薪酬概览
平均月薪
¥15300
中位数 ¥15000 ｜ 区间 ¥12000 - ¥18600
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
8
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 |
|---|---|---|
| 应届 | 8 | 100% |
热招职位
1. 基本功
计算机科学、软件工程等相关专业，本科及以上学历的应届毕业生（硕士及以上学历优先）。
扎实的算法与编程底子： 精通 Python、Go、Java、C++ 等至少一种编程语言，熟练掌握常用数据结构与算法、设计模式。
深入的系统理解： 深入理解 Linux 操作系统原理（如进程/线程调度、内存管理、I/O 模型）及计算机网络协议（TCP/IP、HTTP、gRPC 等）。
2. 加分项
后端技术栈： 了解主流后端及微服务框架（如 Spring Boot/Cloud、Django、Gin 等），了解 MySQL 数据库、Redis 缓存及常见消息队列（Kafka/RabbitMQ）的基本原理。
分布式与 Ray 框架（优先项）： 理解分布式系统的基本概念与常见问题。在校期间有分布式计算、并行计算相关课题研究，或在实习/项目中熟悉并使用过 Ray 框架（理解其 Actor 模型、任务调度者）优先。
了解 Docker 容器化技术及 Kubernetes（K8S）云原生架构基本概念。
3. 现代工程素养
AI 提效能力： 具备现代开发者的提效思维，能够熟练将 AI 工具应用到日常的代码编写、单元测试生成、Bug 排查及技术调研中，有良好的 AI 辅助研发习惯。
软实力： 具备极强的学习能力、好奇心与钻研精神，责任心强，具备良好的团队沟通与协作能力。
1. 负责3DGS（3D Gaussian Splatting）相关工具链的开发与优化，聚焦于三维重建数据处理全流程
2. 负责点云、图像等多源数据的解析、预处理、可视化工具开发，支持大规模三维场景构建
3. 参与3DGS算法工程化落地，包括模型训练效率优化、实时渲染引擎集成、数据格式转换工具开发
4. 协助构建自动化测试与性能评估工具，保障工具链稳定性与迭代效率
1、负责业务系统的开发工作，包括需求分析、系统设计、编程和开发测试等；
2、负责制定与业务系统相关的数据接口标准，并进行相关的系统接口开发工作；
3、应用系统维护支持，协助处理生产事件相关工作。
1.211/985/QS100硕士及以上学历,计算机、软件工程、人工智能等相关专业
2.5年以上Python后端开发经验,熟悉FastAPI/Flask/Django等Web框架。
3.精通LangChain、LlamaIndex等Agents开发框架,有至少一年以上完整Agents项目落地经验。
4.熟练使用Coze/Dify等低代码平台,能独立完成从需求到Agent搭建的全流程。
5.熟悉主流大模型(GPT、Gemini、Qwen、火山、Midjourney、混元3D)的API调用和提示词工程,了解大模型微调、RAG等技术。
6.具备前端开发基础,能借助AICoding工具(如Cursor)快速实现前前端界面。
7.具备良好的项目管理意识和跨部门沟通能力,能独立推动项|目落地。
8.对汽车行业有了解,或有汽车领域AI项目经验者优先。
高级Java开发工程师（用增）
岗位职责
负责用户增长触达相关核心系统的设计与研发，覆盖 Push、短信、AIM、AI 外呼等渠道及其核心链路能力建设。深度参与实时、择时、事件营销、人工加发等核心触达场景研发，提升触达的精准性、时效性、稳定性和转化效率。负责触达策略平台关键模块建设，包括时机决策、策略执行、频控、优先级、AB 实验、可触达判断、任务调度和效果回收等。与产品、运营、算法、数据等团队紧密协作，理解营销策略和增长目标，将召回、排序、创意、文案等能力工程化落地。面向高并发、大数据量、复杂规则、多链路协同等问题，持续优化系统在一致性、稳定性、性能、扩展性和成本上的表现。参与线上问题治理和架构演进，建设幂等、补偿、灰度、回滚、监控告警、链路追踪、异常排查等工程能力。编写和维护高质量技术文档，沉淀系统设计、接口协议、数据口径、排查手册和开发规范，促进团队知识共享和能力复用。
任职要求
