薪酬概览
平均月薪
¥19400
中位数 ¥0 | 区间 ¥14500 - ¥24400
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
33.3% 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
11月新增岗位
4
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 |
|---|---|---|
| 5-10年 | 4 | 100% |
热招职位
1.负责超大规模通用大模型服务的 SRE 体系建设,保障 AI 平台在高并发、高吞吐、复杂异构资源环境下的稳定性、可用性与服务质量;
2.负责 AI Infra 监控、可观测性、告警治理与自动化运维平台建设,构建覆盖 GPU、网络、存储、推理链路与模型服务全生命周期的智能运维体系;
3.负责线上故障快速定位、应急响应与稳定性治理,建立标准化应急预案、故障复盘与根因分析机制,持续提升系统韧性与业务连续性;
4.参与大模型训练与推理平台的部署、调优与自动化能力建设,推动 LLMOps / MLOps 工程化体系落地,提升平台交付效率与稳定性;
5.深入分析系统瓶颈与容量热点,通过数据驱动方式识别稳定性风险与性能短板,持续推动架构优化与平台演进;
6.负责 GPU / CPU / 网络 / 存储等资源利用率治理,推进模型推理加速、弹性调度与成本优化,持续提升资源效率与 ROI;
7.跟踪业界 AI 硬件与 Infra 技术演进(GPU、网络、存储、推理框架等),结合业务场景推动基础设施选型、架构升级与技术创新;
8.探索 AI Native SRE、智能 OnCall、AIOps、Agentic 运维等前沿方向,推动运维体系向智能化、自愈化与自治化演进。
1、负责散热器产品量产测试方案制定、测试设备开发
2、负责散热器产品可靠性测试方法研究,为品质工程师提供合理、明确的测试计划
3、根据测试需求,寻找测试资源
4、对测试结果评价,并依据测试结果对产品提出优化意见
5、主导跟进并管理测试交付目标与要求,确保测试交付满足各开发项目要求
1.完成服务器领域基本的性能指标测试,包括静态验证,负载验证,带宽,典型benchmark等。
2.具备独立的性能测试分析能力,对于相关指标能进行独立分析和调优方案输出。
3.联合芯片架构和模型团队完成整芯片性能优化,输出性能竞争力分析测试报告。
4.对于服务器领域典型上层应用,中间件,操作系统,驱动等进行分析,识别性能瓶颈,进行简化和抽取,构建性能测试用例库。
5.和系统测试团队合作,完成CPU系统性能测试平台的构建,提升和完善性能测试效率。
1. 负责公司核心产品(包括移动端App和Web端)的功能测试、兼容性测试及性能测试,保障产品质量。
2. 深度参与产品需求评审,分析需求合理性,制定详细的测试计划和测试用例,确保测试覆盖度。
3. 积极利用AI工具辅助编写测试用例、生成自动化测试脚本、构造测试数据及定位缺陷,显著提升测试效率。
4. 准确记录并跟踪软件缺陷,推动开发人员及时解决问题,对线上问题进行复盘与总结。
5. 参与接口测试及能压测。
1、负责逆变器各工况下的硬件白盒测试
2、参与需求分析,编写硬件测试方案、测试规范。
3、负责测试任务执行,以及白盒测试的工作把控
4、准确地定位并跟踪测试问题,及时与研发、第三方沟通。提交测试问题并推动问题及时解决和闭环。
5、记录测试数据,编写测试报告,提出改善建议。
1.负责以太网物理层和数据链路层测试;
2.负责以太网TCPIP和SOMEIP测试;
3.负责以太网诊断协议、刷写和OTA测试;
4.负责CAN/CANFD/LIN通信测试和AUTOSAR网络管理测试;
5.负责测试方案设计、测试规范编写和测试脚本开发;
