薪酬概览
平均月薪
¥8800
中位数 ¥0 | 区间 ¥6900 - ¥10600
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 0-8k

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
8月新增岗位
2
对比上月:岗位减少0
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 1 | 33.3% |
| 不限经验 | 2 | 66.7% |
热招职位
1、负责AI安全治理,识别智能体、大模型、桌面端AI助手等安全风险,并落地有效安全方案;
2、负责建设skills扫描、mcp扫描、智能体检测、护栏等AI安全能力;
3、负责建设基于AI的安全设备运营、漏洞管理等能力,负责智能体、skill、mcp搭建与优化;
4、负责推动特权账号体系治理。
1、负责AI相关应用的设计、开发、测试与部署,重点聚焦网络安全态势感知、安全风险智能预警、信息基础设施智能运维等场景的AI解决方案落地。
2、调研并引入前沿AI技术(如机器学习、深度学习、大模型等),结合电力行业网络安全与信息基础设施需求,进行技术适配与创新应用验证。
3、协同网络安全、信息基础设施管理等岗位,梳理业务痛点,将AI技术与业务场景深度融合,提供定制化AI技术支撑。
4、参与团队技术交流与培训,提升团队整体AI技术应用能力。
5、关注行业内AI技术在网络安全与信息基础设施等领域的应用动态,提出技术创新建议,助力公司构建智能化、前瞻性的信息安全与基础设施管理体系。
6、公司领导交办的其他工作。
1、指导技术督导处理重大特殊事件,提供技术分析结论和跟进判责,确保重大特殊事件得到及时处理。
2、组织编写关键技术资料,确保技术信息的准确性和时效性。
3、开展中高级技术培训的课程开发以及培训授课,提升服务店的售后技术水平。
4、分析疑难故障并输出诊断方案或工具,建立技术问题解决库,提高问题解决率。
5、反馈市场技术问题并确定处理方案,管控技术支持工程师的工作进度,提升海外技术问题处理效率。
6、负责技术支持工程师的技能培训提升和异常问题的业务指导,提高专业水平和问题解决能力。
(一)海外技术支持体系搭建与本地化适配
牵头海外工商储售后技术支持及培训体系本地化搭建,制定 / 迭代符合国际标准(IEC
62933、UL
1973、CE)与当地法规的运维 SOP(含多语言版本:英语 + 区域小语种),覆盖故障排查、远程排障、日常维护、应急处理,确保流程合规高效;
优化跨境远程支持工具(云端监控平台、诊断软件、移动端 App),适配海外网络环境与多语言需求,提升跨境故障诊断准确率(目标≥85%),降低海外现场服务成本;
搭建并赋能海外本地技术团队(含代理商工程师、项目驻场人员),设计跨文化分层赋能计划(远程授课 + 现场实操),提升本地团队独立解决问题能力(目标:常规故障自主解决率≥70%)。
(二)跨境运维管控与备件协同
负责海外项目远程技术支持全流程管控,跨时区响应客户需求(核心市场响应时效≤4 小时),针对复杂故障(如高压系统异常、PCS 并网故障、BMS 通讯中断)提供专项指导,协调国内研发、生产、供应商跨境资源推进故障闭环;
协同供应链与海外区域库存部门,搭建海外本地化备料机制:制定核心零部件(电池模组、IGBT 模块、传感器)安全库存标准,优化跨境补货流程(含清关、物流时效管控),保障维修备件供应及时率(目标≥90%);
对海外服务核心指标负责:故障响应时效、问题解决率、客户满意度、跨境服务成本控制,定期(月度 / 季度)复盘指标达成情况,输出多语言优化报告并落地改进措施。
(三)多语言培训资料建设与知识沉淀
牵头编制、审核、更新多语言(英语为主,适配区域小语种)培训资料:电路图、产品手册、安装维修手册、售后指导 SOP,确保资料符合国际标准与当地合规要求,具备实操性;
沉淀海外售后技术知识资产,建立多语言故障案例库、FAQ 库、技术难点解决方案库,支撑全球团队经验复用,缩短海外新人培养周期(目标≤3 个月独立上岗)。
(四)海外质量保障与合规管控
对接海外认证机构(如 TÜV、UL、SABS),确保设备售后运维符合出口国质量标准与安全法规,针对测试 / 运维中发现的问题,建立跨境闭环跟踪机制,协调国内研发、供应商推进整改,保障出货与运维合规;
收集海外市场售后故障数据,分析区域共性问题(如高温环境下电池衰减、电网波动导致的 PCS 故障),输出多语言质量改进报告,为产品海外适配迭代、供应商优化提供数据支撑。
(五)跨文化协同与客户关系维护
协同海外销售、当地代理商,建立跨境售后问题快速响应通道,针对批量性故障、重大质量投诉开展跨部门(国内研发 + 海外团队)专项攻关,降低客户损失与品牌风险;
