上海软件应用工程师
软件应用工程师是指负责开发、测试和维护软件应用程序的专业人员。他们负责与客户沟通，理解客户需求，并将这些需求转化为实际的软件应用。他们会参与整个软件开发周期，包括需求分析、设计、编码、测试和部署。软件应用工程师需要具备扎实的编程技能，熟悉常见的编程语言和开发工具，并对软件工程原理有深入的理解。此外，他们还需要具备良好的沟通能力和团队合作精神，能够与产品经理、设计师和测试工程师紧密合作，确保软件应用的质量和功能完整性。在不断变化的技术环境下，软件应用工程师需要保持学习和更新技术的状态，以适应新的软件开发趋势和技术变化。总的来说，软件应用工程师是软件开发团队中至关重要的一员，他们的工作直接影响着软件产品的质量和用户体验。
薪酬概览
平均月薪
¥20200
中位数 ¥20500 ｜ 区间 ¥15800 - ¥24600
数据来源：谈职全网28份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
67.9% 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
6月新增岗位
47
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 | 20 | 50% |
| 1-3年 | 11 | 27.5% |
| 3-5年 | 5 | 12.5% |
| 5-10年 | 2 | 5% |
| 不限经验 | 2 | 5% |
热招职位
1.核心 AI 能力建设（Agent & RAG）
基于 LangChain 等主流框架，深度结合硬件研发场景，开发高可用的 AI Skills 与 Agents，实现精准的意图识别、任务规划与工具调用。
主导构建硬件工程垂直领域知识库（涵盖设计规范、测试标准、BOM 数据等），持续优化数据清洗、分块与检索链路，利用 Milvus/Chroma 等向量数据库提升 RAG 系统的检索精度与生成质量。
2. 模型工程与业务融合
负责开源大模型的本地化部署、推理加速及版本管理；基于业务数据进行 Prompt 调优与 SFT，建立模型选型与效果评估体系。
将 AI Skills/Agents 封装为高可用的 API 或插件，无缝嵌入现有的研发工作流，与内部业务系统进行深度打通。
3. 产品体验与团队赋能
具备产品 Owner 意识，主动调研业务线各环节的痛点，规划 Skill 开发优先级与产品路线图，建立数据监控与用户反馈闭环，持续迭代体验。
作为 AI 技术的布道者，将成熟的外部 AI Skill 引入内部并沉淀为组织经验；组织培训与推广，赋能业务骨干，与硬件工程师共同打造高效的“AI 超级个体”。
1、基于加特兰芯片的雷达软件架构设计；
2、加特兰芯片的底层软件开发；
3、加特兰雷达的产线生产测试功能及EOL功能开发；
4、加特兰方案雷达的算法集成和联调；
5、加特兰方案雷达的实车数据采集功能设计和开发。
1、负责智能驾驶相关产品（域控制器、各类传感器、底层软硬件）客户端技术支持，覆盖车身、底盘、车载通讯、底层软件、MCU驱动相关现场应用与问题攻关；
2、负责智能驾驶传感器联合标定、整车功能标定、时序同步调试工作，包含台架标定及实车道路调试，解决标定异常、感知失效、定位漂移等现场问题；
3、负责项目全周期技术支持，包含Demo实车演示、售中整车集成联调、量产阶段产线适配与电检支持，排查软硬件、通讯、标定、适配类故障；
4、负责客户各类问题接收、复现、分析与闭环管理，联动内部研发、测试、项目团队定位问题根因，输出8D分析报告，制定规避及整改方案；
5、负责沉淀现场应用标准、调试SOP、故障案例库、技术FAQ，同时为客户提供技术培训，赋能客户集成、测试、运维相关团队；
6、识别项目阶段技术风险、交付风险，提前输出风险防控措施与应急预案，保障研发测试、送样、量产各阶段项目进度与交付质量。
7、路测 / 集成中及时响应，定位硬件（传感器 / 域控 / 电源）、软件（算法 / 驱动 / 通信）、标定、场景适配问题，输出临时解决方案，保障项目进度。
1. 硕士及以上学历，计算机、电子、软件、通信、自动化、数学等相关专业。
2. 精通 C/C++ 与 Python，熟悉Linux开发环境，掌握gprof/perf等性能剖析工具，具备扎实的数据结构与算法基础和良好的软件工程习惯。
3. 具备极强的学习能力、良好的沟通协调能力和团队合作精神。
4. 核心技术要求 (满足以下至少一项):
* 高性能计算：理解GPU架构（如SM/Tensor Core/Memory Hierarchy）及CUDA编程模型（Kernel/Thread Hierarchy/Stream），了解并行计算、缓存优化、向量化指令集（AVX/NEON）等知识。
