，遵循代码规范和质量标准，保证软件代码的质量和可维护性
4、关注行业技术动态，引入新的技术和方法，对现有软件进行优化和改进，提升用户体验。
5、与团队成员紧密合作，参与项目的各个环节，为初级工程师提供技术指导和支持
6、在软件测试和上线后，快速定位并解决出现的问题，保障软件的正常运
1、视觉类，信息化类，机器人类软件设计、编程等--7%
2、配合推动软件设计各方面的系统化流程化标准化--20%
3、完成上级交代的其他工作--10%