本科及以上学历，计算机科学、软件工程等相关专业，具备 5 年以上 Java 后端开发经验，有电商营销、用户增长、消息触达或策略平台相关经验者优先。精通 Java 语言及核心技术，深入理解多线程、并发编程、JVM 原理，具备扎实的工程基础和线上问题排查能力。熟练掌握 Spring、Spring Boot、MyBatis 等主流框架，具备良好的系统设计和工程落地能力。熟悉 MySQL、Redis、MQ、RPC 等常见中间件，具备分布式系统设计与开发经验，能处理高并发、高可用、异步解耦、数据一致性和消息可靠性等问题。具备消息触达类系统经验，理解频控、优先级、渠道协同、任务调度、幂等去重、失败重试、效果归因等核心能力。能够理解算法或策略需求，并完成工程化落地，具备召回、排序、AB 实验、效果回收、实时 / 离线协同链路建设经验者优先。具备平台化建设意识，能够将一次业务需求沉淀为通用能力，如触达策略平台、调度中心、规则引擎、频控中心、实验配置和监控治理能力等。具备较强的业务 sense 和结果意识，能够将技术方案与触达率、点击率、转化率、召回效率、ROI、研发效率等业务指标建立关联。具备良好的沟通协作能力和 owner 意识，能够推动跨团队复杂项目落地，并对效果、稳定性和交付质量负责。具备较强学习能力和务实心态，面对复杂业务、陌生领域或新技术时能够快速理解、验证并推进落地。
1. 基于Unity引擎开发产品的UI界面
2. 完成Camera数据流的存储和音视频编解码的开发
3. 负责Linux系统监控和升级功能开发
4. 完成开发设计和测试文档
一、岗位背景
随着具身智能（Embodied AI）、机器人操作大模型（VLA / Diffusion Policy / RL）快速发展，高质量 真实世界交互数据（感知–动作–反馈） 成为模型能力上限的关键瓶颈。
本岗位负责 机器人与真实/仿真环境中的数据采集体系建设，包括任务设计、采集系统搭建、数据质量控制及与算法模型团队的深度协作，支撑具身智能核心模型的训练与落地。
二、岗位职责：
1. 具身智能数据采集体系建设设计并实施 机器人感知–动作–状态–奖励 的数据采集方案（RGB / RGB-D / Force / Joint / Action / Task state 等）
搭建 真实机器人 + 仿真环境（如 Isaac Gym / MuJoCo） 的统一数据采集 pipeline，负责 rollout 数据采集流程，支持 RL / Diffusion Policy / imitation learning
2. 数据采集工程与系统开发
开发机器人数据采集与同步系统（多传感器时间对齐），实现高频控制数据与视觉数据的稳定记录，构建可扩展的数据存储、管理与回放机制
3. 数据质量控制与标注协同
制定数据质量标准（覆盖率、多样性、成功率、噪声控制），与标注团队/自动标注工具协作，推动 动作轨迹、关键帧、成功标签、dense reward 的生成，分析数据分布问题（长尾、偏置、失败轨迹）
4. 与算法团队深度协作
支持 Actor–Critic / Diffusion Policy / VLA / World Model 的数据需求，根据模型训练效果，反向优化数据采集策略（active data collection），协助设计 人类示范采集（teleop / kinesthetic teaching） 方案
5. 实验与安全
负责真实机器人实验中的数据采集安全规范，确保硬件、控制与采集系统的稳定性与可重复性
1、负责音视频通讯核心系统建设
2、深度参与客户端兼容性、音视频质量、抗弱网等关键场景的技术方案设计与实现，保障视频会议、实时互动等场景的高可用、低延迟、低负载
1、负责钱包APP核心模块（账户体系、支付网关、清结算等）的服务端设计与开发，保障系统高并发下的稳定性与数据一致性。
2、主导钱包APP内嵌H5页面的全栈开发，解决Hybrid环境下的兼容性、加载速度及安全通信问题。
3、针对金融业务需求，输出高可用、高扩展的技术架构方案，包括微服务拆分、容灾设计、分布式事务处理等。
4、解决生产环境复杂技术问题，进行数据库、JVM等深度调优，保障系统SLA达标。
5、参与技术攻坚与优化，推动系统性能提升与架构演进。
（1）负责需求评审和概要设计;
（2）负责软件的详细设计并按研发流程完成需求开发、迭代及系统维护;
（3）协同本部门、跨部门、跨平台沟通合作;
（4）对负责的项目明确并对目标、拆解计划、把控险、落实执行。
1、承担核心功能的设计和代码编写，确保系统安全性及稳定性；
2、遵守项目和技术的流程与规范，确保研发的设计与研发质量；
3、充分理解项目需求，完成系统设计、系统架构、编码实现、测试、部署、修改完善等工作，按项目要求保质保量交付产品；
4、负责指导、培训普通开发工程师，审核开发工程师的设计与研发质量。
1. 熟悉FICC产品的估值定价、风险敏感度指标计算，及损益归因分析。
2. 开发多资产类别（利率债、信用债、衍生品）的估值与风险敞口计算模型，支持日终批量及实时计算。
3. 实现风险模型（久期、凸性、基点价值、关键利率久期）的代码化落地。
4. 构建可视化风险监控平台，支持风险指标实时展示、阈值预警及归因分析。
5. 支持系统日常运行，确保交易系统平稳运行。