深圳C语言工程师
C语言工程师是在软件开发和嵌入式系统领域拥有专业知识和技能的专业人士。他们使用C语言编程语言来开发和维护软件应用程序，处理数据结构和算法，并设计嵌入式系统。C语言工程师通常需要解决复杂的编程问题，优化代码和调试程序，同时遵循最佳实践和编程准则来确保软件的性能和稳定性。他们可能与硬件工程师、测试人员和产品经理合作，共同开发软件解决方案。此外，C语言工程师还可能负责开发系统级软件、驱动程序和操作系统内核等底层软件。对于嵌入式系统行业而言，C语言工程师是非常重要的岗位之一，因为它是嵌入式系统开发中最常用的编程语言之一。
薪酬概览
平均月薪
¥18300
中位数 ¥15000 ｜ 区间 ¥13700 - ¥22900
数据来源：谈职全网14份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
42.9% 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
1月新增岗位
32
对比上月：岗位减少12
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 | 16 | 50% |
| 1-3年 | 8 | 25% |
| 3-5年 | 8 | 25% |
热招职位
1.负责喜茶公共业务平台后端开发，如Api网关、风控、权限、短信等；
2.负责喜茶后端基础组件开发和封装，如RPC、数据库、缓存、中间件等；
3.参与团队效能工具和平台建设，逐步提升研发效率、研发质量；
4.攻克核心技术难题，完成关键技术预研和攻关，为业务发展提供稳定可靠的技术保障；
5.参与公司系统架构设计和技术规范制定、技术选型和方案设计，保障系统高性能、高可用及可扩展性。
1.负责产品的整体系统架构设计，确保系统稳定、高效、可扩展；
2.负责在研项目中TTS 语音系统的全流程设计与落地，包括语音风格定义、情感化交互设计、音效设计，场景化、语音适配；
3.沉淀 TTS 音频设计规范与技术标准，推动音频技术平台在 TTS 领域的长期迭代与能力升级；
4.针对不同的业务场景，选择合适的技术方案，包括但不限于Spring Boot,Dubbo等框架；
5.对系统的性能进行优化，能适当引入新技术解决现有技术问题。
一、岗位核心职责
1. 全流程产品开发与迭代：独立完成公司产品从需求分析、开发、测试到上线的全流程工作，覆盖前后端功能实现与持续优化 。
2. 用户体验与系统性能提升：负责后端服务(Java/Python/Go等)与前端应用(Vue/React等)的开发与优化，完成数据库设计、性能调优及接口封装，保障系统整体性能与用户体验。
3. AI 业务落地与系统优化：搭建多 Agent 协作系统，设计并维护可复用 Skill，将 AI 能力融入真实业务流程；从模糊需求出发，完成需求拆解、方案设计、MVP 定义与落地，持续优化系统效率、安全稳定性及业务 ROI 。
4. 跟踪AI研发相关前沿技术(大模型应用、AI编程工具迭代、AI Agent、RAG等)，结合业务场景引入创新方案，解决研发过程中的复杂技术难点，推动研发效率与系统质量双提升。
5. 参与技术团队的协作交流，分享AI驱动研发的实践经验，协助完善团队工程规范、研发流程及技术沉淀。
1.对射击游戏或者UGC品类项目有相关开发经验；
2.对机器学习算法或者AI技术在游戏运用有经验者优先。
1.负责UE5引擎开发的射击游戏对战服务（DS）的性能评估、监测、优化方案制定及落地实施；
2.负责UE5对战服务器的调度、网络质量优化及用户体验提升；
3.开发和优化射击游戏对战AI Bot功能，包括但不限于感知、寻路、物理、网络同步等；
4.机器学习和数据化分析等技术的应用，提升AI和对战效果的实际落地。
1、负责喜茶门店/供应链核心业务系统开发，支撑喜茶业务快速增长；
2、负责喜茶门店营运管理、供应链系统的需求迭代、技术方案设计、完成高质量交付和版本发布；
前端架构与全栈开发 (核心 - 约 70%) 核心研发：负责公司核心产品的前端功能开发，编写高质量、可复用、易维护的 React 组件，全面应用 TypeScript 确保类型安全。 全栈打通：参与 Java 后端微服务（基于 Spring Boot/Dubbo）的业务逻辑开发，独立负责从“数据库设计 - API 定义 - 页面高交互 UI 渲染”的完整闭环功能。 工程优化：负责前端性能优化、构建工具（Vite/Webpack）配置以及 CI/CD 流程的持续改进。 AI 效能与工作流构建 (特色 - 约 30%) AI 工具实践：在日常开发中深度应用 AI Coding Agent（如 Cursor, Copilot Workspace, Windsurf, Cline 等），利用 AI 加速代码生成、单元测试编写、Bug 排查及重构。 工作流交付与提效： 主导或参与将 AI 工具转化为标准化研发工作流的建设（如：结合 Model Context Protocol (MCP) 接入内部工具链、设计高效的提示词/上下文编排等）。
负责 AI应用与AI硬件（耳机/手机/IoT）端云一体化架构设计与落地，构建低延迟、高可用的智能服务体系
设计并实现基于 LLM 的智能体系统（Agent / Skills / Memory / Workflow），推动复杂任务自动化与多Agent协同
构建多模态AI能力链路（ASR / TTS / MT / LLM / Vision），支撑语音双工、实时翻译、AI助理等核心场景
构建 AI能力平台（Agent平台 / API / SDK / Plugin生态），支持开发者接入与生态扩展
设计端侧 + 云侧协同推理体系（Edge AI），优化延迟、功耗与离线体验
推动系统工程化与平台化（可观测性 / SLA / 自动化运维 / 成本监控），提升系统稳定性与研效
1.负责境外业务开放平台对接工作，参与境外服务商和品牌商合作对接全流程；
2.负责开放平台需求评审、技术方案设计、核心功能开发，确保需求高质量按时交付；
3.持续挖掘AI in Product机会点，给服务商提供智能好用的AI工具，提升对接效率；
4.深度参与AI Coding / Agent研发模式在业务中的落地实践，推动团队研发范式升级、研发效率提升。
1.负责微信支付安全服务（人脸组件、权限组件等）的开发和维护工作，满足海量服务下的高可用、高性能等要求；
2.负责微信支付安全风险管理体系的工程建设，包括DevSecOps、数据安全、办公安全、SoC等的开发和维护，持续打造高安全、高效能的安全治理体系。
1.从 0 到 1 构建过完整工程化体系，具备质量保障、性能优化、安全防护、灰度发布与监控告警等实战经验；
2.能在 AI 技术快速迭代中做出高质量架构决策，具备较强项目主人翁意识、技术判断力与业务落地能力。
负责线上智能体产品、保险端核保核赔产品、投流系统的后端系统开发与维护，保障系统稳定性与可扩展性，支持业务端到端的算法策略落地。