薪酬概览
平均月薪
¥15100
中位数 ¥14000 ｜ 区间 ¥12500 - ¥17800
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
6月新增岗位
2
对比上月：岗位减少3
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 | 2 | 100% |
热招职位
1.负责产品设计过程中DFx（Design for Test/Manufacture）相关工作，基于DFx标准完成在研发阶段的产品可制造/可测性设计；
2.负责控制器产品，包含PCBA和整机的ICT/FCT功能测试规格制定和相关测试程序的开发调试、管理测试设备的开发进度，对测试设备进行验收和升级维护；
3.负责新测试技术的导入和实验室测试设备开发；负责新产品的工艺流程开发，与EMS供应商沟通产品的生产制程并评估其可靠性和进行FMEA风险分析；
4.协助产线处理和解决厂内、供应商(EMS)或客户端发现的测试问题，协助相关部门分析产品质量问题，推动提升产品质量；
5.负责和德国拉通，针对德国设计的产品进行本地化测试开发，并维护德国的产品变更及FCT升级；
6.负责相关PCBA产品的SAP 数据维护工作；
8.持续分析改进测试覆盖率，优化生产制程，确保高质量的产品出货。
随着芯片功能日益复杂，芯片功能和性能越来越依赖于底层软件。作为芯片团队的一个重要部分，芯片软件团队致力于在系统层次规范和定义芯片软/硬件接口， 桥接片上模块和设备与上层软件栈，培养和构建芯片生态环境。 你将了解到CPU如何从第一条指令开始，如何通过BIOS一步步引导操作系统，你也将了解到如何将主流深度学习框架，如Tensorflow, 移植到阿里自研的芯片平台，并带来数量级的性能提升。在这里，你将了解到所有你想了解的芯片细节。 同时，参与主流开源模块的移植和开发，如UEFI/Linux/Tensorflow/RISC-V，影响并引领开源模块的发展方向。
1. 负责Soc芯片端到端业务场景测试和验证，包括pre-silicon和post-silicon阶段的验证
2. 能根据端到端业务场景设计有效的测试用例和工具对芯片特性进行验证
3. 开源测试工具的适配和导入
4. 基于产品需求, 进行需求分析, 制定测试方案, 设计测试用例并完成自动化使能
5. 针对测试中出现的缺陷，能够与开发人员沟通，并持续跟踪推进
6. 推动产品高质量交付
1，参与自研AI 芯片驱动测试开发工作，包括自研AI芯片的User mode驱动和Kernel Mode驱动等
2，负责设计和执行自动化测试方案，包括AI芯片稳定性、虚拟化、压力、功耗测试等等。
3，参与客户对接，梳理客户需求和场景，提升内部测试覆盖和能力。
4，在跨功能团队合作中，与硬件和软件工程师协同工作，解决处理器、稳定性和性能等技术问题。
5，评估新兴技术和测试方法在现有测试流程中的应用潜力，进行技术预研和推广应用。
6，推动产品质量和交付标准的制定，推动整体交付流程建设。
1. 负责Agent相关产品及系统的全流程测试工作，重点覆盖Agent智能交互、任务规划、工具调用、多轮对话、场景落地等核心模块的测评与验证。
2. 主导Agent测试交付全流程，结合Agent技术特性制定测试策略、设计针对性测试用例，搭建测试环境，执行测试用例、定位并跟踪缺陷，确保测试工作按时按质完成，保障Agent产品交付质量。
3. 梳理Agent测试流程与测试要点，针对Agent的自主性、适应性、可靠性等特性，优化测试方法、用例设计及测试工具，提升测试效率、测试覆盖率及测试专业性。
4. 配合算法、研发及产品团队，对接Agent测试需求，反馈测试过程中发现的问题，推动缺陷闭环，参与Agent产品迭代优化、场景适配等相关讨论与落地。
5. 负责Agent测试相关文档的整理与归档，包括测试计划、测试用例、测试报告、缺陷清单等，确保测试过程可追溯、可复盘。
6. 关注Agent领域测试新技术、新方法及行业动态，结合业务场景将其落地到实际测试工作中，提升Agent测试能力与产品质量。
1、主导整机产品核心竞争力测评体系搭建，包括测评框架设计、核心指标定义、测试标准制定与迭代优化，确保测评体系贴合海外新兴市场用户需求与行业竞争态势。
2、负责重点机型全周期测评工作，牵头制定专项测评方案，统筹测试执行、数据采集与结果分析，输出具备竞争力的测评报告与优化建议，支撑产品体验迭代与市场竞争力提升。
3、跟踪行业标杆品牌竞品机型的测评动态，跨场景的量化对比分析，识别核心优势与差距，提出针对性测评优化方向。
4、推动测评标准的落地执行，联动研发、测试、产品等跨部门团队，确保测评要求贯穿产品研发全流程，解决测评中发现的核心体验问题，形成 “测评 - 优化 - 验证” 的闭环机制。
