深圳嵌入式软件开发
嵌入式软件开发是指利用专门设计的硬件平台，开发与其密切相关的软件系统的过程。在嵌入式系统中，软件开发的目标是为特定的硬件平台设计和开发高效、可靠、稳定的软件。嵌入式软件开发需要具备深入理解硬件架构和特定硬件平台的能力，并且熟悉底层编程语言和硬件接口。开发人员需要编写和调试与硬件紧密集成的代码，以实现特定的功能和性能要求。同时，嵌入式软件开发涉及到与硬件工程师、系统工程师和测试工程师等团队成员的合作，以确保系统的可靠性和稳定性。总之，嵌入式软件开发是一项需要深入了解硬件平台和实际应用需求的专业技能，旨在为特定硬件平台提供定制化的高效软件解决方案。
薪酬概览
平均月薪
¥20300
中位数 ¥21000 ｜ 区间 ¥15100 - ¥25600
数据来源：谈职全网86份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
65.1% 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
109
对比上月：岗位减少43
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 | 109 | 90.8% |
| 3-5年 | 11 | 9.2% |
热招职位
1、负责 BMS 软件架构设计与开发（SOC/SOH/保护策略），实现电压、电流、温度采集与保护，电池充放电控制；
2、对接逆变器、上位机通信（CAN/RS485），实现电池信息上传、参数设置和软件升级；
3、参与系统调试、问题定位与量产支持；
4、编写技术文档与代码规范维护。
1. 参与企业级 AI Agent 应用开发，将大模型能力工程化落地到茶饮新零售的业务与技术团队；
2. 开发并优化 场景化 Agent，覆盖智能选品、智能客服、运营分析等业务场景；
3. 构建 研发效能类 Agent，包括代码 QA、漏洞检测、智能巡检、告警归因等场景；
4. 负责 Agent 核心能力建设与优化，包括数据清洗、Multi-Agent 协同、Tool / Function Calling、RAG、多轮对话与基础记忆、，以及 Agent 的上线与效果优化。
- 计算机科学、机器人学、人工智能、数据科学等相关专业本科及以上学历，具有硕士学历者优先
- 扎实的工程基础：精通 Linux 与 Docker 容器化技术，熟练掌握 C++/Python 双语开发，严格遵循 Git 工作流与编码规范
- 深厚的技术积累：具备机器人运动控制、计算机视觉、计算机图形学、物理仿真等领域研发经验者优先
- 仿真平台专长：熟练掌握 Isaac Gym/Sim、MuJoCo（含 MJX 及 MuJoCo_warp）等主流仿真平台，能够构建复杂仿真场景与环境
- 极客精神：对技术充满热情，追求极致性能优化，善于解决复杂工程问题
【携手构建下一代智能机器人】
加入我们，您将成为具身智能基础设施的构建者，用代码定义人形机器人的训练与进化之路。
1、主导运动控制系统设计、算法开发和运控硬件选型验证，与自动化机构、电气和软件团队紧密合作，搭建和完善非标自动化设备运控平台，提升荣耀自研装备的智能化水平；
2、负责基于运控系统需求及应用场景，开展算法的建模设计、实现及落地应用，能通过场景分析与算法初步验证，持续优化算法架构，达成高实时性、高精度的各项运动性能；
3、对标业界优秀实践，研究运动控制领域的新技术和发展趋势，提升和保持运控领域竞争力。
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. 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。
1、计算机科学、电子工程或相关领域本科及以上学历；
2、5年以上嵌入式系统或系统软件开发经验，其中至少1年承担过系统架构师或技术负责人角色；
3、有主导过复杂系统架构设计或重构的完整经历：从问题分析、方案设计、接口定义到落地实施和效果验证；
4、精通 C/C++，熟练使用 Python；具备多线程/多进程、IPC、实时调度等系统编程能力；
5、熟练掌握 Linux 系统级调试与性能分析工具（perf / ftrace / perfetto / valgrind / gdb 等）；
6、有从性能瓶颈定位到方案设计到落地验证的完整优化闭环经验；
7、具备优秀的抽象建模与文档表达能力，能将复杂系统拆解为清晰的架构图和接口规范；
8、具备出色的团队合作精神，拥有谦逊开放的态度，乐于持续学习；
加分项：
1、有机器人操作系统（ROS/ROS2）或类似中间件框架的开发经验；
2、有 DDS 或类似发布-订阅通信中间件的使用与调优经验；
3、有自动驾驶或机器人领域的量产项目经验，理解量产级软件质量要求；
4、有状态机设计、行为树、任务调度等机器人功能架构的实践经验；
5、熟悉深度学习模型的端侧部署与推理优化（ONNX Runtime / TensorRT / NPU 等）；
6、理解机器学习基本原理，对大语言模型应用或 AI 工程化有实际接触。
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.负责供应链全链路数据整合与标准化数据库搭建维护，制定数据规范保障数据准确一致。
2.开展采购环节数据分析，包括品类成本结构拆解与供应商绩效评估，输出优化建议支撑集中采购或协议谈判。
3.监控库存水平并分析周转效率以制定优化策略，联动生产部门分析物资消耗与生产效率关系，输出消耗标准调整建议降低生产成本。
4.定期输出结构化数据分析报告并可视化关键指标，针对异常数据及时预警，为管理层提供数据驱动的决策支持。
5.跨部门协作解决数据相关问题，推动供应链数据在业务端的应用，协助优化内部系统数据流转以提升使用效率。
1. 负责公司IoT智能硬件类产品的嵌入式软件架构设计、核心代码编写与系统调试工作。
2. 负责底层硬件驱动开发与系统Bring-up，包括但不限于各类传感器（IMU、心率、环境光、ToF等）、显示屏、音频DSP及电源管理芯片（PMIC）。
3. 深入参与RTOS（如FreeRTOS、LiteOS、Zephyr）或嵌入式Linux系统的裁剪、移植、任务调度优化及内存管理。
4. 负责无线通信协议栈（蓝牙Classic/BLE、Wi-Fi等）的集成与应用层逻辑开发，解决设备互联互通中的稳定性与低延迟问题。
5. 主导系统级低功耗管理（Power Management），针对不同设备的使用场景（如手表的长续航模式、耳机的待机模式）进行极端的功耗优化。
6. 协同硬件、算法（如ANC降噪、健康监测、SLAM导航）及测试团队，攻克产品开发过程中的复杂系统级Bug，保障产品按时、高质量量产交付。