杭州嵌入式硬件开发
嵌入式硬件开发是指利用嵌入式系统技术，对硬件进行设计、开发、调试和维护的工作。通过嵌入式系统的原理和方法，开发出适应特定应用领域的硬件设备，如嵌入式控制器、嵌入式传感器等。嵌入式硬件开发工程师需要掌握电子电路设计、嵌入式系统编程、硬件调试等技能，能够根据产品需求进行硬件架构设计和选型，以及对硬件进行不断的优化和改进。此外，还需要与软件开发团队紧密合作，确保硬件与软件的无缝衔接和协同工作。
薪酬概览
平均月薪
¥15900
中位数 ¥14600 ｜ 区间 ¥12300 - ¥19500
数据来源：谈职全网14份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
50% 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
6月新增岗位
2
对比上月：岗位减少24
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 | 2 | 100% |
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. 基于对各业务单元商业模式的理解，沉淀分析体系与指标框架，有效进行业务现状还原、问题定位与成因分析；
2. 与数据技术部门配合，建设并持续迭代集团层面看板与数据可视化，保障可用性、准确性与一致性；
3. 参与集团级核心目标体系的建设与重构，建立自动化监控、异常检测与告警机制；
4. 对业务战略及策略进行周期追踪，通过多种手段评估策略其有效性，为策略制定与演进提供量化证据；
5. 与集团CFO线、安全线等其他团队充分协作，参与集团核心场景的数据建设与披露工作。
ATH-AI创新事业部-行业解决方案架构师（技术架构方向）-杭州
1. 行业 Skills 开发与架构设计
负责重点行业专属 Skills 的需求分析、架构设计和开发实现
设计和实现 Skills 的统一架构框架，确保可扩展性、可维护性和性能
编写高质量的技术文档、API 接口规范和最佳实践指南
2. 行业解决方案设计与规模推广
基于行业的市场洞察，理解行业客户的业务痛点和功能性/非功能性需求
基于Qoder CLI的基础能力，提供有竞争力的行业解决方案，并落地实施
基于用户的反馈，快速迭代行业解决方案的技术方案，保证产品的持续竞争力
3. 与产研团队协同
基于行业解决方案的落地实施，与产研协同，改进产研基础设施的建设
参与产品路线图规划，从技术架构角度提出产品和技术的演进建议
4. 客户体验与问题闭环
基于用户的反馈，持续优化Skills的能力，持续保障优秀的客户体验
1、负责阿里Aone 协作产品研发，承担协作项目、迭代、工作项等产品功能的设计与开发；
2、承担协作智能化能力的功能设计与开发，如工作项自主分配、内容智能化整理、缺陷自动修复能力等设计与开发；
3、承担智能化研发场景下，协作功能与知识管理平台、生码平台集成的设计与开发。
1. 数据资产全景与指标体系构建：负责搭建数据资产全景视图，提炼关键业务指标，通过数据洞察市场趋势，为决策层输出专业数据建议
2. 全链路效率监控与优化：围绕AI模型训练场景，构建数据全链路转化漏斗监控体系，追踪各环节转化率与周期效率，识别并推动解决流程卡点，保障数据高效流转
3. 反馈闭环建设与质量评估：建立从数据反馈出发的优化体系，统一拉齐数据质量评估标准，指导提升数据质量的提升及需求的衔接度
4. 跨团队协作与决策支持：协同数据开发、算法团队优化大模型训练效果，设计实验监控模型的反馈结果，给出量化的指标和建议，促进模型的不断优化
1.负责机器学习训练平台的建设，支持业务的探索实践
2.负责研发领域相关的基础设施建设，包括但不限于数据采集、预处理、模型训练、监控和管理等
3.负责对算法进行工程化能力封装和抽象，形成通用框架或组件，提高研发效率和降低研发成本
4.负责大规模分布式异构训练性能优化
1、 研发面向仿真的3D生成与重建算法，覆盖单体资产（关节体、可形变物体等）到场景级环境，产出几何合法、物理参数完备、可直接导入物理引擎的高质量3D模型与可交互仿真场景；打通从真实采集数据到可编辑仿真场景的链路；
2、 研发面向仿真训练的高通量渲染管线，包括但不限于3DGS批量渲染优化、物理引擎与渲染的耦合更新机制、以及多环境并行渲染架构，支撑大规模视觉强化学习的实时视觉观测需求；
3、 探索Agentic场景生成等前沿方向，利用驱动场景的自动化构建与迭代；
4、 优化研究Sim2Real闭环相关技术：域随机化、Real-to-Sim重建、合成演示数据生成等，提升具身策略在真实环境中的泛化能力。
面向阿里集团内部业务提供AI Infra容器网络、服务网络等技术支持，支撑集团内部大模型训练、推理、Agent等工作workload形态，服务ATH、淘天、闪购、国际化等各个业务BU。
● 负责面向异构/多云等 AI 计算环境构建统一的 K8s 容器网络，支持 RDMA 高性能通信，保障大规模训练与推理场景的网络性能与稳定性；
● 负责容器网络的轻量化多租隔离能力建设，支撑 AI 业务、传统业务的统一部署；
● 负责面向 Agent 场景提供安全、高效的沙箱网络技术；
● 负责 CoreDNS、kube-proxy 等云原生网络服务的建设与优化，提升 K8s Service 的可用性与性能；
1、负责阿里巴巴淘天集团内部经营管理的智能化方向相关产品建设，如AI-Agent、机器审核、Document+AI、流程自动化等；
2、深入业务一线，发现与深入理解业务真实需求，挖掘AI赋能业务的场景，一杆到底并带来实际肉眼可见的业务价值；
3、通过技术工程实现，编排与调用LLM、MLLM及其他AI算法能力，有效解决问题并达成业务/技术目标。
一、Qoder产品解决方案设计与落地
深入理解 Qoder 产品能力，输出标准化的解决方案文档、产品架构白皮书和 POC 演示材料
拉通业务和产研团队，推动企业规模化产品使用，洞察行业共性需求，反哺并提升产品竞争力
二、Qoder 企业客群业务拓展
面向业务团队提供体系化产品培训、技术方案支持与最佳实践指导，支撑售前转化；
深度参与关键客户的售前会议、方案答辩与产品演示，协同推进签约闭环；
打磨标杆客户案例，沉淀可复制的行业打法与推广模式。
三、Qoder产品布道与品牌建设
作为 Qoder 生态代言人，在行业会议、技术峰会、开发者大会、直播间等进行产品演讲和案例分享
策划并输出高质量技术内容（技术博客、案例研究、Demo 项目），展示产品应用价值
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能力的产品化落地工作；
2. 主要负责通义千问多端核心应用的构建，支持最新模型能力的落地；
3. 支持百炼大模型开发平台上应用组件、场景化应用的开发和落地。