薪酬数据技术杭州应用软件开发工程师
应用工程师需求量小

杭州应用软件开发工程师

应用软件开发工程师是负责设计、开发和维护各种应用程序的专业人员。他们通常使用各种编程语言和开发工具来实现客户或企业的需求,例如网站、移动应用、桌面应用等。应用软件开发工程师需要与其他团队成员协作,例如产品经理、设计师和测试人员,确保软件开发过程顺利进行。他们需要对软件开发生命周期有全面的了解,包括需求分析、设计、编码、测试、部署和维护。此外,应用软件开发工程师需要不断学习新技术和工具,保持对行业发展的敏感性,以便为客户提供最新、最优质的解决方案。在工作中,沟通能力、解决问题的能力和团队合作能力也是非常重要的技能。

 
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
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  • 天津
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  • 山东省
  • 安徽省
  • 湖南省
  • 河南省
  • 湖北省
  • 辽宁省
  • 陕西省
  • 吉林省

平均月薪

¥18500

中位数 ¥20000 | 区间 ¥13700 - ¥23300

数据来源:谈职全网12份招聘数据;更新时间:2026年7月13日

月薪分布

83.3% 人群薪酬落在 15-30k

TANZHI AI

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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

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
28¥20200¥6800
91
12¥18500¥3800
85
14¥19700¥2200
84
9¥15700¥1800
73
8¥25900¥2000
70
9¥21600¥3200
68
10¥15000¥2600
59
6¥14100¥2000
49
6¥17800¥1700
48
5¥20200¥1500
40

市场需求

  • 北京
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4月新增岗位

84

对比上月:岗位新增74

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25
30.1%
3-5年50
60.2%
不限经验8
9.6%

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

应用软件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应用软件开发工程师的招聘、薪资和就业数据。

#1 上海
13.4%28 个岗位
#2 苏州
6.7%14 个岗位
#3 杭州
5.7%12 个岗位
#4 成都
4.8%10 个岗位
#5 长沙
4.3%9 个岗位
#6 南京
4.3%9 个岗位
#7 青岛
3.8%8 个岗位
#8 厦门
3.3%7 个岗位
#9 郑州
3.3%7 个岗位
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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
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热招职位

1. 本科及以上学历,2年及以上开发工作经验,熟练使用Python/Java等编程语言,熟练使用Spring、Mybatis、Springboot、JVM、多线程、分布式服务、缓存、消息队列等技术;

2. 有一定的AI Agent、RAG、LLM应用开发项目经验,熟悉Agent基础框架实现原理,了解高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构;

3. 了解AI Coding,有一定的vibe coding、sdd等使用经验;

4. 具备良好的抽象设计能力,思路清晰,善于思考,能独立分析和解决问题,责任心强,具备良好的团队合作精神和承受压力的能力;

5. 有良好的项目规划和决策能力,善于捕捉业务需求、架构设计中存在的问题,并给出有效的解决措施和方法。

1. 本科及以上学历,具备计算机科学、软件工程、人工智能或相关专业背景;

2. 3年以上软件开发、1年以上AI Agent系统研发经验,精通Python/JAVA主流编程语言;

3. 深入掌握Agent架构核心组件设计原理和调优方案,包含Prompt Engineering,Function Calling,RAG,长短期记忆等;

4. 具备批判性思维,能将复杂问题转化为简洁、高效的实现方案,热爱技术,拥抱开源;

5. 具备以下任一经验者优先:
○ 参与过企业级Agent平台设计和实现;
○ 有Prompt调优、RAG系统调优、上下文压缩等优化经验;
○ 有多种AI辅助编程工具经验,能够生成全栈代码;
○ 有电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先。

1、AI 工程能力:具备完整的 LLM 应用落地经验, 能独立构建 Agent,有 RAG 系统实操经验;

2、2年以上Java研发经验,具备良好的基础和编码能力,熟悉多线程、分布式、数据库、缓存等机制及框架;

3、有对话系统、策略系统、审核系统等相关经验;

4、加分项:做过电商、SaaS、ToB 场景的商家/客户运营相关系统,理解业务侧的决策逻辑;

1. 计算机、统计学或机器学习专业本科以上学历,至少一年以上年以上互联网后端研发经验;

2. 精通Java/Go/Python中至少一门语言,熟悉微服务架构设计,具备分布式系统(如服务治理、分布式事务)开发经验;

3. 有一定的大模型驱动的Agent系统研发(如SpringAi、LangEngine等框架实践),熟悉ReAct、Rag、多Agent、MCP等Agent技术,具备一定优化经验;

4. 了解基础的模型微调技术,如SFT、Lora等,同时了解训练数据处理与优化以及后期RL技术,如PPO、DPO、GRPO等技术;