5、优化测评工具与流程，引入 AI 辅助测评、自动化测评等技术手段，提升测评效率与数据精准度；沉淀测评方法论与知识库，赋能团队测评能力提升。
6、结合海外不同市场的本地化特征（如网络环境、使用习惯、法规要求），定制区域化测评维度与标准，确保测评结果贴合当地用户实际体验感知。
1、负责支持座舱测试：负责支持智能座舱的测试设计、测试执行和测试监控工作，针对测试中的重难点问题进行指导
2、负责座舱各项测试产出进行审核：对于测试用例、测试报告、测试计划等测试活动产出进行审核
3、负责座舱各个项目的测试评估：对于座舱各个项目的测试资源、测试费用和测试周期进行评估
4、负责座舱测试技术提升：对标行业头部公司，引入行业先进测试技术，提高座舱测试团队的测试技术；提高座舱自动化测试能力，实现测试降本增效
5、负责与座舱软件团队合作：在软件架构设计和开发过程中指导预留适当的测试接口，并参与分析持续集成的测试结果
1.机器人功能测试：
① 测试方案设计：依据工业机器人的功能需求、性能指标和安全标准，制定全面的测试方案，涵盖功能测试、性能测试、稳定性测试、安全测试和兼容性测试等。
② 测试执行与数据采集：按照测试方案，执行各类测试任务。运用专业测试工具和设备，对工业机器人的机械结构、运动控制、传感器、通信系统等进行细致测试。
③ 问题分析与反馈：对测试过程中发现的问题进行深入分析，判断问题产生的原因，如硬件故障、软件算法缺陷、装配问题等。
④ 测试报告撰写：根据测试数据和问题解决情况，撰写详尽的测试报告。
⑤ 测试环境维护与优化：负责测试环境的日常维护，确保测试设备和工具的正常运行，定期进行校准和保养。
2.系统集成测试：
- 测试机器人与其他智能设备（AGV、视觉系统等）的协同工作能力
- 验证遥操作(Teleoperation)系统性能（延迟、精度等）
- 评估多模态感知系统（视觉、力觉、触觉等）的集成效果
3.自动化测试开发：
- 开发机器人自动化测试脚本（Python/C++）
- 搭建具身智能测试框架
- 将手动测试用例转化为自动化测试质量保障：
4.质量保障：
制定具身智能系统测试标准和规范
跟踪测试问题整改闭环
协助研发团队进行产品优化
作为 AI 软件测试开发工程师，您将参与平头哥 AI 软件测试开发工作. 您将参与构建高覆盖率的测试体系，确保功能正确性、精度、性能优化和稳定性。设计自动化测试方案，并与开发团队紧密协作，推动产品质量持续提升。
主要职责:
参与 AI 芯片软件测试开发工作。
参与深度学习框架, 推理引擎软件测试方法设计、测试系统搭建和测试开发工作。
协同开发团队建立模型性能、精度验证机制和评价柝准。
使用Python等工具编写简单自动化测试脚本，辅助芯片测试流程。
协助搭建基础测试环境（如硬件接口配置、驱动安装）。
负责与开发团队、项目管理团队一起制定软件需求开发计划，并且制定对应的测试开发计划。
1，负责处理器架构、服务器平台、系统稳定性和性能测试的策略规划和实施。
2，负责设计和执行自动化测试方案，包括系统稳定性、性能分析和压力测试等等。
3，对处理器微架构进行深入分析，优化测试案例，对处理器相关的指令集、并发执行、缓存一致性等关键功能予以验证。
4，设计和研发高效的测试工具和框架，以满足行业标准和自动化需求。
5，参与客户对接，梳理客户需求和场景，提升内部测试覆盖和能力。
6，在跨功能团队合作中，与硬件和软件工程师协同工作，解决处理器、稳定性和性能等技术问题。
7，评估新兴技术和测试方法在现有测试流程中的应用潜力，进行技术预研和推广应用。
8，推动产品质量和交付标准的制定，推动整体交付流程建设。
1. 参与ATE测试方案制定：
· 理解芯片的架构、特性和目标应用场景。
· 负责同芯片设计团队沟通，制定针对芯片ATE测试的DFT及各IP功能及性能测试方案，需涵盖CP、FT的量产测试需求，以及Char和Correlation的测试需求。
· 负责ATE硬件设计，包括但不限于CP测试针卡、FT LoadBoard、Socket、ChangeKits（委托供应商完成定制设计及制造）。
· 基于93K平台开发与维护ATE测试程序。
2. ATE测试量产导入和维护：
· 负责ATE测试程序和测试硬件导入到目标Test House。
· 跟踪和解决量产过程中出现的异常。
· 根据测试结果反馈，不断优化测试程序提升良率和降低测试时间。
3. 文档与流程标准化：
· 参与和优化ATE软硬件开发基线制定。
· 参与和优化ATE测试开发流程，制定上游交付件需求和下游交付件模板。
1、根据需求进行测试需求分析；测试方案及案例、性能测试方案及案例的开发编写；
2、参与需求分析和设计及架构评审，关注需求的可测性和设计的合理性，从测试角度提供优化意见；
3. 独立或参与自动化测试用例、自动化脚本的开发与维护，提升测试效率。
4. 熟练运用AI工具辅助测试流程、用例设计、问题排查与数据处理。
