薪酬概览
平均月薪
¥27900
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥23400 - ¥32300
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 >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
9月新增岗位
1
对比上月：岗位减少6
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 1 | 100% |
热招职位
1、转接公司与客户的桥梁和纽带，要认真做好公司的窗口服务工作，接待主动、态度热情、服务周到、文明用语、礼貌待客，做好客户的休息、饮水、娱乐等服务工作；
2、负责客户休息区的环境卫生及绿化布置、每日清洁；
3、发布与销售店里车型；
4、负责客户休息区相关设备的维护。
1.主导多模态传感器软硬件协同开发，完成传感器选型、标定及数据同步；
2.设计嵌入式感知系统架构，优化传感器数据采集、预处理与实时传输链路；
3.构建动态环境建模系统，支撑机器人在复杂场景下的决策规划；
5.攻关复杂技术难题等。
阿里云PAI团队致力于打造业界一流的一站式AI平台，拥有万卡级训练能力与超大规模异构资源调度技术，为复杂模型训练与推理任务构建坚实基座。PAI平台不仅是通义大模型研发与落地的核心基础设施，也作为公共云服务的关键载体，支撑众多行企业构建大模型核心业务。平台提供从数据标注、预处理、模型训练、推理服务到开发环境与工作流调度的全链路工程支持，全面覆盖AI项目从实验探索到规模化落地的完整价值链。作为大模型训练系统研发工程师，您将深度参与以下工作：
1. 负责PAI深度学习引擎的核心研发，重点突破MoE大规模训练、多模态（VLM/VLA）及Agentic RL（智能体强化学习）等前沿框架，覆盖Pretrain、SFT、RLHF/RLAIF等全生命周期训练任务的框架优化。
2. 针对超大规模模型负载，系统化分析训练各阶段瓶颈，通过数据加载加速、算子融合优化、通信库调优及分布式策略改进等手段，提升训练吞吐率。
3. 深入异构硬件底层，实现训练框架对多种新型加速卡的高效适配与性能调优。
4. 设计并实施超大规模训练任务的稳定性保障方案，构建高精度的故障检测与自动自愈系统；优化任务启动速度与断点续训机制，显著提升有效训练时长和任务成功率。
5. 构建智能体与环境交互的轨迹追踪系统及多种业界Benchmark适配体系，为LLM、自动驾驶、具身智能等领域提供便捷的底层基础设施支持。
6. 负责线上环境的实时监控、异常定位与性能诊断，建立快速响应机制；为头部客户提供专家级技术支持，保障平台服务的高可用性与高稳定性，助力客户业务顺利落地。
1. 负责自主PDC域控制器相关系统/软件方案设计与开发；
2. 负责域控功能定义、接口管理及技术问题分析；
3. 负责域控制器技术规范及开发过程质量控制。
1.负责制定新能源车热管理系统方案；
2.负责热管理相关前沿技术研究及量产转化
3.负责热管理系统QCT目标的分解定义和达成；
4.负责指导热管理系统台架试验，完善评价指标
5.负责制定热管理系统的开发流程、标准及规范等技术文件。
系统工程师面议
（1）全日制大专或以上学历，计算机、网络、信息管理等相关专业；（2）熟悉局域网及广域网相关技术，能够处理常见的网络故障；了解Cisco、H3C等主流网络设备的基本配置与管理；（3）了解系统运维管理的基本知识，对主流厂商服务器及存储设备等有基本了解；熟悉Windows Server、Linux等主流服务器操作系统的基本管理，能够搭建DNS、FTP、IIS等常用应用服务器；（4）熟悉基本SQL语句的操作，对Oracle、SQL Server等主流数据库的管理与备份有基本了解；（5）能够不断学习，能适应IT日新月异的技术发展，掌握最新的IT技术；（6）有责任心，沟通能力好，团队协作能力强，能吃苦耐劳，能服从领导安排；（7）熟悉VMware虚拟化技术者优先，了解医院信息系统者优先。
2、职责描述（1）管理维护所有网络设备，确保网络安全正常运行；（2）管理维护所有服务器及存储设备，确保业务系统的正常运行及数据的安全存储；（3）跟踪医院信息化建设相关应用系统实施上线；（4）按照集团要求积极推动各项信息系统建设工作；（5）对自身工作不断总结，定期调研分析、及时反馈相关系统的运行情况和使用状况，能对部门及集团相关工作提出自己的意见与建议；（6）及时完成领导交予的其他相关工作3、工作地点：上饶、抚州、鄱阳各1人
