上海技术副经理
技术副经理是一个在技术部门担任领导地位的职位。他们通常负责协助技术经理管理整个技术团队，监督项目开发和实施，制定技术战略，协调团队成员的工作，并确保项目按时交付和按质保质。技术副经理通常需要具备扎实的技术背景和领导才能，能够与技术团队紧密合作，促进团队合作和创新。他们还需要与其他部门合作，协调技术需求和业务目标之间的关系。此外，技术副经理还需要关注技术趋势和发展，推动技术团队不断学习和提升，以满足公司业务发展的需要。
薪酬概览
平均月薪
¥21900
中位数 ¥21500 ｜ 区间 ¥17400 - ¥26500
数据来源：谈职全网191份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
61.8% 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
228
对比上月：岗位新增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 |
|---|---|---|
| 应届 | 145 | 64.7% |
| 1-3年 | 5 | 2.2% |
| 3-5年 | 23 | 10.3% |
| 5-10年 | 32 | 14.3% |
| >10年 | 14 | 6.3% |
| 不限经验 | 5 | 2.2% |
热招职位
1、完成营销项目的技术评估，负责技术条款草拟及相关谈判工作。
2、完成资产购置、出售及处置相关的技术评估和支持工作。
3、负责飞机交付、退租及再交付的项目管理工作。
4、负责租赁物的技术管理，监控其技术状态符合合同标准；协助进行维修储备金管理；对负责管理的租赁物进行检查。
5、对航空器制造及民航运输业的发展动态、趋势进行研究，撰写报告，协助进行租赁物资产价值评估。
6、管理并协调第三方维修机构及技术服务机构。
7、完成领导交办的其他工作。
1、5年以上人工智能系统架构设计经验，对于人工智能的应用和整体架构有深入研究；
2、有GPGPU/NPU芯片项目研发经验，熟悉Nvidia/AMD或国产厂家 GPU计算产品，熟悉CUDA/ROCm等GPU软件栈；
3、深入理解AI大模型训推原理，精通至少一种深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch；
4、具有强大的领导力和工程技术技能，能够领导团队并实现交付；
加分项：
1、熟悉CUDA编程，熟悉AI框架，对一种或者多种网络模型结构有深入理解；
2、擅长跨团队沟通交流协作，有项目或团队管理经验；
3、能够深度剖析任意一个大模型的训练和推理的数学过程；
4、拥有云系统或数据中心基础设施部署和优化的专业知识；
1. 业务架构设计与规划 深入理解公司核心业务逻辑，参与业务战略规划，梳理业务域、应用域及数据域。 负责核心业务系统的架构设计，包括业务流程建模、领域模型划分、服务边界界定。 主导现有系统的架构演进与重构，识别技术债务，制定平滑迁移方案，平衡业务创新与技术稳定性。 跨部门沟通与协同
2. 技术落地与工程化指导 对架构方案的可行性、性能瓶颈及安全风险进行预评估。 指导开发团队进行技术选型，解决开发过程中的关键技术难题。 推动架构治理，确保系统具备高可用、高并发、易扩展的特性，符合企业级安全标准。
3. 知识沉淀与团队赋能 构建和维护企业级业务架构知识库，规划沉淀通用业务能力。
1. 硬件系统设计与开发
架构规划与选型：根据 AIOT 项目需求，设计硬件整体架构，主导处理器、通信模组（5G、Wi-Fi、蓝牙等）、传感器（温湿度、气体、压力等）及存储模块的选型，确保硬件性能满足功能与稳定性要求。
原理图与 PCB 设计：完成硬件原理图绘制、PCB 布局布线，处理高速信号完整性、电源完整性及电磁兼容性（EMC）问题，输出可用于生产的设计文件，并参与样板制作。
