南京Go语言开发工程师
Go语言开发工程师是指在Go语言平台上进行软件开发和工程设计的专业人士。作为一种现代的高性能编程语言，Go语言被广泛应用于网络编程、分布式系统、云平台等领域。一位优秀的Go语言开发工程师需要具备扎实的编程能力、良好的逻辑思维能力和团队协作能力。他们通常负责将需求转化为可执行的软件功能，设计和实现高效的算法和数据结构，进行系统性能优化，参与团队代码评审及技术讨论，并持续学习最新的技术和发展趋势。此外，Go语言开发工程师通常需要具备对底层系统和网络原理的深入理解，以便设计和实现出性能优秀的软件系统。
薪酬概览
平均月薪
¥17500
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥12900 - ¥22100
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
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
12月新增岗位
37
对比上月：岗位新增32
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 | 12 | 33.3% |
| 1-3年 | 12 | 33.3% |
| 5-10年 | 12 | 33.3% |
热招职位
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。
1.负责AI相关技术在业务场景中的落地与应用，参与AI应用系统的架构设计与开发，构建高可用、高性能的AI服务，确保系统在生产环境中的稳定运行。
2.负责主流AI模型的微调、部署、推理优化及API集成工作。
3.跟踪前沿AI技术动态，解决AI应用开发过程中的技术难点，提升模型响应速度、准确率及用户体验。
4.与产品和研发团队紧密配合，推动AI产品从原型设计到上线交付的全流程。
软件测试工程师2001-4000元/月
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.负责以太网物理层和数据链路层测试；
2.负责以太网TCPIP和SOMEIP测试；
3.负责以太网诊断协议、刷写和OTA测试；
4.负责CAN/CANFD/LIN通信测试和AUTOSAR网络管理测试；
5.负责测试方案设计、测试规范编写和测试脚本开发；
6.负责测试问题定位、问题跟踪；
1、负责户用光储、工商业储能、分布式并网逆变器及储充系统的功率控制、能量管理、电能质量优化等核心算法设计、仿真建模、迭代优化与整机验证，支撑分布式产品算法体系搭建；
2、负责承接分布式光储产品算法层面技术难题攻坚与闭环，牵头并网控制、离网稳压、功率平滑、谐波抑制等算法优化迭代，完善产品算法开发与验证体系，保障产品并网稳定、性能达标；
3、负责国内外分布式并网标准、电能质量规范梳理对标，配合完成产品认证测试、算法适配整改、性能对标优化，输出标准化算法方案与验证报告；
4、负责分布式产品线光储产品新型控制算法预研、现有算法迭代升级与性能挖潜，支撑产品差异化竞争力提升。
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。
1.基于车型需求，进行网络安全需求开发和管理，并进行项目管理汇报；
2.定义项目网络安全基本要求、发布计划、项目角色、项目交付物等；
3.网络安全周会/月例会/关键会议组织、项目问题列表和行动项跟踪；
4.项目网络安全实施工作跟踪，网络安全开发交付物审核，确保项目平稳推进；
5.组织月度网络安全总结改进/经验教训
1.智能驾驶产品方向开发，负责智能驾驶中央计算单元的硬件系统设计，负责智能驾驶各传感器融合，整车姿态决策控制的硬件系统设计；
2.根据应用方向及系统需求，负责硬件方面的需求调研；
3.制定硬件需求及关键方案，参与关键器件的选型；参与硬件及系统测试方案的制定；
4.设计原理图，参与PCB设计；
5.完成硬件调试，包括电磁兼容方面的调试；
6.跟进实现汽车级别的产品量产化，对产品（电子元器件）进行质量控制及成本控制；
7.编写硬件设计相关文件，例如WCCA、DFMEA等。
1、作为技术接口人，主导与客户对接 L2/L2 + 级辅助驾驶功能规范的沟通确认，并统筹解决合作过程中的各类技术问题；
2、负责 L2/L2 + 级辅助驾驶的需求挖掘与开发工作，同时牵头开展应用层控制、人机交互及故障诊断等关键算法的研发落地；
3、统筹下层执行器（如 ESC、EPS 等）的性能验收工作，主导实车集成标定及欧盟 GSR 法规认证全流程，熟悉NCAP相关基本需求和测试方法；
4、承担 ADAS 领域 ISO26262 功能安全算法的开发任务，并负责相关单元测试的设计与执行；
5、负责解读国内外 ADAS 相关法规政策，开展需求开发及竞品对标分析；
6、确保在项目执行过程中，严格遵循技术开发计划及既定流程，交付符合要求的工作成果。