薪酬概览
平均月薪
¥14200
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥11800 - ¥16700
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
50% 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
7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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 1 | 50% |
| >10年 | 1 | 50% |
热招职位
1.负责AI知识库产品商业化策略的制定；
2.负责所属行业的项目售前工作及其收入目标结果；
3.挖掘AI知识库产品目标客户的使用场景、需求等，并反哺产研团队。
1、 计算机、自动化、电子、机器人、车辆工程等相关专业本科及以上学历；
2、具备扎实的 C++/Python/Linux 系统开发能力，熟悉多线程、异步 IO、网络通信、文件系统、性能调优和稳定性建设；
3、熟悉机器人、自动驾驶或嵌入式系统中的数据采集链路，有传感器数据接入、端侧落盘、数据回传或车端/机器人端日志系统经验；
4、熟悉 Camera、LiDAR、IMU、GPS/RTK、CAN、串口、以太网等一种或多种传感器或通信数据的采集与处理；
5、理解多源数据时间同步、时间戳对齐、数据切片、数据完整性校验、异常检测等关键问题，并具备实际工程经验；
6、熟悉 Linux 环境下的问题定位和性能分析工具，具备较强的线上问题排查、系统调优和长期稳定运行保障能力；
7、具备良好的架构设计能力和跨团队协作能力，能从采集任务、数据质量、云端消费和算法训练需求出发设计端侧数采方案。
加分项
1、有自动驾驶量产数采、机器人真机数采、车端数据闭环或大规模设备数据回传经验；
2、熟悉 ROS/ROS2、DDS、Cyber RT、Apollo、AUTOSAR Adaptive 或机器人/智驾中间件；
3、有视频流、图像、点云、时序状态流等多模态数据采集、编码、压缩、封装和回放经验；
4、熟悉对象存储、消息队列、边缘计算、OTA、设备管理、远程诊断等端云协同体系；
5、有端侧数据质量平台、采集任务管理、众包采集、数据回灌或仿真回放相关经验。
一、安全体系架构规划与设计 负责公司整体信息安全、网络安全、数据安全架构的顶层设计、迭代优化与落地规划，结合业务系统研发、IT 基础设施建设、数字化项目落地全流程，输出适配企业发展的安全架构整体方案、技术规范与落地标准，保障安全架构的前瞻性、稳定性与可扩展性。 二、网络安全体系融入系统设计 深度参与企业网络架构、业务系统、生产网络的规划与设计评审，针对网络边界、传输链路、服务器集群、终端接入、访问权限等场景，制定网络安全防护架构，包含防火墙策略、零信任架构、内网隔离、流量监控、入侵防御、抗攻击等安全设计，从架构层面规避网络渗透、越权访问、网络攻击、链路泄露等风险。 三、数据安全与数据保护架构落地 统筹企业全生命周期数据安全架构设计，覆盖数据采集、传输、存储、使用、共享、销毁全流程。结合国家及行业合规要求，设计数据分类分级、数据脱敏、数据加密、权限管控、数据防泄露、数据备份恢复、审计追溯等安全架构方案，将数据保护能力内嵌至业务系统、数据库、数据中台、数据接口的设计与开发环节，保障核心业务数据、用户数据、敏感数据合规安全。
产研研发技术这块进阶工作能独立推进作业 ,对原物料合规性筛选、技术梳理及食品合规(含标签审查背景)等项目支持(包含但不限于:
1.新品开发支持&完善品规 (含饮品热量) , 负责对本小组的研发工作完成情况进行验收，掌握落实新品研发任务节点。
2.对重点单品物料,跟进异常跟进&确保控制节点资料完备,提出持续改善方案并有效落地(参与供应链管理&协助工厂工艺异常调查(风险评估)。
3.负责组织设计新品开发相关工艺标准，产品设计以及相关技术文件初稿，并进行验收与审核，在小试结束前完成和技术部的对接工作。
4.根据业务发展需求, 能独立跨部门团队协作、沟通项目&推进规划。
一、整体技术规划与团队管理
1. 负责大数据基础建设与 AI Infra / AI Dev 两大方向的整体技术规划、架构设计、技术路线制定和长期演进。
2. 负责团队日常管理，包括目标拆解、任务分配、项目排期、过程跟进、质量把控和结果交付。
3. 参与关键技术方案评审和核心系统设计，对重大技术选型、架构升级、资源投入和交付风险负责。 二、大数据基础建设方向 负责公司大数据基础平台建设，重点覆盖 离线计算平台、实时计算平台、数据服务 API、大数据工具研发 等方向。
1. 离线与实时计算平台建设 负责离线与实时一体化数据平台建设，支撑大规模数据采集、加工、计算、调度、治理和服务输出。
2. 数据服务 API 能力建设 负责数据服务化能力建设，将底层数据资产通过标准化 API、数据网关、指标服务、标签服务、画像服务等方式输出给业务系统、AI 应用和分析平台。三、AI Infra / AI Dev 方向 负责公司 AI 工程化能力建设，重点覆盖 模型推理、模型应用、AI Infra、大模型创新应用开发 等方向。
