薪酬概览
平均月薪
¥10900
中位数 ¥9500 ｜ 区间 ¥8300 - ¥13500
数据来源：谈职全网13份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
53.8% 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
29
对比上月：岗位新增19
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 | 17 | 65.4% |
| 1-3年 | 5 | 19.2% |
| 3-5年 | 2 | 7.7% |
| 不限经验 | 2 | 7.7% |
热招职位
职位描述
1. 制定符合汽车标准的安全测试流程，搭建测试环境，开发测试用例和工具
2. 完成整车、零部件、自动驾驶系统的合规测试和渗透测试，发现漏洞并修复
3. 研究最新的汽车安全威胁和攻击手法，更新安全防护措施
职位要求
1. 本科及以上学历，计算机、信息安全等相关专业优先
2. 熟悉二进制、移动App、物联网、无线通信等领域的常见漏洞和原理，对操作系统安全机制有一定了解
3. 熟练掌握渗透测试方法，包括代码审计、流量抓包、逆向工程等，有整车攻防经验优先
岗位职责
1. 负责云安全产品测试工作，包括：IAM、WAF、容器安全、堡垒机、安全审计、API安全网关
2. 根据需求设计测试方案和测试用例：功能测试、接口测试、自动化测试、安全测试
3. 负责云产品安全验证：身份认证测试、权限控制测试、认证绕过测试、数据访问控制测试
4. 搭建自动化测试平台：API自动化测试、回归测试、性能压测、安全基线验证
5. 参与漏洞验证、安全评估及渗透测试工作
6. 推动研发团队修复缺陷并完成闭环验证
任职要求
1. 本科及以上学历：信息安全、网络安全、计算机相关专业
2. 熟悉软件测试流程：测试计划、用例设计、缺陷管理
3. 掌握至少一种脚本语言：Python（优先）、Shell、Go
4. 熟悉 Linux 操作系统及常用命令
1、负责逆变器各工况下的硬件白盒测试
2、参与需求分析，编写硬件测试方案、测试规范。
3、负责测试任务执行，以及白盒测试的工作把控
4、准确地定位并跟踪测试问题，及时与研发、第三方沟通。提交测试问题并推动问题及时解决和闭环。
5、记录测试数据，编写测试报告，提出改善建议。
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；
2. 2年以上的复杂的软件工程/嵌入式/分布式系统/多模型交互等领域的测试经验（其一或以上）；
3. 具备一定的编程能力(Python/C++/Java)，具备良好的编码风格参与编写自动化框架/运控脚本/测试平台开发等；
4. 熟悉使用SIL/HIL其中之一的技术，对仿真软件(MuJoCo/Isaac系列/Gazebo等)具备一定的项目实践经验，可进行部分场景模型的修改及完善，并对仿真结果进行分析及问题的排查；
5. 有良好的组织协调能力、沟通表达能力、主动学习能力，自驱力强。
加分项：
1. 有主导负责多模态(语音/具身/导航/视觉等)/机器人学/传统控制/深度控制/强化学习/slam原理等领域的经验
2. 有大模型技术(Prompt/RAG/微调等)在测试领域经验中实践并应用的经验
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；
2. 2年以上的复杂的软件工程/嵌入式/分布式系统/多模型交互等领域的测试经验（其一或以上）；
3. 具备一定的编程能力(Python/C++/Java)，具备良好的编码风格参与编写自动化框架/运控脚本/测试平台开发等；
4. 熟悉使用SIL/HIL其中之一的技术，对仿真软件(MuJoCo/Isaac系列/Gazebo等)具备一定的项目实践经验，可进行部分场景模型的修改及完善，并对仿真结果进行分析及问题的排查；
5. 有良好的组织协调能力、沟通表达能力、主动学习能力，自驱力强。
加分项：
1. 有主导负责多模态(语音/具身/导航/视觉等)/机器人学/传统控制/深度控制/强化学习/slam原理等领域的经验者加分；
2. 有大模型技术(Prompt/RAG/微调等)在测试领域经验中实践并应用的经验者更佳。
1、本科及以上学历，机械电子、机器人、自动化、测控、电子工程等相关专业；
2、精通多自由度灵巧手整手系统测试理论与方法，有高自由度灵巧手、精密电机或触觉传感器相关测试经验；
3、熟悉机器人系统、电机控制（FOC）、传感器集成及通讯协议（CAN/EtherCAT/串口/TCP/UDP等）的测试与验证；
4、具备扎实的软硬件基础，精通Python/C++，能独立主导自动化测试框架与测试工具开发；
5、具备极强的逻辑思维、问题分析与解决能力，具备优秀的跨部门沟通协调能力与团队领导力；
6、熟悉整手级抓取规划、在手操作（如翻转、捏取、工具使用等）场景的测试方法；
7、了解ISO
13849、IEC 61508等安全标准，具备功能安全测试经验；
8、有伺服系统或相关产品测试经验；
9、熟悉DFMEA/PFMEA等失效分析方法；
10、了解ISO/IEC
17025、GB/T等测试相关标准；
11、结果导向，对整手测试质量负责，具备较强风险意识；