定期与海外客户(工商业业主、储能项目方)开展跨文化沟通,收集运维痛点与需求反馈,结合行业国际技术趋势,提出售后体系、工具、培训内容的优化建议,提升客户粘性。
1、主导建立系统测试体系,提升部门系统测试技术能力。
2、主导制定系统测试流程,加强部门系统测试业务效率。
3、主导组织并协调开发人员和测试人员之间的协作,推动测试结果到开发需求之间的运转效率。
4、主导规划并实施行业内先进测试理念和技术,不断提高部门系统开发和测试能力。
5、主导分析并解决与测试相关的重大复杂技术问题,确保系统测试整体的可行性、正确性、覆盖率和执行效率。
职位描述:
1. 负责自动驾驶基础架构部门软件仿真平台开发的相关工作
2. 负责在不同的自动驾驶平台上搭建,开发和维护软件仿真系统
3. 持续提升平台系统的仿真效率,稳定性
4. 负责仿真平台资源的管理与调度,提升资源利用率
5. 负责与自动驾驶平台的各个模块对接,支持算法的迭代
职位要求:
1. 计算机科学及相关领域的本科及以上学历
2. 有对自动驾驶系统的热情,愿意主动学习新事物,动手能力强
3. 熟练使用C++/Python,扎实的数据结构,操作系统,网络基础
4. 具备良好的团队合作精神,具备较强的分析和解决问题的能力
5. 加分项:有大型分布式系统或者微服务系统相关的技术栈
1、本科及以上学历,电子、自动化、测控、光电、机器人等相关专业,3年及以上机器人传感器架构设计经验;
2、熟悉相机、IMU、力传感器、激光雷达等感知器件原理、误差特性及选型逻辑;
3、精通CANFD、车载以太网、SPI/I2C等接口,具备信号完整性、眼图、噪声、畸变、温漂等分析能力;
4、掌握多传感器标定、时间同步、误差传递、感知融合等基础架构设计方法;
5、具备整机可靠性、结构集成、防护、减振、EMC问题排查与设计优化能力;
6、具备独立架构方案输出、技术评审与跨团队推进落地能力,有人形机器人经验者优先。
1、负责无人机、具身智能等产品及其组件的可靠性设计分析,合理定义产品可靠性目标,利用FMEA、FTA、可靠性设计审查等分析手段,识别并减缓产品的可靠性风险;
2、负责制定无人机、具身智能产品或其部组件的可靠性测试规范、测试计划、测试用例,通过针对性测试全面暴露产品风险;
3、参与部组件的导入流程,确保导入的部组件的高可靠性4、按照研发流程参与设计阶段可靠性评审工作;
5、参与产品的故障定位和失效分析、故障数据分析,推动产品可靠性的优化和改进措施的落地。
6、主动探索并运用各类AI工具优化可靠性工作流程,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、统筹规划:负责酒店 IT 系统搭建、运维及项目全流程落地;制定IT/产品中长期战略,明确技术架构、产品路线,对齐全球门店运营、总部管理核心需求。
2、落地执行:主导IT系统(门店管理、数据中台、协同办公等)搭建与迭代,统筹产品从需求拆解、设计到上线、优化的全流程,确保适配多国家合规要求、多门店差异化需求。
3、统筹各酒店 IT 预算编制、执行与管控,推进成本优化;建立并维护 OA 自动化审批流程体系,提升内部运营效率。
4、负责 IT 供应商全生命周期管理,包括资质评估、商务谈判、履约监督与关系维护,保障服务与供应链稳定。
5、团队与风险管控:带领IT/产品团队,建立高效协作机制;管控技术风险、数据安全,保障全球系统稳定运行,支撑业务连续性。
6、协同赋能:联动全球各区域门店、集团各职能部门,推动IT/产品价值落地,解决业务核心痛点,提升运营效率与客户体验。
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.定义并设计具身智能本体架构,结合应用场景(无人机、移动机器人、人形机器人等)定义形态、自由度、感知-决策-执行链路,形成从概念到功能定义的系统方案;
2.构建并优化具身数据采集与训练软件系统,涵盖多模态数据(视觉、力觉、IMU、关节状态等)采集、仿真数据合成、数据标注与增强、以及端到端训练pipeline的设计与部署;
3.建立并完善具身智能系统测评体系,设计面向真实场景的评测指标与基准测试方案,覆盖感知理解、任务规划、运动控制、人机协作、鲁棒性与安全性等维度,推动测评从仿真到实机的闭环验证;
4.掌握具身智能EE架构,理解传感器选型与融合(视觉、IMU、力/力矩、触觉等)、计算平台选型与边缘部署、功耗与实时性约束,能够主导或深度参与软硬件协同设计;
5.推动具身智能技术与机器人硬件的深度融合,探索基于大模型、生成式AI的具身智能新范式,并能够通过原型系统验证技术可行性;
6.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。



