薪酬数据技术南京解决方案测试工程师
测试需求量小

南京解决方案测试工程师

负责验证复杂业务系统(如SaaS平台、金融交易系统)的端到端质量,通过设计场景化测试方案与自动化框架,确保技术方案满足业务需求并降低线上故障风险。

 
职业全景发展路线简历重点

薪酬概览

  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
  • 江苏省

平均月薪

¥19400

中位数 ¥0 | 区间 ¥14900 - ¥23900

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。

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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
5-10年
不限经验

影响薪资的核心维度2:学历背景

专科
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
5¥23800¥2600
40
5¥19400¥3200
40
5¥16200¥3800
0
5¥29800¥5700
0

市场需求

  • 广东省
  • 浙江省
  • 四川省
  • 江苏省

8月新增岗位

3

对比上月:岗位减少1

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2
66.7%
5-10年1
33.3%

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

解决方案测试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解决方案测试工程师的招聘、薪资和就业数据。

#1 杭州
25%5 个岗位
#2 成都
25%5 个岗位
#3 南京
25%5 个岗位
#4 深圳
25%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
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热招职位

1、负责自动驾驶产品自动化框架搭建和实施;

2、负责自动驾驶产品自动化测试;

3、负责内部测试工具开发;

4、负责自动驾驶产品CI/CD流程搭建,并且完成各项目实施;

1、负责自动驾驶系统HMI全流程测试开发,覆盖需求评审、测试用例设计、自动化脚本开发,保障HMI功能稳定及用户体验,支撑产品量产交付;

2、搭建优化HMI测试环境(实车、HIL/VIL),运用车载测试工具开展测试,解决环境技术问题;

3、负责HMI自动化测试工具链搭建与迭代,开发自动化脚本,提升测试效率;

4、参与HMI需求评审,提出设计优化建议,管理测试缺陷并推动修复,输出测试报告;

5、配合跨部门协作,推动项目节点达成,跟踪行业新技术并落地应用;

1、负责智能座舱功能测试,覆盖中控、仪表、HUD、后排屏、多屏联动、车载导航、智能语音、影音娱乐、车辆设置、蓝牙/WiFi/手机互联、车云服务等传统座舱核心业务,保障版本迭代质量与量产交付质量。

2、负责座舱稳定性与可靠性测试,包含长时间挂机耐久、多应用并发常驻、极限场景稳定性验证,挖掘偶现、隐性、长尾质量问题。

3、负责座舱自动化测试工具链搭建与迭代,开发自动化脚本,提升测试效率。

4、参与座舱需求评审,提出设计优化建议,管理测试缺陷并推动修复,输出测试报告。

5、配合跨部门协作,推动项目节点达成,跟踪行业新技术并落地应用。

软件测试工程师(未来领军)

南京硕士及以上1年以下

工作职责

1、负责智算产品的算法验证测试、系统集成、外场招标测试及局点开通测试支持,牵头故障定位及智算云门户运维;

2、开发自动化测试用例、测试提效脚本,以及性能测试、可靠性测试等专用工具;

3、分析智算系统性能瓶颈(硬件、软件、算法),实施优化方案(算法优化、并行计算、内存管理、I/O优化);

4、研究6G核心技术(NTN、通感一体、数字孪生)的测试方案,跟踪标准动态。

任职要求

1、计算机、人工智能、通信、信号处理、数学等相关专业,硕士及以上学历;

2、精通Python/Shell/Golang至少一种,熟悉Linux、K8s、GPU;

3、熟悉主流AI硬件、加速库,理解模型训练/推理流程和关键指标;

4、理解RDMA(IB/RoCE)组网和高性能计算;

5、具有自动化测试、CI/CD经验者优先,思维清晰,善于团队协作,工作积极主动,具有独立钻研精神和抗压能力。

工作职责

1、负责智算产品的算法验证测试、系统集成、外场招标测试及局点开通测试支持,牵头故障定位及智算云门户运维;

2、开发自动化测试用例、测试提效脚本,以及性能测试、可靠性测试等专用工具;

3、分析智算系统性能瓶颈(硬件、软件、算法),实施优化方案(算法优化、并行计算、内存管理、I/O优化);

4、研究6G核心技术(NTN、通感一体、数字孪生)的测试方案,跟踪标准动态。

任职要求

1、计算机、人工智能、通信、信号处理、数学等相关专业,硕士及以上学历;

2、精通Python/Shell/Golang至少一种,熟悉Linux、K8s、GPU;

3、熟悉主流AI硬件、加速库,理解模型训练/推理流程和关键指标;

4、理解RDMA(IB/RoCE)组网和高性能计算;

5、具有自动化测试、CI/CD经验者优先,思维清晰,善于团队协作,工作积极主动,具有独立钻研精神和抗压能力。

软件测试工程师2001-4000元/月

南京学历不限1年以下

1.精通测试管理工具盒自动化测试工具。
2.了解Asp.Net、C#、PHP。
3.了解MicrosoftSQL2005、MicrosoftSQL2008、Mysql。
4.有大型网站测试经验者优先。

1.研究学习汽车电子功能和功能安全测试技术,掌握HIL/台架/实车测试方法、流程和工具链使用;

