南京Golang研发工程师
Golang研发工程师是指在软件开发领域中具有专业知识和经验的专业人士。他们的主要职责是使用Golang语言进行软件开发。作为一名Golang研发工程师，他们需要具备扎实的Golang编程技能，能够利用Golang语言开发高效、可靠的软件和系统。他们需要与团队成员合作，根据需求设计、开发和维护应用程序，同时确保代码质量、性能和安全性。此外，Golang研发工程师还需要深入了解软件开发的最佳实践和技术趋势，持续提升自己的技术能力，并通过创新和优化不断改进软件开发流程。综上所述，Golang研发工程师在软件开发过程中扮演着关键的角色，需要具备扎实的编程技能和团队合作意识。
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、负责搜索推荐业务的算法系统搭建和效果优化工作，持续提升广告推荐效果和收入 ；
2、通过模型结构优化、场景化特征（应用商店/信息流/联盟)挖掘、多目标多场景联合建模等手段优化模型预估性能，包括粗排、CTR、CVR等各个排序环节 ；
3、基于业务理解和数据分析挖掘优化方向，驱动模型算法持续迭代优化，熟练使用hadoop/hive/spark等大数据组件。
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
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.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。
1、负责输入法的端侧UX交互框架开发，能够适配直板、折叠等不同机型。
2、负责输入法的端侧引擎开发，包含语音输入引擎、键盘输入引擎、手写引擎。
3、负责个人化数据开发，包含个人化词库的存储、端云同步。
4、负责端侧输入时延、功耗优化，负责端侧性能优化，保障产品能够长期可靠稳定运行。
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；
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；