薪酬概览
平均月薪
¥20700
中位数 ¥17500 ｜ 区间 ¥16400 - ¥24900
数据来源：谈职全网21份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
38.1% 人群薪酬落在 8-15k
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
20
对比上月：岗位新增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 | 5 | 50% |
| >10年 | 5 | 50% |
热招职位
1.负责超大规模RAG系统端到端架构设计、技术选型与研发落地；
2.主导系统的迭代演进，不断优化RAG的性能、召回率及准确率；
3.承担团队技术指导及方向负责人角色，确保项目既定目标高质量达成。
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。
作为SoC性能架构师，你将从事大型通用CPU芯片SoC架构工作，主要包括：
1.从整芯片出发，定义低延时、高带宽的multiple-processors & multiple-chips的互联架构；
2.和建模团队一起，定义SoC的建模仿真方案，端到端指导建模团队进行架构建模仿真；
3.通过分析ESL建模假设和仿真结果，获得SoC架构性能竞争力分析预测报告，并且提出优化方案；
4.配合测试团队，分析定位性能问题，提出解决方案。
1.需求梳理：负责与业务团队的需求对接，分解网络产品功能，联合上下游团队推动网络需求落地；
2.技术收益评估：负责关键网络技术的技术方案设计与PoC验证落地，与业务深度联合优化，完成业务收益的评估闭环；
3.异构卡部署：负责异构GPU卡型的引入与通信性能相关的验收与调优，推动在业务训练/推理框架上的部署落地；
4.技术探索：探索高性能网络新方向，制定网络技术方案，负责前期PoC验证、技术可行性和业务收益评估。
腾讯云-智慧零售-零售行业技术咨询架构师（FDE Consultant）
1.有国际知名咨询公司战略咨询经验。
2.主导过零售行业数字化转型、科技升级类项目，有方法论沉淀。
3.有AI大模型在零售行业落地经验，或深度研究过Agentic Workflow。
4.在行业峰会有宣讲经历，或有公开展示的PPT作品/演讲视频。
5.持有PMP、项目管理或行业分析相关认证。
1. AI 解决方案设计与落地
深入理解 3C 制造业务场景，针对复杂问题（如 SMT 产线良率提升、设备预测性维护、物料智能排产、AOI 质检缺陷分析、质量全链路追溯、供应链协同优化等）设计并开发 AI 解决方案。
独立或主导完成大模型、强化学习模型、机器学习模型的研究、训练和部署，构建面向 3C 制造领域的 AI 智能体（如质检智能体、设备运维智能体、工艺优化智能体、生产调度智能体）。
2. 全栈技术攻坚
负责 AI 智能体、模型微调、知识工程等项目的核心开发，覆盖制造数据清洗与特征工程、模型构建与调优、产线系统集成及边缘推理性能优化，支撑产线实时推理与闭环控制。
探索大模型、多模态（机器视觉 + 红外 / 超声 / 光谱等）技术在 3C 制造场景的应用，推动工艺迭代、质检自动化与产线数字化深度融合，沉淀可复用的技术组件与解决方案。
1.负责金融风控场景中AI Agent方向的架构升级，提升大模型逻辑推理和任务规划能力，构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进，解决复杂场景下的自动化问题；
2.深入研究并应用LLM的复杂推理技术（如思维链CoT、思维树ToT），并熟悉应用Prompt Cache，多工具并发调度，上下文隔离，长短期记忆管理，权限与安全收敛等Agent工程化和治理技术，赋予Agent独立探索与解决问题的能力；
3.跟进LLM相关的算法最新技术方向，运用指令微调、强化学习等方法，提升大模型规划、推理与遵循指令的能力，从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力。
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。
云架构平台部是腾讯规模最大的技术部门之一，为公司各业务提供存储、接入和计算服务。这里有海量的存储平台、世界级的CDN服务、先进的操作系统和视频编解码技术以及自研芯片，我们致力于用技术的力量持续赋能客户，帮助他们提升效率、降低成本。云架构平台部聚焦于规模、产品竞争力、平台能力，通过存储、接入、计算等重点领域的核心技术能力，有力支持和保障腾讯云、自研云等重点业务；同时，部门在各技术领域不断挑战和创造新的记录，视频编码器在MSU国际大赛中一再夺冠、自研芯片性能持续优化助力业务发展、TencentOS深度参与全链路国产化操作系统OpenCloudOS共建，发布自主可控发行版等，在公司内部多次获得代表最高荣誉的技术突破奖和研发奖。
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。