5. 对AI技术有激情,能够快速接受和掌握新技术,有较强的自驱学习能力,具备良好的团队协作与沟通能力

飞猪-全栈AI软件工程师-杭州

杭州本科及以上1年以下

1、开发面向用户的功能以及支撑这些功能的基础服务,保证并持续优化系统的完整性、安全性和性能。

2、负责构建端到端的 Web 应用程序和平台功能,负责增长、生态系统、个性化、搜索基础设施和平台工程能力的设计与开发。

3、设计全栈技术方案,包含测试、架构和软件开发全生命周期,参与团队工程基建,驱动技术方案的落地与持续迭代。

4、与产品、设计及业务团队紧密协作,将复杂的技术场景抽象为可行的解决方案,设计扩展的服务以提升用户体验。

团队介绍
我们负责阿里巴巴集团HR域的AI产品研发,致力于让阿里巴巴全球化运营和协同更高效。
职位描述

1. 负责 CPO 领域AI相关产品的全流程开发,包括但不限于大模型 Agent 应用的架构设计、工程实现、系统部署及迭代优化,部分场景端到端的全链路交付;

2. 深入理解业务,主导技术架构设计及核心开发工作,推动技术架构升级和线上产品的用户体验提升,助力业务目标高效达成。

3. 协同业务,产品,技术一起,高效协同作战,有效达成业务目标。

飞猪-Agent Infra软件工程师-杭州

杭州硕士及以上1年以下

1、搭建和扩展系统以训练智能体模型,并维护智能体运行的生产平台。

2、主要负责维护和开发训练框架,开发和维护API作为智能体基础设施在训练和生产中的接口。

3、与研究团队合作,负责建立和优化大规模的高性能系统以推进 AI 训练和实验应用程序的落地,与训练推理方向团队合作,探索算法、框架、硬件的协同设计,提升大规模强化学习训练的稳定性和效率。

1. 负责企业级办公Agent 技能市场产品/平台能力的设计和研发,包括前台产品能力、运营中心、开放对接能力等,打造企业办公易用/安全/统一的技能市场,加速AI在办公场景的大规模应用。

2. 参与搜索/意图识别等相关能力的设计和研发,涉及企业内部海量知识的接入/加工、搜索在/离线能力的建设(索引构建、意图识别、粗排/精排等),建设企业办公统一的搜索能力,同时结合技能市场的消费需要,提供高质量的findskill能力。

该职位涉及企业数智化、企业办公智能助理相关业务中的部分内容:

1、参与阿里巴巴集团员工通用的办公智能助理的研发;

2、参与大模型和 Agent 相关技术的开发,包括工具调用、任务规划、多智能体协同、技能开发等技术模块;

3、作为后端工程师,参与 AI Agent 和办公任务自动化产品的系统架构,保证各系统高性能、高可用、可扩展。

1、本科及以上学历,计算机科学、软件工程或相关专业背景;

2、Java 基础扎实,深入理解 JVM、多线程、IO、集合等核心机制,具备良好的编码规范与工程素养;

3、1年以上 Java 服务端开发经验,有高并发、高可用分布式系统的设计与落地经验,熟悉微服务、缓存、消息队列、数据库分库分表等关键技术;

4、熟悉主流 Java 开源框架,能理解其底层原理并进行合理选型与运用;

5、学习能力强,具备技术热情与开放心态,对 AI、Agent、云原生等前沿方向保持敏感,有潜力成长为复合型技术骨干;

6、优先考虑:有 AI Agent 相关项目实践经验,熟悉上下文工程、Skills、MCP、RAG等技术体系;熟练使用 AI 编程助手(如Cursor、Claude Code、Qoder 等)辅助开发。

1、参与风险数据AI native基础设施建设。 参与tools、记忆、知识、skills、subAgent和Agent整体AI native基础设施的构建。 满足风险数据生成和分析的AI native化。打造高性价比、高可用、先进性的阿里安全数据基座。

2、负责 AI Coding 后端服务的设计、开发与高可用部署,应对亿级数据处理、毫秒级响应、强一致性与数据安全等复杂技术难题,保障大规模线上服务的可靠运行。支撑data+AI 的AI智能能力。

3、引领技术创新与工程效能提升,主动追踪 AI 工程化、向量计算、实时数仓、智能调度等前沿技术趋势,推动先进技术在业务场景中的高效落地。

1. 熟练掌握Java/Python等一门或多门编程语言,具备扎实的算法与数据结构基础;

2. 熟练掌握OpenCV、FFmpeg等图像/视频处理工具库,具备实际项目经验;

3. 熟悉常用的数据结构和算法,熟练掌握Spring,Mybatis,Springboot等常用的Java框架;

4. 了解深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),有Transformer等模型实战经验优先;

5. 熟悉算法原理,有LLM、VLM、SD、FLUX等模型训练及应用经验优先;

6. 对大模型workflow及Agent框架(Dify、coze、LangChain、AutoGPT、MetaGPT)有深入研究者优先。

7. 具备良好的团队协作能力和沟通能力。