2.负责整车功能和功能安全(含车身、娱乐、动力新能源、智驾、底盘各系统)测试实施、整车电性能测试实施,进行问题分析定位和报告整理;

3.协助项目经理进行测试需求分析、测试方案制定、测试用例开发部分工作;

4.协助进行测试程序和脚本开发、调试工作,参与测试环境搭建和自动化测试实施;

5.协助部门主管和项目经理进行部分测试管理工作,包括测试计划、进度跟踪、客户沟通和问题整理工作。

功能安全测试开发工程师-南京

南京本科及以上1年以下

1.研究学习汽车电子功能和功能安全测试技术,掌握HIL/台架/实车测试方法、流程和工具链使用;

2.负责整车功能和功能安全(含车身、娱乐、动力新能源、智驾、底盘各系统)开发、测试实施,进行问题分析定位和报告整理;

3.协助项目经理进行测试需求分析、测试方案制定、测试用例开发部分工作;

4.协助进行测试程序和脚本开发、调试工作,参与测试环境搭建和自动化测试实施;

5.协助部门主管和项目经理进行部分测试管理工作,包括测试计划、进度跟踪、客户沟通和问题整理工作。

系统软件测试开发工程师

南京本科及以上1年以下

1、负责芯片产品需求分析,各模块测试方案的构建,输出测试用例,通过测试流程和方法创新,努力提升测试的质量和效率;

2、负责自动化框架搭建及维护;

3、执行项目测试,构建测试环境,测试代码,测试脚本开发等;

4、负责产品的各个环节的测试质量,识别问题和风险,并提供解决方案和具体措施;

硬件测试工程师-南京

南京本科及以上1-3年

一、测试执行:
按项目计划及客户要求,完成驻厂现场硬件系统测试、整车电气特性测试、热测试的全流程执行,独立把控测试进度。
负责整车冬季/夏季标定测试的现场操作与数据记录;
能够准确配置并使用整车测试设备、标定工具、热测试仪器,维护现场测试环境。
问题排查:
负责 DV 试验阶段的问题复现与初步排查定位,整理清晰的问题清单同步研发团队跟进。
记录测试过程中的偏差与异常,描述现象、发生条件、测量值偏差量,推动问题闭环。
二、文档与交付:
规范记录测试过程数据,按客户规范输出测试记录与初步测试报告。
整理标定测试结果、整车测试数据,确保数据可追溯,交付符合要求的测试文档。
三、客户对接:
对接客户现场需求,配合响应测试调整要求,保障项目整体进度。
遵守客户驻厂管理规范,维护公司驻场形象,保证履职稳定性。

集成测试开发工程师

南京学历不限1年以下

1.负责嵌入式项目自动化框架搭建和实施;

2.负责参与智驾域功能测试用例开发;

3.负责嵌入式项目自动化测试,覆盖智驾系统的功能、性能、稳定性、安全性等方面,保证系统的高质量交付;

4.负责项目CI/CD流程搭建,并且能够实现自动化测试的持续执行和结果反馈。

后端开发工程师(实习生)

南京本科及以上1年以下

1. 协助参与智能制造或工业智能化平台后端模块的开发与测试,包括数据接口、设备管理、基础服务等;

2. 在导师指导下编写和维护 RESTful API,支持前端功能与设备数据交互;

3. 参与数据库基础操作与简单业务逻辑实现,学习微服务架构与系统设计;

4. 协助进行系统联调、Bug 修复及技术文档整理;

5. 学习并应用主流后端技术栈(如 Java/Spring Boot、Python、Node.js 等)及开发流程。

终端侧AI技术负责人(CTO)​

南京学历不限1年以下

作为终端设备智能化升级的核心技术决策者,您需深度融合终端硬件能力与端侧AI技术,主导从芯片选型、系统架构到AI应用落地的全链路技术体系构建,推动终端设备在智能交互、实时决策等场景的竞争力突破。
​1. 终端技术架构设计​
定义终端设备(手机/机器人/车载系统等)的异构计算架构,统筹CPU/GPU/NPU算力分配,优化端侧AI推理性能(如延迟<50ms、功耗<1W)。
主导轻量化AI框架研发,支持TensorFlow Lite/MNN等引擎的定制化适配,解决模型压缩(如知识蒸馏、量化)与硬件兼容性问题。

2、 ​AI能力终端化落地​
设计端云协同方案,划分云端训练与端侧推理边界,实现隐私保护下的实时AI功能(如语音唤醒、行为预测)。
攻关节能算法:开发动态电压频率调整(DVFS)、模型稀疏化等技术,平衡AI算力需求与终端续航。
​3. 终端产品技术闭环​
从硬件层​(传感器选型、功耗优化)到应用层​(AI Agent、多模态交互)全栈把控,确保技术方案与产品体验一致。
建立终端AI基准测试体系,量化模型精度(如mAP)、推理速度(FPS)等核心指标,驱动技术迭代。
​4. 生态构建与商业化​
联合芯片厂商(如高通/联发科)定制AI-ISP芯片,推动NPU算力密度提升与能效优化。
打造终端AI开发者平台,提供模型转换工具链、仿真测试环境,构建行业技术标准