薪酬概览
平均月薪
¥23700
中位数 ¥22500 ｜ 区间 ¥17800 - ¥29600
数据来源：谈职全网95份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
43.2% 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
109
对比上月：岗位减少11
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 | 68 | 61.8% |
| 1-3年 | 11 | 10% |
| 3-5年 | 26 | 23.6% |
| 不限经验 | 5 | 4.5% |
热招职位
（资浅2-5年也有需求）
1、负责 SoC芯片系统级验证。
2、完成复杂项目的验证，制定验证策略与计划，掌握验证进度，控制验证质量。
3、负责验证平台集成、优化与维护。
4、参与芯片级规格讨论，协助系统与算法设计。
5、协同其他部门工作，配合设计/测试人员完成模块/系统级验证，与设计/测试人员共同制定量产测试方案。
6、支持驱动开发和问题解决以及文档编写。
1. 本科及以上学历，计算机、电子、通信及相关专业毕业；
2. 3-7年及其以上FPGA原型验证项目经历;
3. 精通HAPS等至少一种硬件平台，熟悉FPGA开发流程，时序收敛等
4. 了解验证流程以及SystemVerilog和UVM验证方法学；
5. 有软硬件协同设计者优先，有过tape-out经验者优先；
6. 熟悉Linux系统下的验证环境、流程，熟练掌握VCS等验证相关工具；
7. 具有相关脚本语言开发经验，熟练使用以下脚本至少其中一种：Shell、Makefile、Tcl、Perl、Python等。
有如下经验或技术者更佳：
. 熟悉CPU，GPU，NPU等架构和指令集
. 对神经网络算法有较好的了解
. 较强的编程能力和debug能力
. 有较强的C语言编程和debug能力
. 具有PCIe、Ethernet、Serdes等高速接口经验者优先；
. 对Cache,CMN，DDR等有较好的了解
1. 计算机、电子、通信及相关专业毕业；
2. 有FPGA相关/EMULATION验证项目经历;
3. 熟悉业界典型原型平台，熟悉FPGA开发流程，时序收敛等
4. 了解验证流程以及SystemVerilog和UVM／VMM验证方法学；
5. 有软硬件协同设计者优先，有过tape-out经验者优先；
6. 熟悉Linux系统下的验证环境、流程，熟练掌握VCS等验证相关工具；
7. 具有相关脚本语言开发经验，熟练使用以下脚本至少其中一种：Shell、Makefile、Tcl、Perl、Python等。
1.与车厂或供应商沟通并协调，分析客户需求，进行技术可行性评估，并形成需求文档
2.与客户沟通讨论并确定产品的需求和性能的技术规格，依据标准产品的功能，以及客户定制化的需求，制定相应的技术方案，形成方案文档
3.理解客户需求，并据此创建相应的结构、电子、功能和性能指标、软硬件等需求，依据客户的招投标要求，准备相关的技术资料，参与应标与相关的答辩
负责项目启动前期的技术沟通与对接
4.定期总结市场技术需求分析文档，参与产品Roadmap分析与制定
5.掌握公司芯片应用原理，理解芯片参考设计方案，协助客户设计产品硬件方案
6.掌握公司ADAS/AD域控制器硬件设计框架及原理，协助客户设计相关产品方案
7.了解公司各产品线产品及RoadMap，制定相关产品推广方案，主导产品推广方案文档及相关资料的制作
1.负责行车/泊车关联系统需求定义，落实方案并识别技术风险，确保系统设计的合理性和可行性；
2.负责主动安全功能系统需求的定义，客户需求拆解与评估。按照ASPICE要求推动需求落地实现;
3.负责传感器，执行器等关联需求分析及分解，技术问题追踪，细化用户场景；
4.针对自研系统中的方案进行制定与细化，提出因关联件造成的各种约束项；
5. 跨团队、跨部门沟通合作解决优化产品关键问题；
有如下技能者优先：
参与过大型AI芯片的Power Arch制定；
参与过DVFS、AVFS、AVS的方案制定和硅后测试分析相关工作；
参与过大型AI芯片的di/dt、PI优化等相关工作；
以下为基本条件：
