薪酬概览
平均月薪
¥39600
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥35000 - ¥44100
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
80% 人群薪酬落在 >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
7月新增岗位
1
对比上月：岗位减少1
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 1 | 100% |
热招职位
1.有大规模机器学习平台或AI服务开发经验；
2.熟悉深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）或自然语言处理技术；
3.有IM相关或大型社交产品开发经验；
4.参与过开源项目或有技术博客分享经验。
1、负责软件技术发展方向的规划
2、负责软件开发标准和流程制定以及嵌入式软件平台化工作
3、负责项目的需求分解/架构设计/方案选型/子系统或模块划分/接口定义/框架代码编写，对系统的重用/扩展/安全/性能/简洁等做系统级的把握。
4、持续优化和演进平台软件架构，防止软件架构腐化和满足业务发展的需求。
5、负责软件设计人员/开发人员软件架构能力提升的培训
6、识别项目中的关键技术点，牵头攻关项目中的疑难问题
1、聚焦地平线国内与海外开发者生态社区的推广工作，及时收集并追踪用户问题；
2、协助社区内容数量和质量的提升，与资深工程师一起跟踪行业热点与前沿技术话题，打造精品内容；
3、负责地瓜机器人开发者社区技术布道，与众多技术爱好者共同发现机器人开发平台的无限可能。
1、负责嵌入式Linux/RTOS系统BSP开发及平台Bring‑up，完成系统移植、驱动开发及系统稳定性优化；
2、负责SoC关键IP模块驱动开发与调试，包括充电、Memory、eMMC/SDIO、USB、Audio、Debug等模块；
3、负责平台级系统问题分析与性能优化，包括内存、调度、IO及系统稳定性问题定位；
4、负责系统功耗分析与优化，支持低功耗调试及复杂问题定位。
1. 大模型工作流架构设计：负责基于大语言模型（LLM）的自动化业务工作流设计与落地，利用智能体技术解决复杂的业务逻辑编排问题，提升业务处理效率。
2. 核心框架开发：深入使用 LangChain 和 LangGraph 框架构建状态机驱动的智能体系统，实现任务规划、记忆管理、工具调用及异常处理的闭环。
3. AI 辅助研发提效：在代码开发过程中，熟练运用各类 AI 编程助手进行代码生成、重构、调试及单元测试编写，显著缩短交付周期并保证代码质量。
4. 业务场景落地：结合具体业务需求（如智能客服、自动核保、理赔定损辅助、数据清洗与分析等），将非结构化数据转化为可执行的业务动作，推动大模型技术在生产环境的规模化应用。
5. 性能优化与评估：对大模型应用进行延迟优化、成本控制和效果评估（推理加速，受控输出，harness工程），确保系统的稳定性与准确性。
加入我们的中国物联网音频软件开发团队，为骁龙物联网平台的高通系统级芯片（SoC）提供高质量的音频/语音解决方案。
具体职责
· 音频调试、优化现有音频驱动程序和软件。
· 执行问题分类、根本原因分析，并制定调查策略。
· 设计、实现并验证音频功能（例如 Fluence、KWD、BT/DP/USB 音频）。
· 遵循既定的软件流程，并为持续的质量改进做出贡献。
· 与内部和国际团队协调，解决问题并提供解决方案。
软件开发工程师（未来领军），招聘方向如下：
AI大模型、无线接入预研（6G/NTN）、架构技术、无线网络智能化、分组数据、核心网技术预研、系统架构、终端影像技术、智能家端、芯片、大数据、操作系统、数据库、存储、后端开发
每个技术方向均配有独立的招聘需求说明，更多岗位详情 请点击查看
软件开发工程师（未来领军），招聘方向如下：
AI大模型、无线接入预研（6G/NTN）、架构技术、无线网络智能化、分组数据、核心网技术预研、系统架构、终端影像技术、智能家端、芯片、大数据、操作系统、数据库、存储、后端开发
每个技术方向均配有独立的招聘需求说明，更多岗位详情 请点击查看
关于感知方向
