薪酬概览
平均月薪
¥23300
中位数 ¥22500 ｜ 区间 ¥18200 - ¥28500
数据来源：谈职全网31份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
80.6% 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
29
对比上月：岗位新增14
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 | 29 | 100% |
热招职位
1.本科及以上学历，计算机/电子/自动化/机器人工程等相关专业优先；
2.拥有5年以上复杂项目管理经验；有整机集成经验者优先（如：工业机器人、无人机、自动驾驶车辆等）；
3.熟悉软件的部署方法及脚本指令使用（软件烧录/linux命令/python/Logs分析等）；
4.丰富的软硬件结合项目经验对软硬件的知识都比较熟悉（电子电器/传动机械/大模型/软件工程/CI/DevOps等）；
5.熟悉机器人基本架构优先，如机器人控制理论、SLAM、视觉感知、电机伺服控制、具身智能等；
6.有较好的项目管理能力和跨团队协调能力。精通敏捷开发与瀑布式管理，且具备处理复杂项目经验者优先。
1.统筹锅炉、输煤相关专业的技术管理工作；
2.负责清洁燃烧、输煤专委会日常工作和专业委员管理，组织制定专委会年度工作计划并监督实施；
3.组织编制本专业技术管理制度和技术标准；
4.组织开展本专业“四新”调研、新技术研究应用，技术交流与培训；
5.组织开展基建、技改项目的技术审查；
6.组织开展本专业重大技术难题攻关和技术监督工作；
7.参与招评标、技术后评价、节点验收等技术支持工作；
8.领导交办的其他事项。
1.负责基于需求，进行分析和澄清，联合相关团队进行需求评估、接纳/拒绝决策及全流程需求管理，并且闭环落地及文档基线化。
2.负责 SoC 架构落地过程中的跨前后端、软硬件协同管理，推动架构分析、特性决策、风险跟踪及落地执行。作为SoC架构师，参与SoC关键IP的选型，跟踪和评估IP需求规格和风险管理。
3.负责架构技术文档和仿真报告交付，推动架构 sign-off，协同相关团队完成方案澄清与落地闭环。
4.作为 SoC 架构接口人，组织相关团队的技术拉通，支持 pre-silicon 性能/功能验证及问题定位，协调软硬件完成性能和功能问题分析闭环，并输出技术总结支撑下一代芯片改进。
美团是中国领先的生活服务科技平台，拥有覆盖数千万商户与数亿用户的真实履约网络。美团无人机是全球率先实现城市低空配送常态化运营的团队。我们正将具身智能技术引入大规模真实物理场景，探索"让机器像人一样理解世界、自主行动"的下一代智能体。在该岗位中您将负责：
1.参与机器人系统工程的研发与落地，面向全球市场即时零售、餐饮等行业场景，推动边缘智能与AI加速计算在机器人系统中的规模化应用，实现客户价值最大化；
2.边端AI加速计算架构设计：针对机器人实时感知、推理与控制场景，主导边缘侧芯片选型、异构计算平台（CPU/GPU/NPU/FPGA等）架构设计与优化，构建高效的端侧AI计算子系统；
3.芯片与硬件平台研究：持续跟踪和评估主流边端AI芯片（如NVIDIA、高通、地平线、黑芝麻等），制定芯片选型策略，支撑机器人产品迭代路线规划；
4.机器人通信总线架构设计：负责高实时控制链路、高带宽感知数据链路及末梢设备互联，构建通用可扩展的确定性实时通信网络拓扑。
5.系统级算力与功耗优化：在算力受限的机器人端侧场景下，进行全链路算力调度、功耗预算与热设计协同优化，保障AI负载在实时性、稳定性、能效与成本之间的最优平衡；
6.软硬件协同设计：与嵌入式软件、算法、硬件团队协作，完成AI加速模块的驱动适配、BSP支持和系统集成，确保机器人整机AI能力的稳定交付；深入理解ROS/ROS2、Isaac ROS、CUDA等软件栈，能够从硬件层面量化算力、功耗与延迟约束，为算法团队提供系统级设计基准；
