深圳Linux软件开发工程师
Linux软件开发工程师是负责在Linux操作系统环境下开发软件的专业人员。他们需要具备扎实的Linux操作系统知识和软件开发能力,熟练掌握C/C++、Python等编程语言,以及常用的开发工具和技术,如Git、Docker、Shell脚本等。他们通常会参与软件需求分析、架构设计、编码实现、调试优化等工作,并且需要熟悉Linux系统的底层原理和操作,能够解决在Linux环境下的各种问题和挑战。此外,他们还需要具备良好的团队合作能力和沟通能力,能够和团队成员、测试人员、产品经理等进行有效的协作。Linux软件开发工程师通常在各种领域的软件开发公司、互联网企业、科技研发机构等工作。他们的工作范围可能涉及到嵌入式软件开发、服务器端应用开发、系统软件开发等领域。这是一个需要不断学习和技术更新的职业,也是一个具有挑战性和发展空间的职业。
薪酬概览
平均月薪
¥22000
中位数 ¥20000 | 区间 ¥16100 - ¥27900
数据来源:谈职全网10份招聘数据;更新时间:2026年7月13日
月薪分布
70% 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
4月新增岗位
9
对比上月:岗位减少5
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 | 9 | 100% |
热招职位
1.完成车载智能网联系统的软件系统代码的实现,程序设计,编写开发文档;
2.辅助进行智能网联系统的功能定义;
3.根据设计文档或需求说明完成Linux应用开发和调试、测试和维护;
4.智能网联系统的实车联调和适配;
5.配合驱动工程师和BSP工程师进行系统优化和项目开发.
1.参与ai agent应用构建,在丰富的业务和垂直场景下,紧跟前沿agent应用技术发展,构建各类ai agent应用;
2.紧跟ai应用的前沿技术范式,提升ai应用构建的系统能力。
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。
1.光储逆变器DSP软件开发;
2.参与产品项目立项可行性分析与系统方案设计,控制参数理论计算、前期仿真验证工作等;
3.新产品的软件调试、测试、试验认证等;
4.市场调研、客户需求沟通、技术交流等;
5. 新产品、新技术的研究;
1、本科及以上学历,计算机科学与技术、自动化、机械电子工程、软件工程等相关专业,5年及以上机器人或智能硬件领域产品系统架构设计、需求拆解相关工作经验;
2、熟悉嵌入式软件和ROS机器人操作系统;
3、具有机器人或自动驾驶相关系统量产开发经验。
优先条件
1、有397或850嵌入式平台开发经验、Orin平台SoC软件相关开发经验者优先;
2、主导过机器人或自动驾驶软件开发(代码)工作2年以上且熟悉机器人软件架构优先。
- 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.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。
1.负责产品前后端功能编码设计和需求开发工作。
2.独立完成功能模块开发,参与技术方案讨论,制定编写接口文档,项目架构设计文档等。
3.能够与产品经理及测试人员互相协作高质量完成版本迭代任务。
4.完成上级交代的其他工作任务。
1.负责GPU、CPU、异构计算设备的日常运维、软硬件排障、调优,以及算力服务能力提升、资源利用效率提升,保障算力输出的持续、稳定、高效;
2.负责k8s集群管理和治理,容灾设计、监控告警、版本变更、安全演练等,保障系统高可用和可维护;
3.负责运维运营工作自动化,包括资源管理、变更管理、故障恢复、用户工具接口等。