联调测试：配合软件团队进行软硬件联调，定位并解决开发过程中出现的硬件故障、通信异常等问题，优化系统性能与响应速度。
2. 产品测试与优化
测试方案制定：制定硬件测试计划与方案，包括功能测试、性能测试、可靠性测试（高低温、振动、跌落等），确保产品符合设计要求与行业标准。
问题分析与改进：对测试过程中发现的问题进行深入分析，提出解决方案并推动改进，如解决传感器数据误差、通信模块信号干扰等问题，提升产品质量。
3. 量产支持与技术文档输出
量产导入：协助生产部门完成新产品导入，提供技术支持，解决生产过程中的硬件工艺问题，如焊接不良、元器件虚焊等，提高生产良率。
文档管理：编写硬件设计文档、测试报告、用户手册等技术资料，为产品研发、生产、售后提供完整的技术支持。
4. 前沿技术研究与应用
技术调研：跟踪 AIOT 领域前沿技术（边缘计算、AI 芯片、新型传感器等），评估新技术在产品中的应用可行性，为公司产品创新提供技术储备。
方案优化：结合新技术与市场需求，对现有产品硬件方案进行优化升级，提升产品竞争力，如降低功耗、增强功能集成度。
1. 产品设计与开发
- 负责 AIOT 相关项目研发所需资料的收集与分析，结合市场需求、技术趋势和公司战略，给出新产品的概念设计方案。例如，在设计一款智能安防摄像头时，需考虑摄像头的外形、尺寸、安装方式等，同时要兼顾其与 AI 算法模块、通信模块等的集成。
- 深度介入产品 ID 设计，与工业设计团队紧密合作，统筹产品的器件堆叠和连接结构方案设计，确保产品外观美观、符合人体工程学，且内部结构紧凑、合理，便于生产制造。
- 根据产品功能需求，进行力学计算、仿真、分析和校核，确保产品结构在不同环境条件下都能承受相应的外力，保证产品的安全性和可靠性。
2. 技术标准与规范制定
- 编写 AIOT 相关结构技术标准和规范，包括结构件的设计标准、材料选用标准、加工工艺标准等，为产品的结构设计和生产制造提供统一的依据和指导。
- 制定结构件的检查标准和测试规范，明确结构件在外观、尺寸、性能等方面的检验要求和测试方法，确保结构件的质量符合设计要求。
3. 问题解决与持续改进
- 负责定位并解决产品开发、测试、量产过程中出现的结构相关问题，如结构强度不足、装配困难、散热不良等，及时提出有效的解决方案，确保产品质量和项目进度。
- 收集和分析产品在市场上的反馈信息，对现有产品的结构进行持续改进和优化，提高产品的可靠性、稳定性和市场竞争力。
1、负责大硬件领域：整机架构/基带硬件/射频天线/音频的竞争力提升，从行业发展、根技术维度研究分析，提出新功能方案或性能提升方案，保证产品的商业化竞争力
2、负责产品需求落地，搭建硬件子系统以及关键元器件选型和产品导入
3、从消费者需求场景出发，对产品的某特性提出针对性优化和迭代方案，提出短期和长期的技术特性演进方案
1、负责先行技术产品创新功能体验：协同先行技术总监负责智能座舱内部先行创新产品的整体体验，识别新的创新机会，利用AI、大模型、推荐算法、视觉算法、感知算法等技术和手段，打造创新的智能座舱产品功能
2、负责先行技术产品创新技术路线规划：负责对标和洞察行业技术趋势，输出先行技术产品的技术方案和规划
3、负责先行技术产品交付：设计和定义系统框架、技术方案，开发智能座舱某一或多个模块产品，包括但不限于AI大模型，多模交互，自然交互等；利用座舱算力开发和交付端云一体的AI解决方案；负责先行技术产品和算法的持续迭代和优化
1. 承接产品和市场需求，分解到芯片产品定义规格书，并进行相关系统架构设计，输出SOC上层和详细系统架构（包括计算系统，控制系统，内存系统，总线，互联接口，电源控制，功耗/面积/封装约束等）
2. 负责芯片SOC层面的架构/微架构设计，包括时钟、电源域、互联接口、总线优化、MMU，片上内存包括系统缓冲和一致性等设计，性能/功耗/面积优化和评估，相关领域的竞品分析，竞争力分析等
