薪酬概览
平均月薪
¥37200
中位数 ¥40000 ｜ 区间 ¥29400 - ¥45000
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
80% 人群薪酬落在 >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
2
对比上月：岗位减少3
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 | 5 | 100% |
热招职位
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。
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AI智能体相关技术方案的设计与规划，结合业务需求制定合理的技术路线，主导智能体核心功能的研发与实现；
2.开展AI智能体的核心模块开发工作，包括但不限于智能决策、任务规划、多模态交互、环境感知与适配等模块的编码实现、测试与优化；
3.深入研究大语言模型、强化学习、多智能体协作、知识图谱等相关技术，将前沿技术融入智能体开发中，提升智能体的自主决策能力、自适应能力与交互体验；
4.负责AI智能体系统的性能优化与问题排查，保障系统在不同应用场景下的稳定性、高效性与可靠性；
5.与数字化、业务及其他技术团队紧密协作，准确理解业务需求，将技术方案落地应用，推动AI智能体在具体业务场景中的部署与迭代；
6.跟踪国内外AI智能体领域的技术动态与研究成果，开展技术调研与预研工作，为团队技术创新与产品升级提供支撑；
7.公司领导交办的其他工作。
1、统筹分析并产品软件需求,确保软件需求的可行性
2、统筹设计并评估软件架构方案,确保输出符合软件设计开发流程要求的软件架构设计规范
3、统筹实施软件详细设计,输出符合编码规范的代码或模型
4、统筹实施单元验证,输出静态检查报告、代码评审报告
5、统筹设计软件组件的集成策略，确保不同模块之间能够高效协调运作
6、统筹研究先进技术,完成技术沉淀，促进技术进步
1. 计算机、自动化、电子、机器人等相关专业本科及以上学历，具备 3 年及以上客户端、端侧或嵌入式软件开发经验。
2. 熟练掌握 C++、Python、Rust、Go 中至少一门语言，具备扎实的多线程、异步 IO、网络通信和文件系统基础。
3. 熟悉 Linux 开发与调试环境，能够使用常见性能分析、日志诊断和问题定位工具。
4. 理解多源数据时间同步、缓冲队列、文件封装、传输校验和异常恢复等关键工程问题。
5. 具备良好的架构设计、代码质量和跨团队协作能力，能够独立推动复杂模块落地。
6. 能够熟练使用 AI Coding Agent 等 Vibe Coding 工具提升方案设计、编码、测试和问题定位效率，并具备审查生成代码、补齐测试及验证边界条件的能力。
加分项
1. 有机器人、自动驾驶、智能硬件或边缘计算设备的数据采集与回传经验。
2. 熟悉 ROS/ROS2、DDS、gRPC、WebSocket 或常见设备通信协议。
3. 有音视频编解码、点云处理、设备抽象层或跨平台桌面客户端开发经验。
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、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。
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
1、计算机、电子信息、自动化、通信、软件工程等相关专业，本科及以上学历。
2、具备 3 年及以上嵌入式软件、智能硬件、机器人、相机设备或移动终端相关开发经验。
3、熟练掌握 C/C++，具备良好的 Linux 编程基础；熟悉 Python、Shell 等脚本语言。
4、熟悉嵌入式 Linux 或 Android 软件架构，具备驱动、HAL、中间件或应用层开发经验。
5、熟悉 MIPI CSI、USB、I2C、SPI、UART、GPIO、CAN 等常见硬件接口及设备调试方法。
6、具备较强的问题定位能力，能够结合日志、抓包、示波器或系统性能工具分析软硬件问题。
7、具备良好的跨团队沟通和项目推进能力，能够适应快速迭代、试制交付及现场问题处理。
加分项
1、有机器人数据采集、自动驾驶数据采集、运动相机、AR/VR、智能眼镜或穿戴式设备开发经验；
2、有多目相机同步、硬件触发、PTP 时间同步、时间戳对齐或传感器融合相关经验；
3、有 Rockchip、Qualcomm、NVIDIA Jetson、全志、瑞芯微等嵌入式平台开发经验；
4、有图像 ISP、自动曝光、白平衡、图像编码、视频低延迟传输或图像质量调优经验。
岗位目标
通过建设稳定、可扩展的数采设备软件平台，保障多模态数据的稳定采集、可靠存储与高效上传，降低设备故障及无效数据比例，支撑机器人训练数据规模化生产。
1.主导大语言模型（LLM）在搜索问答场景的构建与持续优化，推动AI问答等创新搜索链路的业务落地。
2.负责Query理解、改写及意图识别核心算法的研发与迭代，实现高意向流量的精准排序与高效转化承接。
3.设计并优化搜索系统的语义召回与业务排序模型，平衡检索体验与商业化目标，驱动全集团APP自然搜索流量向营销商机转化。
4.深度挖掘并解析用户跨场景搜索的真实业务诉求，构建自动化搜索意图标签体系，实现跨业务线商机的精准识别与数据闭环回流。
5.统筹多维度搜索行为数据（Query、点击、转化等）及底层索引数据，进行模型的大规模训练与调优，沉淀高价值客户意图数据资产。
6.结合基础检索引擎架构，完善底层匹配机制，统筹建设并持续维护集团级金融专业知识库与词典引擎。
1、体系落地与运营：参与公司数据安全管理体系的构建与完善，推动数据分类分级、数据全生命周期安全管控机制的落地与日常运营。
2、业务风险评估：深入业务场景评估数据交互风险，识别数据安全与隐私合规风险点，设计并推动合理的管控方案落地，保障业务安全合规开展。
3、日常安全管控：负责数据传输/导出等高风险操作的安全审批，开展数据安全事件监控、响应处置及安全合规审计工作。
4、安全前置评审：参与新业务/新系统的需求与架构评审，在设计阶段前置提供数据安全咨询与合规建议，规避业务上线风险。
5、安全项目推进：协助规划并推动内部数据安全提升项目，协同各业务团队提升整体安全水位。