上海自动化软件开发工程师
自动化软件开发工程师是负责设计、开发和测试自动化软件系统的专业人员。他们的主要职责是利用编程技能和软件工程知识来创建用于自动化各种任务和流程的软件程序。这些任务可能涉及到自动化测试、数据处理、生产流程控制等方面。自动化软件开发工程师需要深入了解各种计算机编程语言和开发工具，如Python、Java、C++等，并具有良好的问题解决能力和逻辑思维能力。他们还需要与团队成员合作，理解客户需求并设计相应的解决方案。另外，他们需要持续关注技术发展趋势，确保自己的技术和知识能与行业发展同步。总的来说，自动化软件开发工程师是在高科技、信息技术领域中担当重要角色的专业人士。
薪酬概览
平均月薪
¥15300
中位数 ¥15000 ｜ 区间 ¥11800 - ¥18800
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
60% 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
1月新增岗位
18
对比上月：岗位新增9
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 9 | 100% |
热招职位
- 芯片定义与需求分析：参与芯片产品的需求拆解分析与规格制定。与客户以及市场沟通，提炼出应用场景对芯片的需求。
- 芯片应用方案设计：负责芯片的参考设计开发，负责搭建典型的应用系统并完成系统级的仿真与性能预估。
- 芯片验证：参与芯片的硅前硅后的验证，以及测试方案的制定与测试问题的定位分析。
- 负责支持客户设计的导入，协助解决客户的应用问题。
- 负责输出参考设计，数据手册，芯片PRD以及应用指南等关键文档。
梳理芯片功能点与规格要求，参与验证计划制定，确保验证范围覆盖设计意图与实际应用场景
根据芯片架构与接口特性，分解测试点并开发测试用例
完成模块级与系统级芯片的功能与场景验证
定位 RTL 逻辑、接口协议及软硬协同问题，输出验证报告，推动 Bug 修复与回归确认
1. 负责相关平台的软件架构设计与核心模块开发，包括 SDK、Runtime、Framework、驱动、内核模块及相关底层组件。
2. 负责应用层、用户态组件、驱动层、内核层、固件层、硬件层之间的跨层问题分析、定位与优化。
3. 参与平台抽象层、接口模型、模块边界与系统分层设计，构建具备复用性、扩展性和可维护性的底层软件体系。
4. 参与系统性能分析与优化，从计算、访存、带宽、缓存、调度、并发、IO 路径、硬件利用率等维度识别瓶颈并推动落地优化。
5. 参与软硬件联调、设备 bring-up、功能验证、异常定位与问题收敛，推动复杂问题闭环。
6. 参与 SDK / API 设计、Runtime 封装、示例系统开发及文档建设，提升平台可用性与集成效率。
7. 参与系统稳定性与工程质量建设，包括资源管理、异常恢复、边界场景处理、兼容性治理及长期维护支持。
8. 异构计算：包括但不限于框架、SDK、异构处理器算子的开发、调优、维护等。
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、参与数字座舱应用软件的设计与开发，确保软件功能的实现与优化
2、与团队成员紧密合作，进行代码审查、测试等工作，保证软件质量
3、对软件运行过程中出现的问题进行排查与解决，保障软件的稳定运行
4、配合其他部门，完成数字座舱相关项目的整体推进
深入业务一线(销售、研发、HR、环评等),识别效率瓶颈,判断 AI 的最佳切入点,包括判断哪些环节不适合用 AI。
独立设计解决方案:合理拆分 agent / skill / 工具 / 工作流,设置人工审核节点,保障方案可靠性。
端到端推动落地与采用:覆盖 prompt 设计、工具编排、内部系统对接,以及上线后的迭代与稳定运行。
对最终结果负责:确保方案被真实使用、稳定运行、切实解决业务问题。
• Design, develop, debug, and maintain C++ applications and middleware on embedded Linux platforms.
• Develop, maintain, and optimize firmware for microcontroller units (MCUs), primarily STM32 series. This includes peripheral driver development, low-level hardware interaction, and real-time task implementation.
• Collaborate closely with the Electronics/Electrical (EE), software team throughout the product development cycle.
• Participate in system architecture design, write technical documentation, and implement software modules for both Linux and bare-metal/RTOS environments.
软件工程师（骨科手术规划 / 医疗影像）(J15038)面议
• 参与骨科手术规划软件核心模块的设计与开发，包括：
o 医学影像数据加载、处理与三维可视化
o 三维骨骼建模、测量与交互式编辑
o 手术规划相关功能（对齐、角度、切骨、假体参数等）
o 多方案术前规划，仿真和对比
• 构建和维护 模块化、可扩展的桌面端软件架构
• 与算法工程师协作，将自动分析 / AI 结果稳定集成进临床工作流
• 与骨科医生、产品团队沟通，将临床需求转化为工程实现
• 参与医疗软件相关的技术文档与质量体系建设
• 项目面向全球市场，有机会参与国际临床与研发合作，与欧美顶级骨科医院、临床专家以及算法 / AI 工程师协作，推动医学影像与手术规划技术的临床落地。
1. 本科及以上学历，车辆工程、机械设计等相关专业；
2. 具备5年及以上线控悬架软件开发经验；有全主动悬架车型项目量产经验；具备功能安全和诊断监控模块开发经验；
3. 熟练掌握车辆动力学控制和悬架控制相关控制理论；熟悉线控悬架系统的组成和工作原理，熟悉空簧/CDC减振器/电液泵全主动悬架的工作原理和控制方法。
4. 熟练掌握基于模型的开发工具（MATLAB/Simulink，Stateflow），熟悉simulink建模规范，熟悉C语言和M语言；具备AUTOSAR架构下应用层开发经验；
5. 熟悉开发V流程或A-SPICE流程，了解功能安全开发流程（ISO 26262）；
6. 熟练使用软件测试工具链（CANape，CANoe）；
了解底盘电控系统的行业发展趋势，主流技术和标准等；