南京GIS工程师
GIS工程师是负责地理信息系统（GIS）项目的设计、开发和管理的专业人员。GIS工程师需要具备地理信息系统科学和技术方面的知识，能够利用GIS软件和工具来收集、分析和展示地理空间数据。他们通常负责创建地图、空间数据分析、遥感图像处理、地理数据库管理等工作。GIS工程师需要熟练掌握GIS软件，如ArcGIS、QGIS等，并具备地理信息系统、地理学、计算机科学等相关学科的专业知识。他们需要与跨部门团队合作，以确保项目按时完成并符合客户需求。GIS工程师在城市规划、环境保护、自然资源管理、农业和地质勘探等领域都有着广泛的应用。他们需要具备良好的沟通能力、解决问题的技能以及对新技术的敏感性。
薪酬概览
平均月薪
¥13000
中位数 ¥12000 ｜ 区间 ¥10400 - ¥15600
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
77.8% 人群薪酬落在 8-15k
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
11月新增岗位
6
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。
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 | 18 | 100% |
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.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。
1、开发和优化差速机器人底盘的控制和传感器数据采集功能；
2、开发基于编码器和IMU融合的轮式里程计功能；
3、开发和优化机器人自主探索建图功能，持续提升效率和覆盖率；
4、开发和优化机器人自主回充功能，持续提升效率、成功率和鲁棒性；
5、其他移动机器人相关算法、策略、应用的设计和开发。
1. 参与机器人大规模软件的开发和维护工作
2. 参与机器人多模态感知数据采集系统的开发和维护工作
3. 负责基于机器人双目视觉的AI算法在地瓜芯片上的高效部署
4. 开发基于机器人双目视觉的AI算法应用及相关文档的编写
5. 为客户提供机器人双目视觉AI算法的技术答疑、送测与现场支持服务
1.负责智能驾驶产品算法性能测试工作，主要负责数据回灌仿真测试工作，负责回灌仿真测试框架搭建、测试工具开发工作；
2.建立并维护自动驾驶系统运行场景库，基于实车数据构建编制测试场景库，以及自动化场景生成；
3.负责对实车数据进行后处理分析和定位，进行自动化测试方案制订，自动化框架构建与维护；
4.负责智能驾驶项目自动化回归测试工作，用例编写与执行，撰写测试报告。
1.负责智能机器人基于ROS 2的系统架构设计、核心模块划分与通信机制定义，构建高内聚、低耦合、可扩展的软件框架，确保系统实时性与可靠性。
2.主导基于参考框架（如Autoware）的自研系统（OS）的架构演进、核心模块的定制化开发与深度优化，解决框架层面的性能瓶颈与复杂技术问题。
3.制定并推行团队内部的ROS 2开发规范、接口标准、测试流程与部署策略，提升代码质量与团队开发效率。
4.负责机器人各功能模块（感知、定位、规划、控制、人机交互等）在ROS 2框架下的集成、调试与性能优化，确保系统整体功能与性能达标。
5.跟踪ROS 2社区及机器人领域前沿架构思想，引入合适的技术与工具，持续提升系统架构的先进性。负责关键技术预研与原型验证。
6.指导中级、初级工程师进行ROS 2相关开发，进行技术培训与分享，解决开发中的架构性难题。
1.负责设计并实现基于大模型的智能体（Agent）架构，包括：单智能体/多智能体协作、任务规划、工具调用、反思与自我修正等。构建可扩展、可复用的 Agent架构；
2.大模型能力集成与优化，结合业务场景进行Prompt engineering,RAG等；
3.面向不同场景设计智能体解决方案，持续优化可用性及稳定性，建立智能体效果评估指标与后端/前端协作，推动智能体在真实业务场景中落地；
4.负责输出技术文档、实验报告、应用报告，协助专利、论文、项目撰写。