薪酬概览
平均月薪
¥6500
中位数 ¥6000 ｜ 区间 ¥4800 - ¥8200
数据来源：谈职全网10份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
90% 人群薪酬落在 0-8k
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
10月新增岗位
9
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 | 6 | 66.7% |
| 不限经验 | 3 | 33.3% |
热招职位
1.有引擎底层或性能工程经验；熟悉性能分析工具的使用；
2.了解线上运营体系：特性开关、遥测、崩溃与指标分析；
3.跨平台经验（PC/主机/移动）；
4.了解 DCC 与设计师数据驱动工具链；
5.参与过服务端或专用服务器架构的开发落地；
6.擅长使用大语言模型辅助开发；
7.能够在全英文环境下工作。
【履职职责】
1.负责物流新技术论证和引进
2.负责承接总部物流新技术项目落地实施
3.负责物流技术标准组织编制
4.负责物流新项目技术规划；
5.负责物流新项目工艺设备技术要求编制；
6.负责重大项目变更技术方案编制；
7.负责配合交付中心开展新项目规划方案编制
详细信息按时点《职位说明书》为准
主要负责支持如下工作开展：
1.构建车机端车联网项目应用安全，数据安全，通信安全，系统安全，隐私管理能力体系，制定车联网软件安全实施方案与安全策略
2.主导信息安全需求评估，车机端车联网项目信息安全TARA分析，构建车机软件安全防护实施细则，
3.主导端侧车联网安全架构，安全方案设计，领导方案实施，安全风险评估，安全设计评审，过程安全能力建设
4.主导关键安全核心模块设计与实现，完备端侧个人信息数据处理实施规则，完善隐私数据安全保护实践
5.参与构建车联网端到端信息安全流程体系，主导端侧信息安全开发流程体系建设与实施
6.支持车机端安全测试与安全评价等相关工作
1.参与构建高可靠性数据pipeline，支撑大模型sft/dpo/grpo等的数据需求，通过高效的数据获取、清洗、精良等，为模型提供多样化、低噪声、高信息密度的训练数据，驱动模型性能提升和业务落地；
2.参与构建科学的数据评估体系，量化数据对模型性能提升的影响，迭代优化数据生成策略；
3.研究探索新型数据处理/生成/评估技术，推动数据整体链路优化。
1.服务器核心业务逻辑开发；
2.参与服务器端的架构设计和实现；
3.负责大型多人在线玩法的服务器方案设计和实现；
4.负责对服务器端承载、稳定性、安全性、效能等多方面进行优化。
负责临床试验数据管理项目工作的执行，严格遵循GCP、ICH及CDISC行业标准，规范CRF设计、数据核查、质疑清理、医学编码、数据锁定等工作，协同医学、统计、QA、CRO及研究中心，保障临床数据真实、准确、完整、合规，按期交付高质量临床试验数据。
1、 负责电子病例报告表的修订，数据核查计划、数据管理计划等文件地撰写，用户接受测试计划撰写及测试数据库；
2、 高质量完成项目数据管理文件归档工作；
3、 负责临床试验数据的核查等清理工作；
4、 协同跨部门完成数据管理工作；
5、公司安排的其他工作。
1、负责国内外GMP相关最新计算机化系统、数据完整性等法规学习、解读，并结合公司的信息化系统、设备系统进行差距分析，跟进实际情况给部门或公司提出整改建议，并独立或主导完成整改项目；
2、负责独立完成和指导成员完成信息化系统、设备（系统）配套的设备及CSV验证风险评估、定期回顾、验证的方案开发，验证实施及报告总结；
3、独立或主导完成自研系统的5类计算机化系统验证4. 负责起草或审核计算机化系统相关的操作维护规程、变更、偏差、CAPA，5、培训团队成员，提升团队专业能力和合规意识6、参与部门合规化体系搭建、监督管理；
7.负责对接国内外GMP检查对接工作。
8. 配合部门完成各项专项工作；
1、负责和参与SmartNIC/DPU芯片的应用场景与需求分析，输出芯片规格点；
2、负责和参与SmartNIC/DPU芯片系统架构方案讨论和设计，达成系统功能、性能、成本和功耗要求；