1、本科及以上学历，计算机、人工智能、机器人、自动驾驶、汽车电子、机械电子等相关专业优先；
2、本科相关经验2年或以上；研究生相关经验1年或以上；
3、熟悉自动驾驶技术原理，包括感知、定位、规控算法等；
4、了解端到端自动驾驶系统。
以下为加分项：
1、熟练使用GPT等AI 工具或了解prompt工程；
2、有成功的L2高阶辅助驾驶产品（NGP/NOA）量产开发经验，完整车型相关项目负责人经历，熟悉辅助驾驶产品研发、算法研发、测试流程及整车开发流程；
3、熟悉C++算法开发和软件集成流程；
4、良好的职业素养和全局观，优秀的沟通与组织协调能力，团队合作意识；
5、优秀高效的项目管控能力、项目推动力、执行力、逻辑能力，突出的问题解决能力；
6、英语流利。
职位描述：
1、按计划开发厂部的应用软件，并严格遵守保密制度。
2、对全厂各部门在应用软件的使用过程中出现的问题应及时予以解决。
3、严格遵守计算机房的管理制度，每天须清洁机房、检查电器设备的安全。
4、负责全厂计算机的硬件管理工作，定期做好计算机病毒清除和日常的计算机操作指导和维护工作。
5、按照相关SOP和维护、检修计划，参与网络及布线系统、视频监视系统、SCADA系统、RFID应用、状态牌显示系统的维护、检修工作，定期对上述系统进行检查，保证公司信息系统的硬件始终处于正常运行状态。
6、按合理、必须的原则，做好电脑及其配件的申购和配置工作。
任职资格：
1、大学本科及以上学历，计算机科学与技术及其相关专业。
2、能承受一定工作压力，有较好的团队协作精神。
职位描述：
1、按计划开发厂部的应用软件，并严格遵守保密制度。
2、对全厂各部门在应用软件的使用过程中出现的问题应及时予以解决。
3、严格遵守计算机房的管理制度，每天须清洁机房、检查电器设备的安全。
4、负责全厂计算机的硬件管理工作，定期做好计算机病毒清除和日常的计算机操作指导和维护工作。
5、按照相关SOP和维护、检修计划，参与网络及布线系统、视频监视系统、SCADA系统、RFID应用、状态牌显示系统的维护、检修工作，定期对上述系统进行检查，保证公司信息系统的硬件始终处于正常运行状态。
6、按合理、必须的原则，做好电脑及其配件的申购和配置工作。
任职资格：
1、大学本科及以上学历，计算机科学与技术及其相关专业。
2、能承受一定工作压力，有较好的团队协作精神。
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；
1、负责ADAS/AD高级别自动驾驶系统产品功能需求和技术规范定义，整理编制相关需求文档
2、负责需求分析及分解，技术问题追踪，细化用户场景
3、负责高级自动驾驶系统架构定义，落实方案并识别技术风险，确保系统设计的合理性和可行性
4、针对自研芯片进行系统层面架构的制定与细化，提出芯片和算法需求
5、跨团队、跨部门沟通合作解决产品关键问题，
学历要求：硕士在读
实习地点：上海
实习时长：每周到岗（线下）≥4天，稳定实习3-6个月，可长期实习者优先
岗位职责
Agent搭建与工作流打通：依托自身软件基础，协助搭建自动驾驶场景化智能Agent，梳理智驾研发、测试、版本发布等全流程链路，打通闭环工作流，优化流程效率、降低重复工作成本。
基于agent的系统设计与需求落地：搭建agent环境，用于自动驾驶高阶智驾功能（高速NOA、城市NOA、AEB、APA等）的系统需求拆解、功能定义、架构细化及指标分解。
辅助完成数据查询、代码调试等工作
【北斗实习】广告大模型应用算法工程师-【生成式广告混排系统】
【课题说明】本研究旨在探索广告系统在生成式架构下的新一代混排系统，在服务零售场景下研究“出价-拍卖-计费”等业务模块深度融合。本研究将重点攻关如何将传统链路中的精排与机制决策整合为统一的端到端奖励模型，以消除漏斗折损，并为最终实现LLM驱动的智能混排奠定关键的模型与策略基础。【建议研究方向】1.一体化建模：研究如何将广告多目标、出价信号及拍卖机制统一建模至一个混排模型。
2.训练与优化：设计融合博弈与机制设计理论的训练范式，优化长期商业生态目标。
3.系统协同：探索该模型与生成式召回模块的高效协同架构，并构建仿真环境进行机制验证。
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。