1. agentic ai工程架构：主导agentic ai的工程架构设计、选型及实施工作。持续追踪行业领先的agentic ai架构，设计支持复杂决策、工具调用与协同工作的底层系统框架，为智能体应用提供稳定可靠的运行环境。
2. 研发质量及性能优化：构建和完善agentic ai实践流程与工具链，实现执行式智能体的开发、部署、监控与治理的全生命周期自动化管理，提升 agentic ai 研发与运维的质量、效率及研发合规工作。结合业务场景对性能(TTFT/TPOT/吞吐）的需求，不断系统性能，包括但不限于推理性能、执行链路优化、工具优化等。
3. 知识工程平台设计与实现：知识工程平台设计开发，包括数据采集、解析、抽取、向量化、存储到服务化的全链路技术方案。确保系统具备高可用、高并发、可扩展及易维护的特性。
1. 设计并落地茶饮新零售场景 AI Agent 系统，实现商品、营销、门店管理等业务流程的智能化改造；
2. 构建研发效能类 Agent，实现 代码 QA、漏洞检测、智能巡检、告警归因 等技术提效；
3. 制定中短期技术规划与落地方案，推动 Agent 在各业务线快速落地与迭代；
4. 规划 AI Agent 平台与算力调度体系，负责 MCP、RAG、工具调用及上下文管理等核心模块研发，参与Agent评测与优化，确保大模型在业务场景下的可靠性与效果；
5. 指导研发团队技术落地，提升跨部门协作与平台迭代效率。
As a Beverage R&D Manager, you will be responsible for leading the development and innovation of beverage products. Your primary focus will be on leveraging your expertise in food research and development to enhance our beverage offerings. Key responsibilities include:
Conducting in-depth analysis of food ingredients with a strong emphasis on understanding beverage formulations.
Exploring and comprehending the beverage consumption market in the United States, with a particular focus on local trends and preferences.
Performing competitive analysis to identify market trends, potential opportunities, and areas for product differentiation.
Leading the end-to-end process of beverage product development, from ideation to commercialization.
Collaborating with cross-functional teams to ensure seamless integration of R&D efforts with other departments, such as marketing and production.
Spearheading product innovation initiatives to enhance our beverage portfolio and maintain a competitive edge in the market.
1. 发现下一代SoC设计内存面临的挑战性架构问题，并提供相应的可行性架构方案；
2. 提供有竞争力的内存系统解决方案，负责内存子系统架构规范的制定和撰写；
3. 与SoC系统，产品业务、固件、设计以及验证团队协同工作，完成内存系统规格和方案制定，参与开发和验收。
1、对证券核心系统的稳定性与安全性做统筹考虑，建立事前预防、事中发现、事后改进的全链路保障机制，推动上述关键事项的落实和检视。
2、牵头制定技术标准与开发规范，推动各业务团队共建技术生态，提升整体研发质量与效率。
3、积极探索AI在研发中的使用，调研及引入智能化工具（如AI辅助需求分析、代码生成）赋能团队提升效率。
4、关注行业趋势，推动技术预研与创新落地，支撑证券业务长期发展。
- 工作经验：3年以上功能安全或系统安全相关工作经验，其中至少 2 年担任项目技术经理或同等角色，主导过跨团队的安全开发项目。
- 标准理解： 熟悉ISO
13849、ISO
15066、ISO
26262、ISO
21448、IEC
60335、ISO
10218、EN ISO 12100等安全标准。
- 项目管理能力：具备优秀的项目计划制定、进度跟踪、风险管理能力，熟练使用项目管理工具（如 Jira、Confluence、Project 等），有 PMP 或同等项目管理认证者优先。
- 沟通协调能力：具备出色的跨团队沟通与推动能力，能在多部门间建立共识、化解分歧，推动复杂问题闭环解决；有与第三方认证机构对接经验者优先。
- 英语能力：良好的英语读写与口语沟通能力，能独立阅读英文标准文档，能与国际认证机构进行英文技术交流。
