薪酬概览
平均月薪
¥11900
中位数 ¥10500 ｜ 区间 ¥8300 - ¥15400
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
44.4% 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
10月新增岗位
22
对比上月：岗位新增14
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 | 18 | 85.7% |
| 不限经验 | 3 | 14.3% |
热招职位
1.男女不限，过程装备与控制工程、金属材料、能源与动力、焊接、化工安全、材料科学等理工科相关专业；
2.熟悉锅炉、压力容器、压力管道相关特种设备法律法规、检验标准，具备特种设备检验现场实操或项目管理经验；
3.持有特种设备无损检测（RT/UT/MT/PT）、锅炉/容器/管道检验师等相关资格证书优先，可独立出具、审核检验报告；
4.具备市场开发、客户对接能力，有化工、能源、制造业特种设备客户资源者优先；
5.能独立编制检验方案，统筹人员、设备、现场作业，具备项目统筹、现场带队管理能力；
6.掌握 CMA、特种设备检验机构质量体系要求，重视检验质量与作业安全，风险管控意识强；
7.能适应外出驻场、现场出差，抗压能力强，沟通协调能力突出，可对接企业客户、市场、监管多方人员；
8.熟练使用办公软件及检验相关设备，严谨细致、责任心强，具备良好文字功底，可编写方案、汇报材料。
1、遵从上级治疗师指导，依据康复治疗标准体系，为社区居民、院内患者开展物理、作业、言语、音乐等各类康复治疗服务；
2、按时完成患者各项康复评估与治疗工作，保障服务有序落地；
3、规范填写、整理各类治疗相关记录，做到资料完整可追溯。
1、负责患者整体护理工作，完成护理评估、病情分析、制定并落实护理计划，规范开展临床护理工作；
2、收集患者病情、体征及相关检查数据，精准排查患者现存及潜在的健康问题，明确护理需求；
3、根据患者病情制定个性化护理方案，落实各项护理干预，动态观察病情变化，及时调整护理计划，保障护理质量；
4、协助护士长做好科室护理管理、质控、档案及物资等日常工作，配合完成科室各项护理工作。
岗位职责
负责在 X86/ARM 平台上进行 C++ 程序的编写或移植负责在多平台上进行性能调优负责优化整体系统性能，包括吞吐量和延迟协助进行传感器性能评估、自动驾驶车辆传感器系统设计任职要求
本科及以上学历熟练掌握 C++，熟悉嵌入式 linux 开发环境，熟悉交叉编译环境，有独立的 linux 开发能力，熟悉 linux 应用的开发和调试，熟悉linux常见异常分析熟悉 linux 网络编程，多线程、多进程编程熟悉 Git 操作，熟悉软件开发基本流程熟悉 camera、lidar、gnss/imu、radar 等常用传感器的通讯交互及控制工作认真负责、责任心强，有良好的团队合作精神加分项
熟悉 lidar 特性和点云特征。能够熟练使用常用的点云处理工具具有毫米波雷达的基本知识，了解常见的点云特征，噪点特征了解 gnss/imu 常见协议及接口了解数字信号处理、离散傅里叶变换、常见的数字滤波算法等熟悉 linux 的高效网络框架，比如 DPDK，XDP熟悉数字信号处理，数理统计和数据分析熟悉实时系统编程
Weride专注于打造更加高效的自动驾驶算法评估系统，提升与优化WeRide自动驾驶系统整体评估技术与迭代链路，包括大规模仿真测试与真实道路评估。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。为了达成评估迭代系统化与效率提升，我们需要研发人员、分析人员、产品经理与技术产品经理并肩作战。自动驾驶中的数据分析与建模，伴随着大量高纬度数据，具有高度的不确定性，二义性与系统误差，我们需要算法工程师的加入，通过数据驱动的方式来推动驾驶行为、机器学习模型与仿真技术的迭代。
岗位职责：
充分利用WeRide千万级别的道路数据与亿万仿真数据，负责自动驾驶系统中的核心算法开发，包括但不限于数据生成、智能体控制等模块的算法设计与实现，基于仿真环境与数据，构建自动驾驶大模型，并开发对应系统指标。参与传感器数据处理与融合，包括激光雷达、摄像头、雷达等多传感器数据的同步与融合，开发对应的生成模型。与研发团队协作，负责提出数据应用工具的需求；对自动驾驶数据进行多维度分析，进行机器、深度学习模型开发，确保高质量的数据、算法与模型。可根据用户数据需求，完成数据调研，建立相关数据监控，挖掘数据价值，并确定分析实施方案。
任职要求：
本科及以上学历，数学、统计学、计算机等相关专业；有数据分析、数据建模、机器学习、深度学习等相关经验；具有较强解释与分析歧义数据的能力，包括多维数据、稀疏数据、低质量数据等。熟悉Python、R至少一种常用语言，掌握SPSS，SAS等更多统计分析工具者优先；深刻理解机器学习、深度学习相关知识，有大规模深度学习模型训练部署实践经验者优先有科研经验并发表过论文者优先考虑有较好的撰写汇报材料（Word，PPT）能力，有较好的学习能力和抗压能力。