1.分析并分解客户需求、法律法规及对标分析等输入，将其整理转化成软件开发需求；
2.设计并编写功能安全概念、功能安全需求、诊断刷写、配置字、高级功能等需求文件；
3.确认供应商的软件功能设计规格书，并评审确认软件功能集成测试用例和测试结果；
4.评审确认、管理软件功能缺陷并推动解决，主责各版本软件的发布、释放及切换；
5.负责传感器技术开发，并协助工艺部门进行传感器单元焊接及标定工艺流程的开发；
6.负责电控开发项目管理，包括二级计划及预算的制定、管控、标定测试资源调度等；
7.负责售后、总成试验、试装及生产过程中相关问题数据收集、问题分析及推动解决；
1、 负责客户对接、需求分析、需求分解；
2、 负责氢系统集成设计，开发高安全可靠、高性价比和轻量化的氢系统产品，达到可量产交付状态；
3、 负责与上下游合作方进行技术对接，确保研发项目顺利交付；
4、 负责框架、蒙皮、管路等的设计及气瓶、阀门、加氢口等零部件的选型开发；
5、 负责框架、蒙皮、管路、气瓶等零部件降本、减重持续优化；
6、 负责氢系统及零部件对标分析；
7、 负责氢系统的销售技术支持、售后问题对策处置、生产/供应商/客户现场技术支持等；
8、 负责解决产品研发、量产过程和市场端反馈的技术问题；
9、 负责氢系统开发相关技术文件、图纸等技术审核工作。
系统工程师：工作职责：
1. 建立系统架构开发的流程和方法论，并建立系统设计规范；
2. 负责电机控制器，DCDC或OBC的系统架构设计；
3. 利用EA或Rapsody进行系统建模及仿真；
4. 对系统架构设计的输出进行inspection 和walkthrough评审,保证系统架构设计的正确性和完整性;
5. 系统架构设计培训；
1. 协助工厂端各阶段产品问题处理，研发设计相关问题处理后的技术总结
2. 负责研发端与工厂端之间相关问题的沟通及传递；
3. 协助工厂端对应客户审核，在客户审核时提供相关技术支持。
4. 确认研发部品制作进度和状态，负责研发端产品、部品领用相关工作。
1、建立市场运营数据监测体系，收集、分析产品在实际使用中的性能数据；
2、基于大数据平台历史数据预测系统故障，关联性分析：识别氢耗与环境因素、驾驶习惯的关联，聚类分析：客户使用模式分类；异常检测：识别异常运行状态；
3、跟踪客户使用习惯、氢耗表现、故障率等关键指标；
4、行业基准数据、竞品数据获取；
5、通过大数据分析识别产品改进机会和技术迭代方向；
专业要求计算机软件等相关专业工作职责1、负责云平台边界网络日常维护及问题处理；
2、负责网络架构的规划、设计、优化与持续演进；
3、参与网络割接、巡检、应急工作；
4、编写规范的技术文档、运维手册、应急预案和技术方案；
任职要求1、招聘范围：遵守中国宪法和法律，符合岗位所需的学历、专业技能、身体条件人员；
2、年龄学历：大学本科及以上学历，计算机软件等相关专业，一般不超过35周岁；
3、工作经验：1年以上网络规划、实施与运维经验；
4、其他条件：精通TCP/IP、OSPF、BGP等路由技术；熟悉华为、华三或者思科等网络设备,熟悉负载均衡、防火墙等设备；熟悉Linux系统基本运维与常见网络协议分析工具；熟悉zabbix、cacti等网络监控工具；具备独立分析和解决问题的能力，有良好的计划制定及执行能力；持有CCIE、HCIE等证书者优先考虑。
负责自动驾驶车辆激光雷达子系统的系统集成、性能验证与持续优化工作。具体包括：参与激光雷达传感器的选型评估与技术对标，从光学性能、点云质量、环境适应性、可靠性等维度建立评价体系，输出选型建议与技术对比报告。主导激光雷达与车载计算平台的集成调试，包括通信链路打通（UDP点云数据、TCP控制协议）、PTP时间同步对齐、多雷达坐标系标定与外参管理等工作，确保数据链路端到端稳定可靠。设计并执行激光雷达性能测试方案，覆盖探测距离、角分辨率、测距精度、反射率响应、高反滤波效果等关键指标，建立量化的性能基线与回归验证机制。推动激光雷达在整车环境下的可靠性验证，包括振动、温湿度、电磁兼容等环境适应性测试，以及长时运行的功能稳定性监测。与激光雷达供应商保持紧密协作，跟踪固件版本迭代、SDK升级与问题修复，管理各开发阶段的供应商交付物清单，推动技术问题闭环。参与传感器数据质量自动化质检体系的建设，开发或优化数据解析、异常检测、质量报告生成等工具链，支撑批量车辆的传感器健康度监控。协同感知算法团队，从传感器端理解算法对点云数据的需求，推动传感器参数调优与性能迭代，支持算法性能提升。