* 深度学习工程化：熟悉深度学习模型从训练到部署的全流程，对CUDA、PyTorch/TensorFlow、ONNX Runtime以及Transformer、VLM等流行模型架构有一定了解。 * 底层系统软件：对CPU体系结构、操作系统原理、Linux驱动和应用有较深入的理解。
加分项 (有以下经验者优先):
1. 有CUDA/OpenCL/ROCm等异构计算平台的算子开发与性能优化经验（课程设计、实验室项目、相关竞赛或开源贡献。
2. 熟悉深度学习框架底层，如PyTorch CUDA Extension, TensorFlow XLA等。
3. 有嵌入式软件开发、芯片验证或机器人操作系统（ROS）相关项目经验。
4. 在RoboMaster、大学生电子设计大赛、大学生智能汽车竞赛等科创比赛中获得优异成绩者。
1、教育背景：计算机、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业，本科及以上学历，硕博优先；
2、理论基础扎实： 精通分布式系统原理、并行计算、存储系统、数据库原理、数据湖/数据仓库理论、大规模机器学习等学科知识，有相关顶会/顶刊论文经历者优先；
3、技术能力突出：
（1）熟练掌握至少一种主流分布式计算框架（如Spark、Flink、Ray等）和一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）；
（2）具备大数据存储与处理系统（如OSS、CPFS、Iceberg、Delta Lake、Hudi、StarRocks、ClickHouse、ElasticSearch、Milvus等）实操经验；
（3）具备高性能数据检索、索引优化、海量数据管理等工程经验；
4、编程与工程能力强
（1）熟练掌握Python/Java/Scala/C++/Rust等主流开发语言中的至少一种，具备良好的工程实践和代码规范；
（2）有高并发、大规模分布式系统、流式/批式混合计算平台相关项目经验者优先；
5、创新与解决问题能力：具备独立分析复杂系统、定位瓶颈、提出创新性解决方案的能力，对技术钻研有热情，善于跨界学习；
6、沟通协作与主动学习：良好的团队协作能力、沟通表达能力及自驱力，乐于分享、敢于挑战难题；
7、加分项：
（1） 在数据库、分布式系统、云原生计算、向量数据库、机器学习系统等领域有顶会（SIGMOD、VLDB、ICDE、NeurIPS、ICML等）论文、竞赛获奖或开源项目贡献；
（2）有阿里云、腾讯云、AWS、GCP等云平台大数据相关实习、项目或竞赛经历；
（3） 具备自动驾驶、机器人、智能感知领域大规模数据处理或AI应用落地经验；
（4）英语或技术写作能力优秀，有技术博客、专利、文档经验。
1. 负责相关产品软件需求及方案开发；
2. 负责相关产品软件设计及产品软件开发；
3. 负责内、外部项目代码开发、软件代码集成、软件集成调试等工作；
4. 其它临时性的研发支持工作。
1.负责自动化设备软件的方案设计、开发和维护；
2.负责软件平台的建设和持续改进，并支持在项目中的应用；
3.负责软件设计中的技术问题解决。
负责控制器总线通信功能开发和应用。
1. 总线协议栈开发
- 负责 EtherCAT 主站/从站协议栈的设计、开发、调试与优化
- 负责 PROFINET RT/IRT 主站/从站协议栈的开发与集成
- 参与 Ethernet/IP、CANopen、OPC UA 等协议的评估与适配
- 开发总线诊断工具，实现网络拓扑识别、通信质量监控、故障定位功能
2. 伺服，I/O与机器人集成
- 基于 EtherCAT DS402/SoE 等行规，实现伺服驱动器全功能接入
- 开发远程 I/O 模块的驱动适配
- 参与多品牌伺服的互操作性测试与兼容支持
3. 工程化与质量保障
- 编写协议栈、驱动、功能块的单元测试与集成测试用例
- 输出技术规格书、接口文档、应用手册
- 配合硬件团队完成实时性/抖动/延时等性能指标验证
- 支持 CE/UL 等认证相关的通信安全评估
1、计算机相关专业，本科及以上学历，5年以上研发工作经验；
2、熟悉ARM/RISC-V SoC体系架构，有丰富的SoC芯片底层软件研发经验，熟悉芯片研发流程；
3、有DDS，ROS2或CyberRT相关开发经验者优先；
4、有智驾系统或机器人系统开发经验者优先；
5、有分布式、高并发、高性能系统设计和稳定性经验者优先；
1. 方向要求，熟悉以下任一方向即可：
1）以太网驱动：Ethernet驱动开发与验证；2）高速方向：高速接口（PCIe）。
2.熟悉Linux内核驱动开发框架，有较好的Linux基础，熟悉makefile，熟悉常用的Linux kernel调试工具。
3.熟悉ARM Cortex-A/R/M架构，具备芯片bringup、移植经验者优先。
4.熟练使用示波器等硬件工具分析定位问题。
5.具备芯片验证和驱动开发经验者优先。
6.有参与开源软件硬件项目，具备良好的团队合作能力，沟通能力和学习能力。