7.行业追踪与标准参与：持续追踪AI芯片与边缘计算行业动态，参与行业标准制定、产品取证与流程设计，推进技术合规。
工作职责
覆盖半导体器件、光器件、数字芯片、液冷材料多个细分领域：
1、负责细分领域的全生命周期管理，包括物料引入、过程管理、物料退出等，对所负责芯片的技术及质量结果负责；
2、负责细分领域的规划工作，分析行业资源并追踪技术演进，结合产品需求提前规划；组织相关方制定物料选用策略及供应商合作策略，提升原材料采购竞争力；
3、负责细分领域的应用技术研究，推动前瞻性、应用性课题研究，攻克技术难关与瓶颈，解决材料应用中的重难点问题；
4、负责细分领域的质量管理，制定并实施材料质量管控要求、质量与可靠性标准，通过质量策划、保障、改善等措施提升材料质量，同时牵头材料质量问题的分析与处理；
5、负责相关能力建设与经验积累，提炼方法论，总结输出技术文档、培训文档、最佳实践等，开展人员培养与经验传递；
6、代表公司在行业协会及论坛发言交流，扩大行业影响力。
任职要求
1、半导体/光器件/数字芯片方向需为微电子、光电、电子信息、通信、集成电路等相关专业；液冷材料方向需为材料、热能、化工、暖通等相关专业；硕士及以上学历；
2、掌握电路、光路、器件工艺等对应领域核心理论，熟悉各类核心器件、材料特性及生产应用流程；液冷方向需掌握传热学、流体力学、热设计仿真等专业技能；
3、具备科研攻坚与工程实践能力，有相关课题、项目、实习经历，或拥有论文、专利成果者优先；
4、具备系统性思考与自主执行能力，能够主动推进任务、承压并行处理多项工作，对结果负责；沟通协作能力良好，职业规划稳定，愿意长期深耕本技术领域。
工作职责
覆盖半导体器件、光器件、数字芯片、液冷材料多个细分领域：
1、负责细分领域的全生命周期管理，包括物料引入、过程管理、物料退出等，对所负责芯片的技术及质量结果负责；
2、负责细分领域的规划工作，分析行业资源并追踪技术演进，结合产品需求提前规划；组织相关方制定物料选用策略及供应商合作策略，提升原材料采购竞争力；
3、负责细分领域的应用技术研究，推动前瞻性、应用性课题研究，攻克技术难关与瓶颈，解决材料应用中的重难点问题；
4、负责细分领域的质量管理，制定并实施材料质量管控要求、质量与可靠性标准，通过质量策划、保障、改善等措施提升材料质量，同时牵头材料质量问题的分析与处理；
5、负责相关能力建设与经验积累，提炼方法论，总结输出技术文档、培训文档、最佳实践等，开展人员培养与经验传递；
6、代表公司在行业协会及论坛发言交流，扩大行业影响力。
任职要求
1、半导体/光器件/数字芯片方向需为微电子、光电、电子信息、通信、集成电路等相关专业；液冷材料方向需为材料、热能、化工、暖通等相关专业；硕士及以上学历；
2、掌握电路、光路、器件工艺等对应领域核心理论，熟悉各类核心器件、材料特性及生产应用流程；液冷方向需掌握传热学、流体力学、热设计仿真等专业技能；
3、具备科研攻坚与工程实践能力，有相关课题、项目、实习经历，或拥有论文、专利成果者优先；
4、具备系统性思考与自主执行能力，能够主动推进任务、承压并行处理多项工作，对结果负责；沟通协作能力良好，职业规划稳定，愿意长期深耕本技术领域。
1. 负责跟进大模型、具身智能等前沿科技发展，探索 AI 算力在机器人、工业自动化及智能生活场景中的应用方案；
2. 对接核心客户并挖掘其核心需求，协助其完成技术选型，并解决其从 ARM/其他架构迁移至 RISC-V 过程中的软件栈适配、性能优化等痛点；
3. 深挖机器人、边缘侧 AI 等垂直行业需求，以场景为核心，围绕 RISC-V IP 扩展指令寻找差异化竞争优势；
4. 主导内部项目立项，围绕处理器 IP、算法规划长期目标，并建立完整的 benchmark 体系；
5. 主导原型系统的开发，包括芯片规划、硬件选型、算法移植、驱动调优及 Demo 演示工作；
