薪酬概览
平均月薪
¥11500
中位数 ¥10500 ｜ 区间 ¥10000 - ¥13000
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
12
对比上月：岗位减少3
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 | 6 | 50% |
| 3-5年 | 6 | 50% |
热招职位
工作职责
1、参与AI安全前沿技术研究与探索，持续追踪全球AI安全动态及技术演进趋势；
2、调研主流智能体框架，研究并设计自主式智能体安全工程架构；
3、参与AI安全方案、安全关键能力设计与研发；
4、布局专利，并参与相关标准制定。
任职要求
1、计算机科学、人工智能、网络安全或相关专业背景，硕士及以上学历；
2、具备良好的技术好奇心、创新力，擅长快速学习并乐于前沿领域挑战；具有良好逻辑思维与沟通能力；
4、熟悉LLM、智能体、MCP、Skill等AI技术栈，了解其典型安全风险与防护思路，具有项目经验或实习经验者优先；
5、熟练掌握Python/Go/Java/Node.js中至少一种语言，具备基础开发与调试能力；
6、具有网络安全专业背景优先。
工作职责
1、参与AI安全前沿技术研究与探索，持续追踪全球AI安全动态及技术演进趋势；
2、调研主流智能体框架，研究并设计自主式智能体安全工程架构；
3、参与AI安全方案、安全关键能力设计与研发；
4、布局专利，并参与相关标准制定。
任职要求
1、计算机科学、人工智能、网络安全或相关专业背景，硕士及以上学历；
2、具备良好的技术好奇心、创新力，擅长快速学习并乐于前沿领域挑战；具有良好逻辑思维与沟通能力；
4、熟悉LLM、智能体、MCP、Skill等AI技术栈，了解其典型安全风险与防护思路，具有项目经验或实习经验者优先；
5、熟练掌握Python/Go/Java/Node.js中至少一种语言，具备基础开发与调试能力；
6、具有网络安全专业背景优先。
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.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、负责RV减速机的详细设计，处理研发和生产中出现的技术问题
2、负责RV减速机摆线齿轮、渐开线齿轮的齿形参数设计、修形设计与强度计算；负责轴承选型与计算确定装配参数
3、负责结构件的有限元分析与结构优化
4、负责RV减速机的测试，并通过仿真与试验数据对标，优化设计方案
1. 对新品研发项目提供计算仿真支持；
2. 对齿轮传动系统强度计算及性能优化及齿轮箱NVH分析、热分析等；
3. 对生产质量提供必要的计算支持，降本增效，协助降低内外部质量损失；
4. 持续的技术创新，增加产品竞争力。
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、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、主播管理与赋能
负责获客中心主播团队管理与培训
，制定主播话术标准、直播脚本、互动策略，持续优化直播转化率
。
建立主播绩效考核体系，定期复盘直播数据，提升主播专业能力
。
线索目标管理：结合总部月度线索目标任务，进行主播线索目标分解与管理，管理目标达成。
2、运营支持与内容规划
统筹获客中心短视频内容矩阵规划，制定各平台内容策略
，协调拍剪团队完成短视频拍摄制作，确保内容质量与产出效率
。
跟进热点话题与竞品动态，快速响应产出高质量内容
。
3、投放策略与优化
协助投手制定投放策略，优化投放素材方向
，对投放内容提供创意支持，确保素材符合投放平台调性
，监控投放效果数据，及时反馈并调整内容方向。
6、数据分析与复盘
定期复盘直播、短视频、投放数据，输出优化建议
，搭建内容效果追踪体系，建立爆款内容方法论
，关注行业内容趋势，持续迭代内容运营策略。
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