3. 负责芯片的封装选型和路标策略（比如chiplet方案）
4. 负责三方SOC层面的IP评估和选型
5. 联合相关团队，构建SOC层面的性能和功耗仿真和验证模型，支持芯片设计和验证
1. 从功耗的维度参与软硬件协同策略和芯片总体架构方案设计
2. 负责芯片功耗场景的分析和定义，完成芯片总体功耗目标的制定，并将总体目标分解至各个子系统
3. 设计SoC低功耗架构,包括供电架构（Voltage domain, Power rail和Power domain）和Power Sequence，从PMIC到IP级的电源网络方案，Thermal方案，DVFS方案，Clock domain，以及不同层次的Clock gating方案等
4. 定义SoC和每个子系统的Power state，唤醒方案，以及相应功耗指标
5. 构建SoC层面的性能和功耗仿真平台和验证模型，负责芯片关键功耗场景的环境搭建、仿真验证、功耗测试及结果分析，指导优化算法和前端RTL设计
6. 根据功耗仿真与测试等结果，与软件和硬件团队合作，优化微架构和软硬件策略，提升芯片能效
7. 了解边缘AI芯片技术和性能/功耗优化技术的最新进展，探索新的性能/功耗方法学
Agent 架构设计与落地：负责 AI Agent 的技术方案设计与核心架构的搭建，探索和引入业界前沿的 Agent 框架（如 LangChain, LlamaIndex 等）及相关技术，并确保其在千万级用户产品中的高效、稳定运行。
Agent 产品开发：作为核心成员参与 AI 助手的产品迭代，专注于 Agent 功能的开发与实现，包括任务规划（Planning）、工具调用（Tool-use）、记忆（Memory）和自主学习等关键模块。
技术预研与创新：
持续跟进大语言模型、AI Agent 等领域的最新技术进展，进行前瞻性的技术预研和原型验证，为产品的未来发展方向提供技术驱动力。
性能优化与工程实践：
负责 Agent 服务的性能分析与优化，解决在实际应用中遇到的工程挑战，提升系统的响应速度、稳定性和资源利用率。
团队协作与知识分享：
与产品经理、算法工程师和客户端开发团队紧密合作，共同推动项目落地。同时，积极参与团队内部的技术分享，共同促进团队成长。
1. 负责大模型相关算法的研究、开发与优化，跟进前沿技术发展趋势，不断探索新技术在业务场景中的应用，提升算法性能和准确率，以应对复杂多变的实际业务需求。
2. 与产品、研发、测试等跨部门团队紧密协作，深入了解业务需求和项目背景，协调各方资源，保障算法项目顺利推进，确保团队工作与公司整体业务战略紧密结合、协同发展。
3. 主导大模型算法项目从实验室阶段到实际业务场景的落地实施，制定详细的项目落地计划，包括但不限于数据准备、模型训练与部署、性能评估等环节，解决项目落地过程中遇到的各种技术和非技术问题，保障算法在实际生产环境中稳定、高效运行。
4. 对已落地的算法项目进行持续跟踪和优化，根据业务反馈和实际运行数据，及时调整算法策略，提高算法对业务的支撑效果，助力业务指标的达成与提升，实现算法价值的最大化。
5. 为初级和中级算法工程师提供技术指导和培训，帮助他们解决技术难题、提升专业技能，促进团队整体技术水平的均衡发展。
1.电子、电气、自动化、等相关专业，本科及以上学历；
2.具备机器人关节驱动器研发相关工作经验； 1年以上工作经验；
3.能够熟练使用EDA或其他类似EDA工具，熟练设计多层PCB经验；
4.熟悉工业总线，如CAN/CANFD、EtherCAT；
5.精通STM32、arm等处理器开发流程及方法；
6.熟悉相关安规要求、具备解决EMC等常见干扰问题者优先；
7.责任心强，学习能力强，良好的计划性，思维敏捷，具有良好的沟通、协调和团队协作能力。