薪酬概览
平均月薪
¥36300
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥24600 - ¥48000
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
62.5% 人群薪酬落在 >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
7月新增岗位
77
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。
抱歉，岗位需求趋势暂无数据
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 | 19 | 25.3% |
| 3-5年 | 19 | 25.3% |
| 5-10年 | 19 | 25.3% |
| >10年 | 9 | 12% |
| 不限经验 | 9 | 12% |
热招职位
1. 负责视频处理算法开发和相关硬件的Pre/Post-silicon验证；
2. 负责计算机视觉算法性能提升；
3. 负责CV产品化和相关应用场景的对接；
1、承担SoC系统级FPGA和模块级FPGA验证环境搭建
2、搭建FPGA系统的仿真环境，完成相应的测试
3、完成ASIC到FPGA的代码转换，验证和集成工作
4、协助IP设计/CV验证，以及系统软件开发和测试
1. 集团多种业务场景下，对千亿级流量进行攻击流量识别、人机识别相关算法研究；
2. 通过 LLM 对海量流量及各端审计数据进行分析，不断提升大模型在流量识别场景下的分析及归因能力；
3. 搭建端云协同的风控模型系统，不断提升各类异常流量的防控能力；
4. 跟踪风控领域前沿技术，结合多模态数据，进行原型系统的研发和验证
1. 负责大规模语言基础模型，多模态模型，文生图、视频生成模型等AI能力的工程化落地工作。
2. 支持百炼大模型平台上高代码、低代码平台核心能力的建设。
3. 主要负责百炼大模型平台应用广场、MCP广场能生态能力建设。
AI升级战略的核心架构设计者与变革推动者，肩负两大战略目标：实现研发效能的指数级（10X）跃迁，以及驱动十万级存量应用向 AI 原生架构的演进。您的工作将直接影响公司数万名开发者的工作方式和效率。
I. 核心职责领域
1. AI 解决方案架构设计与治理 (Strategic Output)
设计可复用 AI 应用架构，确保架构具备高安全性、高性能、高可观测性和良好的成本控制。
制定 AI 研发接入规范，涵盖从开发到部署的端到端标准。
输出标准化架构图、数据流图、部署模型等技术资产。
2. 研发效能 AI 化攻坚与指标驱动 (10X Efficiency Focus)
主导研发场景（前端、后端、测试）的AI提效项目落地，串联上下游流程，形成最佳实践。
优化关键体验指标：重点攻克 Prompt 工程、上下文管理、响应延迟等LLM应用的核心挑战。
构建提效评估体系，通过关键指标（如 AI ROI）验证和驱动解决方案的业务价值。
3. 规模化演进与工程化落地 (Scaling and Governance)
设计 AI 应用在过渡期和终态的协作形态，制定大规模应用向 AI 原生架构的演进策略。
将成功的 AI 模式封装为 SDK / CLI / IDE 插件等工具，降低业务团队接入门槛。
与产品生态深度合作，规模化推进集团研发过程的全面变革。
4. 技术布道与方法论输出 (Enablement and Knowledge)
编写《AI 解决方案架构指南》《典型场景白皮书》等体系化方法论。
输出实施手册、Checklist、FAQ 等可复制资产，赋能业务团队。
组织**“最佳实践分享会”**，建设 AI 最佳实践工程对接平台，支持业务团队完成架构评估与改造。
1、负责中后台 、企业管理类产品的研发技术工作
2、负责对应项目的问题排查和解决
3、总结并沉淀项目中的技术方案和相关经验 ，能赋能到团队 ， 提升研发效率
4、打造团队通用的基础组件&设施
1. 基于企业办公场景和AI应用，以创新的方式产出企业智能辅助决策和办公流程自动化产品和系统。
2. 理解业务场景，发掘潜在需求，与业务方、产品经理、数据团队及其他技术团队进行有效沟通，确保技术方案符合业务需求并实施，具备可扩展性、可维护性和成本效益。
3. 主导关键技术栈、框架、工具和架构的选择和决策，同时平衡短期项目交付与长期技术储备。
4. 关注算法和工程领域的技术发展趋势（如新模型、新框架、工程实践），持续提升团队整体专业力和战斗力。
业务技术-AI Agent 应用开发工程师-商家运营智能方向
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
1、计算机或相关专业本科及以上学历（学信网可查），2年以上Java后端开发经验；
2、精通Java语言，熟练掌握Spring Boot / Spring Cloud等主流框架，具备扎实的工程实现能力；
3、熟悉常用关系型数据库（如MySQL）及SQL优化技巧，了解缓存（Redis）、消息队列（Kafka/RabbitMQ）等中间件；
4、具备前端开发能力者优先：熟悉Vue/React等主流前端框架，能独立完成前后端联调与全栈功能交付；
5、有AI相关开发或使用经验者优先：有spring-ai相关经验，有skill、mcp等开发经验
6、具备高并发、分布式系统开发经验，熟悉性能调优、系统稳定性保障方案；
7、有商品、库存、供应链等业务系统开发经验者优先；
8、具备责任心，沟通顺畅，具备良好的团队协作精神和快速学习能力。
1.计算机科学或相关专业本科及以上学历，1年以上相关岗位工作经验。
2.具有扎实的Java功底，对JVM的原理有一定的了解，具有较好的Java IO、多线程、网络等方面的编程能力。
3.熟悉spring、MyBatis、Tomcat等常用Java开源框架，对其运行原理有较好的理解。
4.熟练掌握数据库设计（Mysql优先），优秀的SQL编写及调优能力，熟悉常见NoSQL存储，如Hbase、memcached、redis、mongodb等。
5.有大规模高并发互联网应用的设计和开发经验，熟悉常规的分布式架构，熟悉缓存、消息队列等开源中间件。
6.热爱技术研发，具有快速学习能力；注重代码质量,有良好的软件工程知识和编码规范意识。
7.具有较好的沟通能力，思路清晰，善于思考，能独立分析和解决问题，有复杂业务领域建模经验优先。
1、 清晰的分析逻辑以及良好的业务洞察能力，能快速发现问题、拆解问题并定位到影响业务的关键点；
2、 数据处理能力强，可使用多种方式提取数据并进行分析，熟练掌握hive、SQL、excel等相关数据提取工具；
3、 良好的沟通能力和团队协作能力，能够有效地和业务方，数据技术团队沟通交流，并且能够以分析师的视角给业务提供建议；
4、 结构化思维，能定位、解构问题，并有初步解题能力；
5、 良好的数据敏感度,能从海量数据提炼核心结果，能独立编写商业数据分析报告；