1. 设计并落地茶饮新零售场景 AI Agent 系统，实现商品、营销、门店管理等业务流程的智能化改造；
2. 构建研发效能类 Agent，实现 代码 QA、漏洞检测、智能巡检、告警归因 等技术提效；
3. 制定中短期技术规划与落地方案，推动 Agent 在各业务线快速落地与迭代；
4. 规划 AI Agent 平台与算力调度体系，负责 MCP、RAG、工具调用及上下文管理等核心模块研发，参与Agent评测与优化，确保大模型在业务场景下的可靠性与效果；
5. 指导研发团队技术落地，提升跨部门协作与平台迭代效率。
- 工作经验：3年以上功能安全或系统安全相关工作经验，其中至少 2 年担任项目技术经理或同等角色，主导过跨团队的安全开发项目。
- 标准理解： 熟悉ISO
13849、ISO
15066、ISO
26262、ISO
21448、IEC
60335、ISO
10218、EN ISO 12100等安全标准。
- 项目管理能力：具备优秀的项目计划制定、进度跟踪、风险管理能力，熟练使用项目管理工具（如 Jira、Confluence、Project 等），有 PMP 或同等项目管理认证者优先。
- 沟通协调能力：具备出色的跨团队沟通与推动能力，能在多部门间建立共识、化解分歧，推动复杂问题闭环解决；有与第三方认证机构对接经验者优先。
- 英语能力：良好的英语读写与口语沟通能力，能独立阅读英文标准文档，能与国际认证机构进行英文技术交流。
1.负责金融风控场景中AI Agent方向的架构升级，提升大模型逻辑推理和任务规划能力，构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进，解决复杂场景下的自动化问题；
2.深入研究并应用LLM的复杂推理技术（如思维链CoT、思维树ToT），并熟悉应用Prompt Cache，多工具并发调度，上下文隔离，长短期记忆管理，权限与安全收敛等Agent工程化和治理技术，赋予Agent独立探索与解决问题的能力；
3.跟进LLM相关的算法最新技术方向，运用指令微调、强化学习等方法，提升大模型规划、推理与遵循指令的能力，从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力。
1、负责AI平台设计开发工作，对系统架构方案进行研究及改进，支持AI模型的训练、部署和应用。
2、参与AI系统的整体架构设计，包括算法、硬件、软件的协同优化。
3、根据业务需求，设计并优化AI算法，提升系统性能和效率。
4、参与GPU底层技术的开发与优化，提升AI系统的运行效率。
5、根据业务需求，输出技术方案，支持产品开发和落地。
1. 教育背景：计算机、电子工程、人工智能、自动化等相关专业硕士及以上学历；
2. 算法与理论基础：具有扎实的机器学习/深度学习基础，在 VLM、LLM、AIGC、RL、Robotics、3D Vision 等相关领域有相关研究或实践经验；
3. 编程与工具能力：熟练掌握 Python / C++，熟悉 Linux 环境与网络/性能分析；熟练使用 PyTorch 等至少一种主流深度学习框架，具备优秀的系统级代码实现能力；
4. 专业技能（以下A、B两项满足其一即可）：
[算法研究向]：具备独立开展高水平研究的能力，曾在 CVPR / ECCV / ICCV / CoRL / ICRA / NeurIPS / ICLR / ICML / SIGGRAPH 等顶会/顶刊上发表过学术论文；
[工程部署向]：具有丰富的模型工程或训练平台经验，熟悉大规模训练加速与剖析；或具备推理与端侧异构部署加速经验（如 TensorRT / ONNX 等），熟悉推理服务框架、容器编排（Docker / K8s）等。
5. 综合素质：对具身智能（Embodied AI）及机器人交互有浓厚兴趣；具备良好的跨团队沟通协作能力与复杂问题解决能力，能在“研究-工程-平台”多方之间高效推进项目。