12、对新技术保持高度敏感，自驱力强，善于思考与总结；
13、具备优秀的沟通表达能力与组织协调能力。
1.独立制定无人机、自动化设备、具身智能等硬件产品的振动试验方案，包括随机振动谱（PSD）、正弦扫频谱、冲击响应谱（SRS）的编制与优化，结合产品使用场景和任务剖面确定试验条件；
2.独立执行振动环境试验（随机振动、正弦振动、扫频振动、冲击、共振搜索与驻留等），覆盖整机、子系统及关键结构件，确保试验过程规范、数据可追溯；
3.开展产品实际使用环境的振动数据采集与分析（外场振动测量），基于实测数据编制或修正试验室振动谱，建立产品振动环境剖面；
4.进行结构模态测试与分析（模态频率、振型、阻尼比识别），评估产品结构动态特性，识别共振风险点，为结构设计优化提供数据支撑；
5.负责整机及关键结构件（机身壳体、机臂、起落架、支架、复合材料部件等）的力学性能与耐久性测试，覆盖静力强度、疲劳寿命、冲击韧性等项目；
6.对试验中出现的异常与失效进行分析（疲劳断裂、紧固件松动、焊点开裂、共振放大、结构脱层等），结合振动数据与断口/金相分析梳理根因，联合结构设计/工艺/材料团队推动改进闭环；
7.负责振动及力学测试工装/夹具的方案设计与动态特性评估，确保夹具在试验频率范围内不引入寄生共振；
8.参与/协助实验室建设（振动设备选型、隔振基础需求输入、力学设备选型意见等）；
9.配合CNAS体系建设与维持（体系文件技术内容配合、内外审技术支撑等）；
10.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量。
软件测试工程（高科技）的工作重点是测试多种类型/类别的软件，包括出售给外部顾客的终端用户应用程序和操作系统/实用软件（提供平台供终端用户应用程序运行）。工作包括：1•开发和指导综合测试计划、质量监督计划、程序和进度表的准备和执行。2•规划和开展软件测试（包括使用编程语言编写用于应用程序/软件代码的代码），进行测试结果分析，并在测试过程中追踪/报告风险级别.3•对系统变更造成潜在影响的软件和组件进行回归测试与随机测试.4•诊断软件/硬件/数据界面问题，保证系统的集成
1、负责检测能力建设搭建，检测要求落地执行；
2、负责检测方案和方法的制定、实施和评估；
3、负责检测资源协调沟通，跟进检测进度和异常失效闭环；；
4、负责检测数据收集分析（售后、来料、产线及可靠性）和检测方法优化；
5、参与七新评审，参与行业技术交流和前沿产品检测技术；
6、培训考核技术员和检测员检测标准和方法，监督标准执行有效性；
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；
2. 2年以上的复杂的软件工程/嵌入式/分布式系统/多模型交互等领域的测试经验（其一或以上）；
3. 具备一定的编程能力(Python/C++/Java)，具备良好的编码风格参与编写自动化框架/运控脚本/测试平台开发等；
4. 熟悉使用SIL/HIL其中之一的技术，对仿真软件(MuJoCo/Isaac系列/Gazebo等)具备一定的项目实践经验，可进行部分场景模型的修改及完善，并对仿真结果进行分析及问题的排查；
5. 有良好的组织协调能力、沟通表达能力、主动学习能力，自驱力强。
加分项：
1. 有主导负责多模态(语音/具身/导航/视觉等)/机器人学/传统控制/深度控制/强化学习/slam原理等领域的经验者加分；
2. 有大模型技术(Prompt/RAG/微调等)在测试领域经验中实践并应用的经验者更佳。
1、测试体系构建：建立毫米波雷达全生命周期测试标准（研发验证、产线测试、场景实测），覆盖射频性能、感知算法、环境适应性等维度。
2、设计自动化测试工具链（如点云数据比对、多传感器同步采集），提升测试效率。
3、场景化测试验证：针对无人机低空物流场景（如城市峡谷、强电磁干扰、雨雾天气），制定毫米波雷达的极限工况测试方案。主导外场实测，验证雷达在真实飞行中的探测精度、抗干扰能力及失效模式。
4、问题闭环管理：分析测试数据（如虚警率、漏检率、测距误差），定位硬件/算法缺陷并推动研发团队优化。建立雷达性能基线库，支撑量产一致性管控与供应商质量评估。
5、合规性测试：负责毫米波雷达频段辐射、EMC等法规测试，协助完成型号核准认证。
6、跨职能协同：与算法、硬件、飞控团队协作，设计"感知-控制"联调测试用例，确保系统级功能达标。
7、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；
1.负责 AI 应用（大模型、RAG、Agent、多模态交互等）的全流程质量保障，包括功能、性能、稳定性、幻觉、对齐度、安全性等专项测试。
2.构建 AI 测试体系，设计测试策略、测试标准、评测指标与自动化方案，提升 AI 系统可靠性与可控性。
3.参与研发流程 AI 提效建设，通过 AI 工具 / 平台实现需求分析、用例生成、缺陷分析、回归测试、自动化执行等环节增效。
4.搭建 AI 测试数据集、评测集、测试点 Checklist、测试标签体系，支持用例自动生成与覆盖度评估。
5.与算法、研发、产品协作，推动 AI 质量左移，输出质量报告、风险评估与优化建议。
6.探索 AI + 测试前沿技术（MCP、Skills、自动化 Agent、RAG 测试、模型评测等），落地团队提效工具与平台。