薪酬数据技术杭州前端H5工程师
前端开发岗需求量小

杭州前端H5工程师

前端H5工程师是负责开发和维护移动端网页应用的专业人士。他们需要熟练掌握HTML、CSS、JavaScript等前端技术,以及H5相关技术,能够编写优质的前端代码并保证其在不同移动设备上的兼容性和性能。前端H5工程师与设计师和后端开发人员协作,将设计图转化为可交互的网页,并与后端交互实现数据的动态展示。同时,他们需要关注前端技术的发展趋势,持续学习和提升自己的技术能力,以应对日新月异的移动端Web开发需求。在移动互联网时代,前端H5工程师的工作显得尤为重要,他们的工作直接影响着用户体验和产品的成功。

 
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
  • 江苏省
  • 湖北省

平均月薪

¥18800

中位数 ¥0 | 区间 ¥14200 - ¥23500

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

80% 人群薪酬落在 15-30k

TANZHI AI

简历不只是罗列信息,更要形成一个清晰的职业判断

当招聘无法快速判断你是谁时,再完整的经历,也只是信息。智能重构会统一主线与角色表达,让整份简历真正成立。

查看简历重构

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
5-10年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

本科

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
14¥19200¥5700
88
10¥17600¥6800
60
6¥19000¥7100
52
5¥18800¥3800
40
7¥13400¥3200
32
5¥12200¥2600
18
5¥9900¥2200
10
10¥14700¥3900
0

市场需求

  • 北京
  • 上海
  • 广东省
  • 浙江省
  • 江苏省
  • 湖北省

7月新增岗位

1

对比上月:岗位减少2

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1
100%

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

查看简历职业角色判断

不同城市的需求分析

前端H5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前端H5工程师的招聘、薪资和就业数据。

#1 深圳
22.6%14 个岗位
#2 广州
16.1%10 个岗位
#3 上海
16.1%10 个岗位
#4 南京
11.3%7 个岗位
#5 北京
9.7%6 个岗位
#6 苏州
8.1%5 个岗位
#7 杭州
8.1%5 个岗位
#8 武汉
8.1%5 个岗位
相似职位热门职位热招公司热招城市相似名称
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
TANZHI AI

你的简历,会被判断成这个职位要找的人吗?

上传简历,看看当前表达会让招聘方形成怎样的职业角色判断

查看简历判断
推荐阅读

热招职位

1.负责账号/权限/审批相关产品或平台的项目迭代和日常维护工作,和团队成员协作支持业务运转;

2.主导前端技术方案设计、产出、实施,解决跨业务域抽象、多技术栈混杂、微应用框架体系等技术挑战;

3.参与前端团队的组件沉淀、开发规范制定等,共同建设前端技术底座,包括但不限于AI Agent开发、可视化、微前端、低代码、组件化等方向;

4.探索web前沿技术,关注用户体验和潜在需求,拓展前端能力边界;

1. 核心前端能力:精通 React 及生态(Hooks、组件化、性能优化、工程化),有复杂 SPA 架构与落地经验。深入理解前端渲染与性能机制(Virtual DOM、Diff、渲染流程 等),具备定位与解决性能问题的能力。熟悉实时交互与流式体验实现,掌握 SSE/WebSocket 等实时通信方案(包含断线重连、状态同步、流式渲染等);

2. AI 前端专项能力:有 Generative UI(生成式 UI) 实战经验:能基于 JSON Schema/DSL 动态渲染组件,具备组件协议设计与扩展能力。熟悉前端 AI 开发框架/SDK,如 LangChain.js、Vercel AI SDK 等,能完成从工具编排到交互体验的完整闭环。熟练使用 AI 辅助研发工具(如 Codex / OpenCode / Claude Code 等),能将其有效应用到日常开发提效与质量提升;

3. 产品与体验思维:有强同理心与创新意识,能从用户体验角度设计 AI 交互:不仅能“把 API 接起来”,还能回答“AI 应该怎么呈现、怎么被理解、怎么被信任”。能把不确定的模型输出转化为可控体验:反馈机制、解释性展示、兜底策略与可迭代方案。
加分项(Nice to have)
有 Midway / Next 等全栈框架经验,能推动端到端问题闭环;有 C 端 AI 产品交互/前端工程建设经验(如智能问答、AI 助手、对话式搜索等场景);掌握一门以上后端语言(Node/Python/Java),具备全栈思维与基础服务能力。