感知是无人驾驶中非常复杂和有趣的部分之一，你构建的是一个人工智能集大成的系统，不是一项按部就班就能完成的工作！感知软件工程师负责无人驾驶感知系统的设计和实现，应对无人驾驶中各种最有挑战的问题： 设计高效可靠的深度学习模型，在几十毫秒内精确检测和跟踪车周围200米之内所有的障碍物（人，车，非机动车辆，交通锥等），并对场景进行理解 如何设计一般性的模型和算法去处理各式各样的长尾情况，如路面上的垃圾袋，洒水车的水花，前车掉下来的挡板 如何保证感知模型和算法在极端的环境里的准确性和可靠性，如大雨，大雪，雾霾，风沙等 把模型优化到极致，让十几个到几十个模型在车上有限的计算资源上欢快的运行 如何搭建一个高效可靠的计算框架，支撑一个周期内接收几十个传感器的输入，做各种同步融合，并进行几十个深度学习模型的推理。
关于感知Infra方向
感知infra构建感知系统的基石，包括但不限于：
搭建高效可靠的计算框架；
实现模型的inference engine并对模型进行优化；
建立精确稳定高效的评估系统；搭建高效好用的训练框架等。
我们需要你：
1.丰富的Linux/Unix系统C++、Python开发经验，熟悉多线程，内存管理，泛型，及设计模式；
2.对于大数据的基础架构有深刻的理解，如流式数据处理架构等能够独立思考，具有良好的沟通能力、判断力、数据分析能力、执行力，自我驱动；
3.有较强的沟通协调能力，能够很好的组织协调多部门将方案推进落地。
加分项：
1.具有分布式系统相关项目经历，复杂系统软件的设计能力和调试能力，熟知常见的设计模式和架构的trade-off；
2.熟练掌握一种机器学习引擎框架，如TensorFlow、PyTorch等 熟悉GPU体系架构，精通CUDA，精通cuDNN，在深度学习计算框架等领域有丰富优化经验者优先；
3.熟悉模型训练各optimizer基本原理，了解分布式训练基本方法与框架；
4.对于最新训练加速方法有所了解，例如混合精度训练、低比特训练、分布式梯度压缩等。
1.负责AI智能体相关技术方案的设计与规划，结合业务需求制定合理的技术路线，主导智能体核心功能的研发与实现；
2.开展AI智能体的核心模块开发工作，包括但不限于智能决策、任务规划、多模态交互、环境感知与适配等模块的编码实现、测试与优化；
3.深入研究大语言模型、强化学习、多智能体协作、知识图谱等相关技术，将前沿技术融入智能体开发中，提升智能体的自主决策能力、自适应能力与交互体验；
4.负责AI智能体系统的性能优化与问题排查，保障系统在不同应用场景下的稳定性、高效性与可靠性；
5.与数字化、业务及其他技术团队紧密协作，准确理解业务需求，将技术方案落地应用，推动AI智能体在具体业务场景中的部署与迭代；
6.跟踪国内外AI智能体领域的技术动态与研究成果，开展技术调研与预研工作，为团队技术创新与产品升级提供支撑；
7.公司领导交办的其他工作。
1、统筹分析并产品软件需求,确保软件需求的可行性
2、统筹设计并评估软件架构方案,确保输出符合软件设计开发流程要求的软件架构设计规范
3、统筹实施软件详细设计,输出符合编码规范的代码或模型
4、统筹实施单元验证,输出静态检查报告、代码评审报告
5、统筹设计软件组件的集成策略，确保不同模块之间能够高效协调运作
6、统筹研究先进技术,完成技术沉淀，促进技术进步
1. 计算机、自动化、电子、机器人等相关专业本科及以上学历，具备 3 年及以上客户端、端侧或嵌入式软件开发经验。
2. 熟练掌握 C++、Python、Rust、Go 中至少一门语言，具备扎实的多线程、异步 IO、网络通信和文件系统基础。
3. 熟悉 Linux 开发与调试环境，能够使用常见性能分析、日志诊断和问题定位工具。
4. 理解多源数据时间同步、缓冲队列、文件封装、传输校验和异常恢复等关键工程问题。
5. 具备良好的架构设计、代码质量和跨团队协作能力，能够独立推动复杂模块落地。
6. 能够熟练使用 AI Coding Agent 等 Vibe Coding 工具提升方案设计、编码、测试和问题定位效率，并具备审查生成代码、补齐测试及验证边界条件的能力。
加分项
1. 有机器人、自动驾驶、智能硬件或边缘计算设备的数据采集与回传经验。
2. 熟悉 ROS/ROS2、DDS、gRPC、WebSocket 或常见设备通信协议。
3. 有音视频编解码、点云处理、设备抽象层或跨平台桌面客户端开发经验。