6.负责测试问题定位、问题跟踪;
1. 本科及以上学历,计算机/电子/自动化/机器人工程等相关专业;
2. 2年以上的复杂的软件工程/嵌入式/分布式系统/多模型交互等领域的测试经验(其一或以上);
3. 具备一定的编程能力(Python/C++/Java),具备良好的编码风格参与编写自动化框架/运控脚本/测试平台开发等;
4. 熟悉使用SIL/HIL其中之一的技术,对仿真软件(MuJoCo/Isaac系列/Gazebo等)具备一定的项目实践经验,可进行部分场景模型的修改及完善,并对仿真结果进行分析及问题的排查;
5. 有良好的组织协调能力、沟通表达能力、主动学习能力,自驱力强。
加分项:
1. 有主导负责多模态(语音/具身/导航/视觉等)/机器人学/传统控制/深度控制/强化学习/slam原理等领域的经验者加分;
2. 有大模型技术(Prompt/RAG/微调等)在测试领域经验中实践并应用的经验者更佳。
1、测试体系构建:建立毫米波雷达全生命周期测试标准(研发验证、产线测试、场景实测),覆盖射频性能、感知算法、环境适应性等维度。
2、设计自动化测试工具链(如点云数据比对、多传感器同步采集),提升测试效率。
3、场景化测试验证:针对无人机低空物流场景(如城市峡谷、强电磁干扰、雨雾天气),制定毫米波雷达的极限工况测试方案。主导外场实测,验证雷达在真实飞行中的探测精度、抗干扰能力及失效模式。
4、问题闭环管理:分析测试数据(如虚警率、漏检率、测距误差),定位硬件/算法缺陷并推动研发团队优化。建立雷达性能基线库,支撑量产一致性管控与供应商质量评估。
5、合规性测试:负责毫米波雷达频段辐射、EMC等法规测试,协助完成型号核准认证。
6、跨职能协同:与算法、硬件、飞控团队协作,设计"感知-控制"联调测试用例,确保系统级功能达标。
7、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程,积极推动AI在业务场景中的落地实践,持续提升个人及团队的工作效率与产出质量;
1.负责 AI 应用(大模型、RAG、Agent、多模态交互等)的全流程质量保障,包括功能、性能、稳定性、幻觉、对齐度、安全性等专项测试。
2.构建 AI 测试体系,设计测试策略、测试标准、评测指标与自动化方案,提升 AI 系统可靠性与可控性。
3.参与研发流程 AI 提效建设,通过 AI 工具 / 平台实现需求分析、用例生成、缺陷分析、回归测试、自动化执行等环节增效。
4.搭建 AI 测试数据集、评测集、测试点 Checklist、测试标签体系,支持用例自动生成与覆盖度评估。
5.与算法、研发、产品协作,推动 AI 质量左移,输出质量报告、风险评估与优化建议。
6.探索 AI + 测试前沿技术(MCP、Skills、自动化 Agent、RAG 测试、模型评测等),落地团队提效工具与平台。
1.负责喜茶业务的软件质量保证工作,提升测试质量和测试效率;
2.参与需求分析与评审,设计测试方案,编写测试用例(自动化 / 手动)
开发、维护自动化测试工具、脚本及相关测试平台,解决复杂测试问题;
3.构建持续集成 / 持续测试(CI/CT)流程,推动测试左移和 DevOps 落地;
4.分析测试结果,定位并跟踪缺陷,与开发、产品团队协作推动问题解决
优化测试策略和流程,参与测试技术选型与创新,提升团队整体测试能力;
5.研究行业前沿测试技术(如 AI 测试、性能测试、安全测试等),并在团队内推广落地。
测试工程师5000-6500元/月
1. 功能不良品的分析及维修,负责产线上测试及烧录不良品的分析及维修并记录报表。
2. 客退/客诉不良品的分析及维修,负责客退/客诉不良品的分析及维修并填与处理报告及维修记录。
3. 返修及元件拆除的评估及处理,负责协助营销及供应链中心评估产品返修及品质异常后元件拆除的评估及处理。