1、1-2年前端开发经验,扎实掌握 JavaScript / TypeScript 和现代Web标准;

2、熟悉 React 及其生态(如状态管理、组件化开发),有实际项目经验;

3、具备良好的工程意识,了解基本的构建工具(如Webpack/Vite)和API调用方式;

4、对AI技术有浓厚兴趣,愿意学习大模型、Agent等新范式,有相关项目的实践经验;

5、思维清晰,沟通主动,有强烈的学习意愿和成长潜力;

【加分项】

1、有开源项目、技术博客或在校期间参与过创新项目;

2、使用过主流大模型(如通义千问、Claude、GPT、Gemini等)或者LLM应用开发平台的成熟项目经验。

数据仓库工程师15-30万年薪

杭州本科及以上1-3年

1. 协助架构师,对接业务、数据分析团队,理解业务需求,将需求转化为具体的数据开发任务,支撑报表制作、数据大屏、自助分析等业务场景落地。
2 . 配合架构师完成企业数据仓库分层架构落地,参与ODS/DWD/DWS/ADS各层数据模型设计、开发与迭代,严格遵循数仓建模标准及数据治理规范。

3. 负责海量业务数据的接入、清洗、转换、分层加工,参与离线数仓、实时数仓及数据集市的搭建。

4. 运用Hive、Spark、Flink等大数据组件,完成高效SQL脚本编写、数据同步任务及数据校验脚本等数据开发工作;解决数据同步延迟、数据异常、查询卡顿等常见问题;参与SQL调优、任务性能优化等工作。

5. 完成数据同步工具、自定义UDF、数据服务接口等底层组件的开发与调试,具备基础Java开发能力,能配合完成二次开发工作。

6. 负责数仓日常运维,包括任务调度监控、数据质量排查、元数据维护,沉淀数据资产,配合团队推动数据质量监控体系落地。

7. 学习大数据、云原生数仓新技术,配合架构师完成架构优化,参与降本增效相关工作,保障数仓稳定运行。

作为核心成员参与到阿里巴巴智能设计、智能文档相关的业务,通过应用LLM与业务深度结合,打造自动化的智能文档技术(版面理解、要素抽取),以及打造智能设计(设计稿评分、设计稿组建理解、NL2Layout等)

1、核心算法研发: 负责智能设计与文档理解(Document Intelligence)领域的前沿算法研发,包括但不限于版面分析(Layout Analysis)、表格理解、元素对齐与美学评估、多模态图文融合生成等。

2、智能设计系统搭建: 研发自动化排版、智能海报生成、UI/UX自动化设计、PPT/文档自动美化等核心引擎。

3、版面理解与重构: 攻克复杂版面下的OCR识别、结构化解析、阅读顺序还原等技术难点,实现文档从像素级到语义级的深度转化。

4、前沿技术转化: 跟踪CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、SIGGRAPH等顶会最新研究,将SOTA模型转化为可落地的产品原型,保持公司在智能办公/智能设计领域的领先地位。

5、工程优化: 负责模型在端云侧的部署优化,提升大规模文档处理的效率与鲁棒性。

1、方案设计与技术咨询
• 主导企业级解决方案设计——深入理解客户的技术栈、开发流程和业务目标,设计 Qoder 产品的集成路径,涵盖 IDE 插件配置、工作流嵌入、团队协作和权限管理等场景
• 为客户提供技术咨询和最佳实践指导,包括 AI 编程助手的效果调优、团队级部署策略、以及与现有开发工具链的无缝对接方案
• 制作高质量的技术方案文档、产品架构白皮书和 POC 演示,支持销售/渠道团队推进大客户签约

2、售前技术支持与客户交付
• 深入理解海外市场的企业采购流程、合规要求(GDPR、EU AI Act 、SoC 2等)和竞争态势,制定区域化的技术售前策略
• 作为售前阶段的核心技术角色,参与客户会议、产品演示和技术答疑,将复杂的 AI 编程能力以业务语言呈现
• 主导 POC(概念验证)全流程——从需求对齐、效果验证到结果报告,确保客户在评估阶段获得超预期体验
• 与产品和工程团队紧密协作,将客户反馈和市场洞察转化为产品改进建议,推动产品在目标市场的适配优化