岗位要求
工作内容：
系统测试与验证：负责L4级自动驾驶整车级系统测试，包括功能性能验证、可靠性测试及用户体验评估。制定全流程测试方案，覆盖仿真测试、软件在环等验证，并输出系统级测试报告。设计复杂交通场景，构建系列场景库，支持数据闭环流程。
问题定位与优化：分析仿真或者实车路测数据，定位问题，协调算法团队优化算法性能。
工具链开发与自动化：开发自动化测试工具，提升测试和数据分析效率。
合规性评估与标准落地：支持自动驾驶主流评价体系（如ENCAP）专项验证，推动系统迭代以满足法规要求。
任职要求
智能驾驶系统验证相关经验，深入理解L4级自动驾驶架构（感知/决策/控制模块），或熟悉智能驾驶系统各软件模块。
熟悉全栈测试流程（需求分析→测试设计→问题闭环），有跨模块联调经验（如感知与控制模块协同优化）。
理工类本科及以上学历，通信、电子工程、自动化、车辆工程、计算机及相关专业
熟悉Python/C++等编程语言，有编写自动化脚本提高工作效率的能力
熟悉Linux / Git / Shell 操作
逻辑分析能力，能通过日志和传感器数据快速定位系统故障。
环卫部门介绍：文远知行无人驾驶环卫车事业部是文远知行的一个重要业务板块，致力于开发安全可靠的无人驾驶环卫技术，为公开道路提供智能环卫服务。文远知行全无人驾驶环卫车，可在全无人驾驶的情况下进行安全行驶，并在需要清洁的路段全自动展开环卫作业，包括洗扫、干扫、后喷雾、对冲等多种功能；完成道路清扫、洒水降尘、喷洒消杀等公开道路环卫任务，显著提升环卫工作效率，并消除传统人工环卫作业的安全隐患。
【测试开发工程师-环卫车事业部-广州】
【岗位职责】
1、保障自动驾驶车辆系统, 软硬件问题可以处理. 保证自动驾驶车辆的正常测试和运营. 负责车辆运营过程中的问题及时处理;
2、针对自动驾驶系统 和 硬件, 做对应的测试方案, 并反馈相关的测试问题.
3、保证自动驾驶系统 的 版本一致性.；
【岗位要求】
1、本科及以上学历，理工科专业;
2、需要具备ubuntu、git、docker相关的知识，有使用CI/CD工具完成自动化编译部署的工作；
3、良好的python编程能力，能够编写或者维护自动化测试的脚本，提高日常测试效率；
4、有很强的责任心，能够吃苦耐劳，有比较强的逻辑思维，能够有效的定位测试过程中出现的问题，并进行解决；
5、有比较好的沟通能力，和各个模块对接测试需求。
工作职责：
1.传感器内参以及多传感器外参联合标定。
2.标定算法benchmark 以及 verification 工具开发。
岗位需求：
1. 计算机、自动化、电子工程、控制理论等相关专业本科及以上学历，硕士及以上优先
2.良好的数学、估计理论基础以及编程经验，熟悉C++或Python
3.熟悉Linux系统环境下的操作和开发
4.能够在充满未知因素和快节奏的环境中工作，结果导向
5.踏实勤奋、积极主动、好学上进，有团队合作精神
6.逻辑清晰，具有良好的表达与沟通能力
7.有高水平会议、知名期刊论文发表者优先
8.有自动驾驶、机器人、无人机背景者优先
1.负责小程序境外能力建设，解决境外使用及来华用户痛点，如境外支付、搜索发现、访问优化、多语言等，同时负责探索更多境外本地化、国际化能力。
1.负责企业微信智能表格公式计算引擎的架构设计、性能优化，为用户提供高性能的实时计算服务；
2.负责计算引擎的架构调优、分布式执行、编译优化、数据结构优化、查询优化、函数优化等一系列深度性能优化，深入了解用户需求，快速解决用户痛点；
3.负责数据库业界前沿的技术探索和落地。
1.负责物流中台的搭建与迭代，确保物流服务满足平台业务发展需求；
2.能够深入理解物流业务流程和痛点，通过产品解决提升物流服务效率和用户体验。探索物流行业新技术、新模式，推动物流服务能力的创新和迭代；
3.对产品功能、进度、用户体验和效果负责：包括不限于深入理解市场和用户需求，设计可行方案、把握项目节奏协调各项资源推动落地、跟进反馈持续的优化产品与服务等。
1. 药物制剂技术平台建设：建立高技术壁垒制剂的开发能力，持续推动项目产出，积累形成行业先进技术平台。
2. 技术规划和项目立项：把握制剂技术研究的前沿发展趋势和市场动态，发掘未被满足的临床需求，结合公司创新管线建设战略和行业政策法规，提出制剂研发规划和创新项目立项建议。
3. 技术工作内容指导：带领制剂研发团队，开展制剂的处方筛选、制备工艺研究、生产转移等工作，负责组织力量进行制剂技术难题攻关。识别在研项目的技术关键控制项，预判潜在风险，完善技术转移环节制定的工艺放大控制策略，深入解读生物等效性预试验研究结果，分析体内体外相关性规律，指导项目完成工艺放大及生物等效性研究。
4. 技术资料准备：组织完成制剂研究注册申报资料、课题申请技术资料的撰写，并进行技术审核。
5. 人才培养发展：结合制剂平台技术方向，指导和培养骨干研发人员，建立人才梯队，提升团队整体科研能力。