薪酬概览
平均月薪
¥12900
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥9400 - ¥16300
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
71.4% 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
6月新增岗位
8
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 |
|---|---|---|
| 应届 | 2 | 16.7% |
| 3-5年 | 2 | 16.7% |
| 不限经验 | 8 | 66.7% |
热招职位
1.负责互联网业务 App 端架构设计、技术选型与架构演进，保障高性能、高扩展，推动模块化、组件化、工程化建设，提升研发效率和交付质量。
2.负责客户端性能与稳定性治理，包括启动速度、卡顿、崩溃、内存、包体积、耗电等核心指标优化。
3.结合手机、平板、穿戴、车机、IoT 等多终端形态，推动跨设备协同与系统能力融合。
4.负责关键技术方案评审、架构规范制定、核心问题攻关和团队技术能力建设。
5.跟进 AI 技术在 App 端的应用，推动端侧智能、AIGC 能力接入等场景落地。
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
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。
深度理解与方案制定： 深入分析客户需求，包括整车EE架构、智驾域控制器硬件（电子/结构/传感器等）、智驾功能与性能指标、系统软件等；基于客户需求说明书（SOR）独立或主导编制技术方案材料，参与投标、技术澄清及答辩；
需求分析： 协同业务经理对接客户，协调内部技术资源进行需求可行性评估与技术规格讨论，主导形成清晰的需求分析文档；
方案定制与技术交付： 精通公司智驾系统架构与产品规格，结合标准功能与客户定制化需求，主导制定并开发系统级解决方案，确保技术方案有效落地与交付闭环；
行业洞察： 持续跟踪研究行业方案，对外能有效引导客户需求，对内能识别并导入有价值的差异化需求，提升产品市场竞争力；
流程优化与标准建设： 持续优化项目交付工程化流程与标准化体系，提升整体解决方案的交付效率与质量。
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。
1.负责制定和规划智能机器人产品线的技术发展战略与系统架构演进方向，确保技术选型的前瞻性和业务适用性。
2.主导智能机器人的全生命周期研发，从需求分析、系统方案设计、核心技术突破到测试验证，把控技术方向、研发进度与系统质量，解决关键瓶颈。
3.负责基于参考主流框架（如Autoware）的自主系统（OS）总体架构设计、核心模块定义与系统集成，推动相关技术的标准化与优化，确保系统的实时性、稳定性与可扩展性。
4.跟踪机器人/自动驾驶领域前沿技术，组织团队攻克在复杂场景下的自主导航、环境感知、智能决策等核心技术难题，主导关键算法的研发与集成。
5.深入理解行业应用场景，将业务需求转化为技术方案，推动智能机器人与行业解决方案的深度融合，并主导或深度参与量产方案的技术评审与落地。
6.协助管理核心技术团队，负责技术指导与人才培养。主导跨算法、软件、硬件、测试团队的协同，明确接口规范，解决重大技术冲突，保障高效协作。
1. 协助开发智能制造平台的 Web 前端界面，包括数据展示、设备看板、用户交互等功能模块；
2. 在指导下使用 React、Vue 等主流框架实现页面组件与基础交互逻辑；
3. 配合后端完成接口联调，处理数据渲染与状态管理；
4. 参与前端样式优化、兼容性测试及简单性能调优；
5. 学习前端工程化工具、代码规范与团队协作流程。
1.协助研发图像分类、目标检测、语义分割、关键点检测等计算机视觉算法；
2.参与数据标注、清洗与增强流程，构建高质量训练数据集；
3.复现、调优和部署经典或前沿的视觉模型（如YOLO、Mask R-CNN、ViT、SAM等）；
4.在指导下完成模型训练、评估与轻量化（如模型剪枝、量化、ONNX转换等）；
5.编写清晰、可维护的代码，并撰写技术文档。
负责终端嵌入式软件系统开发，完成操作系统裁剪、驱动适配及中间件移植；开展检测模型的端侧部署优化与推理加速，开发农机通信接口协议及数据上传功能；负责终端与农机装备的联调测试，支撑终端产品化迭代
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。
1、现场管理与培训：现场目视化、标准化的制定及数据维护。
2、生产进度控制：样品生产现场的进度跟踪，跨部门之间资源协调，生产问题的拉动解决。
3、质量控制：协助分析不合格品产生的原因，改进措施的跟踪推动。
4、数据统计与报告：负责每天统计员工产量，录入企业系统，完成各类生产报表。
5、跨部门协调：与采购、仓储等相关部门沟通协调，确保生产所需物料的及时供应。