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。

1. 本科及以上学历,计算机基础扎实,有良好的工程素养和编码习惯,2年及以上 Java/Python/C++ 开发经验。

2. 有较好的数学与算法基础,熟悉渲染原理、图形学、3D 几何中的至少一项。

3. 有 3D 自动化流程开发经验,如场景批量生成、渲染 Pipeline 编排、3D 资产处理优化等。

4. 有较强的逻辑思维能力和跨团队协作推动力,能在多角色协同中高效产出。

5. 加分项
● 熟悉 Blender / Unity / Unreal 等 3D 工具链或引擎;
● 有云端渲染、Docker 容器化、大规模任务编排相关经验;
● 有家装行业或 3D 建模背景(3ds Max、Maya、C4D 等);

● 计算机或相关专业本科及以上学历,扎实的计算机基础,精通数据结构、算法、数据库、分布式缓存、消息队列等,具有扎实的开发经验;
● 深入理解一种研发语言底层机制,具备大型分布式、高并发、高可用系统的实战经验与架构设计能力者优先;
● 有 AI 架构、大模型工程落地、Agent 框架研究和实践经验者优先;具有搜索、推荐、广告等系统背景者优先;
● 热爱技术,追求代码质量,逻辑清晰,具备优秀的沟通能力和跨团队协作推动力;
● 最关键的是:你对复杂系统充满好奇,敢于在庞大复杂的系统中识别机会、动手改造,“敢给大象做手术”——在保障稳定的同时推动创新。既享受高并发系统的硬核挑战,也对 Agent 如何改变下一代工程与产品充满热情,渴望成长为既有硬核工程底座、又懂智能体架构的 AI 时代复合型领军人才。"

1. 本科及以上学历,具备计算机科学、人工智能或相关专业背景

2. 利用AI Coding软件构建过大型企业项目,有自己的一套AI Coding 人机协同方法论,能够高效驾驭AI完成高质量交付的同时保证系统架构稳定

3. 2年以上服务端工程经验或者全栈开发经验,2年以上AI Agent 系统研发经验,精通Python/JAVA/Go/Js主流编程语言

4. 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

5. 具备批判性思维,热爱技术,拥抱开源,针对AI 前沿发展和社区技术动向敏感,对 OpenClaw、Hermes、opencode等agent项目有深入了解,并且参与过项目二次开发者优先

6. 加分项: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;有金融、电商、客服等垂直领域的Agent应用落地经验优先

业务技术-搜推算法工程师-杭州

杭州硕士及以上1年以下

1、硕士及以上学历,1年以上搜索推荐广告相关工作经验;

2、熟练掌握Java/C++/Python中至少一门语言,有扎实的数据结构和算法基础;

3、熟练掌握常用的机器学习或深度学习算法,并且有实际运用以及算法优化经验;

4、在KDD、SIGIR、WWW、ICML、NeurIPS、RecSys等国际顶会发表过相关论文者优先。

1、本科及以上学历,计算机科学、软件工程、人工智能相关专业优先;

2、熟练掌握Java/Python/Go/C++等编程语言,具备扎实的算法与数据结构基础;

3、具备Agent系统开发经验,掌握LangChain/LLamaIndex/AutoGen等框架及实现原理,能够设计高可用、高扩展性的大模型/Agent工程架构;

4、掌握Prompt工程、RAG、Tool Calling、Context Engineering等AI应用关键技术;

5、能够进行工具集成,掌握OpenAPI、RPC、MCP等协议实现方案;

6、了解机器学习、深度学习框架(PyTorch/TensorFlow),有Transformer等模型实战经验优先;

7、具备问题/价值驱动的探索精神和优秀的问题解决能力;

8、敢于创新,主动探索AI新技术/新范式在商业场景中的应用边界;

9、对AI技术充满热情,具备快速学习的能力,持续关注和学习AIGC前沿技术研究。

阿里控股-高级Java研发工程师-杭州

杭州本科及以上1年以下

1、负责核心业务系统的架构设计与开发,主导技术方案评审,确保系统的高可用、高性能和高扩展性,支撑业务快速增长。

2、参与业务需求分析与拆解,将复杂业务场景转化为可落地的技术方案,推动项目按时高质量交付,持续提升研发效率。

3、负责系统性能优化与稳定性建设,排查线上疑难问题,持续提升系统吞吐量和响应效率,保障核心链路SLA达标。

4、参与技术选型与架构演进规划,推动微服务化、容器化等技术改造,提升系统可维护性和可扩展性,降低技术债务。

5、指导初级工程师成长,参与代码评审和技术分享,推动团队工程规范和最佳实践落地,营造良好技术氛围。