3、负责和参与SmartNIC/DPU芯片子系统微架构的方案设计，输出详细的方案设计文档；参与核心模块代码交付，指导项目人员解决疑难问题；
4、负责和参与SmartNIC/DPU芯片竞争力构建。
岗位描述
负责 AI/GPU 软件栈工具链的系统测试与质量保障，覆盖从 驱动/固件能力暴露 → 容器运行时接入 → K8s 编排部署 → 可观测/诊断/Profiling → 调试与运维 的端到端链路。通过搭建自动化验证体系、E2E 测试环境与稳定性/兼容性测试方案，保障工具链在 Post Silicon 与生产集群场景下可交付、可运维、可观测、可调试。
岗位职责：
1. 云原生 GPU 工具链的端到端测试与交付质量，负责 GPU Operator / ClusterPolicy 的部署、升级、回滚、配置变更与异常恢复测试，负责 K8s 场景 E2E 测试，构建并维护集群级测试基线：单机/多机、不同 OS（Ubuntu/Anolis/CentOS/RHEL 等）、不同 containerd/docker、不同 K8s 版本矩阵。
2. 容器运行时与设备接入链路测试，测试 Container Toolkit / CDI / runtime hook：驱动/库/设备节点映射正确性、容器内可用性、权限与隔离、与不同 runtime 的兼容性。测试 Device Plugin / GPU Feature Discovery：设备发现、健康检查、资源分配、配置热加载、节点标签变化触发行为、异常设备/坏卡/降级策略验证。覆盖典型 workload 验证：训练/推理/HPC demo（可用 PyTorch、CUDA sample、NCCL/RCCL 类通信样例等）作为回归基准。
3. 运维与诊断工具测试（SMI / DCGM 类 / diag / exporter），测试 SMI/诊断工具，构建测试监控链路，对齐硬件能力暴露路径，对关键字段在 FW/KMD/用户态库/工具层的贯通进行验证与回归。
4. Profiling 与调试工具测试（Profiling Tool / GDB Debugger），负责 Profiling 工具的功能/性能/稳定性测试，负责 Thrive GDB / 异构调试链路测试，与 OpenOCD/仿真器/EMU/硬件板卡协同验证；覆盖 debug 信息（DWARF）、fatbinary、runtime 传递等场景。
5. 自动化与工程体系建设，设计并落地自动化测试框架（Python/Go/Shell 均可），沉淀可复用的 E2E 测试套件，了解多版本矩阵、夜间回归、长稳 soak test、性能基线与趋势分析。
1. 开发Driver/Runtime测试代码，负责驱动功能、性能、稳定性等自动化测试，对编译器质量进行看护。
2. 负责项目测试集代码开发以及项目自动化测试工作，如前期需求分析、制定测试策略、设计和开发测试集和自动化测试脚本开发。
3. 和开发团队合作定位问题，分析错误原因以及协助验证问题修复。
1.Chat 对话式应用开发：设计与开发基于大语言模型的对话式应用，包括对话逻辑设计、API 集成、多轮对话状态管理，以及与企业内部系统的对接。
2.数据溯源与清洗：负责金融业务数据的采集、清洗、转换和质量控制；建立数据血缘追踪机制，确保数据的准确性与可追溯性；参与数据仓库与数据管道的搭建与优化。
3.项目交付与实施：独立或协同完成项目模块的开发、测试与上线；编写技术文档与接口说明，协助客户方团队完成系统接入与培训；参与项目需求分析和技术方案设计。
4.出差支持：视项目需要，可能需赴客户现场（主要为香港）进行短期驻场支持。
技术能力:
1.能独立完成业务模块的设计与实现，熟悉 Spring Boot、Spring Cloud、MyBatis 等主流技术栈
2.熟练使用 AI 辅助编程工具（如 Cursor、Copilot 等），能够借助 AI 提升开发效率，熟悉 LLM API 调用与集成
3.了解提示词工程，运用于数据分析场景，提升意图识别、数据查询准确率 有 Python 使用经验，熟悉脚本开发或数据处理者更佳。熟悉 MySQL、PostgreSQL 等关系型数据库