4. 根据生产资料及客户需求对测试治具及测试工时进行初步评估,进行产品程序烧录及测试。
5. 根据测试流程及步骤编写测试作业指导书。
6. 建测试平台,教导生产作业员测试要求及标准。
7. 负责测试设备、仪器、工具的日常保养,申购及维修及报废工作。任职要求:(1)有2年以上电子产品维修经验,熟悉电子电路原理和电路分析。(2)会电子原理电路图。(3)熟练使用模拟和数字示波器及其它测试仪器以及不良电路维修。(3)人品端正,乐观向上,勤奋好学,务实创新,有良好的团队精神。(4)熟悉常用测试工具以及程序烧录工具。(5)有一定的组织和学习能力。(1)一经录用,公司将提供同行业中上水平薪酬福利;(2)公司为员工购买五险一金,补充商业保险;(3)提供房补、营养补、车补、交通补贴等福利;(4)带薪年假:工作满一年可享受5天的带薪年休假;(5)年底奖金:年底根据公司运营情况发放十三薪;(6)各类培训:不定期安排各项内外部培训,为员工提供多样的学习和发展;(7)体检:正式员工可享受每年定期组织的员工体检,时刻关注员工身体健康;(8)生日、节日关怀:每逢员工生日或重要节日,公司都为员工准备了精美的礼品或礼金,送上公司的关怀和祝福;(9)公司每月为正式员工发放生活用品;(10)工作关怀:每周四下午提供水果、点心供大家享用;(11)兴趣小组:公司成立各类兴趣小组,让员工展示自身所长;(12)员工活动:公司不定期组织员工活动,丰富员工的业余生活。面试地址:深圳市南山区西丽珠光路珠光创新科技园4栋6楼工作地址:深圳宝安区松岗街道沙浦社区洋涌工业区招聘联系人:许小姐招聘电话:+86(0)755-26054178 / 26406742 / 26426045 /26068477 分机:854招聘电话:******(工作日8:30-12:00 13:30-17:30拨打)招聘微信:*****英文网址:http://www.abp.net.cn中文网址:http://www.yingchuangli.com/招聘邮箱:HR@abp.net.cn
1、负责视觉-语言大模型(VLM)研发与优化,推动中医智能诊疗、医学图像分析等场景的端到端算法落地。
2、针对舌象、面色、关节等多类医学图像,开发分类、检测、分割及异常检测算法,支撑辅助诊断与健康评估。
3、设计跨模态融合架构,实现图像、文本等多源数据的协同建模与联合推理。
4、基于LLM/VLM进行SFT、RLHF、LoRA等微调,优化辨证论治、报告生成、医学问答等任务,提升临床实用性。
5、开发具备自主推理与工具调用能力的Agentic智能体,覆盖辅助诊断、用药监测、随访管理等自动化场景。
6、构建医学知识图谱,结合RAG技术增强模型可解释性与专业可信度。
7、跟踪前沿技术,探索创新应用,确保算法符合医疗伦理与监管要求。
- 机械、控制、机器人、自动化、计算机、人工智能等相关专业硕士及以上学历,
- 理解机器人运动学、动力学及全身控制基本方法,具备较强的强化学习算法能力,熟悉深度强化学习在机器人控制中的训练、调参、评测与部署流程,能够结合具体问题进行技术选型与系统集成,
- 具备复杂机器人系统从仿真开发到实机部署、调试和迭代优化的完整经验,能够在真实机器人系统上定位和分析控制、传感、执行器、通信或系统集成相关问题,并推动闭环解决,
- 具备较强工程实现能力,熟练使用 C++ / Python,熟悉 PyTorch 等深度学习框架,能使用 legged_gym、Isaac Lab 或 mjlab 等开源训练框架开展训练、验证与部署调试,
- 具备复杂技术项目主导经验,能够独立完成技术方案设计、问题拆解、风险识别和跨团队推进,
- 有作为核心技术负责人、项目负责人或团队负责人推动关键技术攻关落地的经验者优先。
优先考虑
- 有基于强化学习的人形机器人行走(Locomotion)、上下肢协同控制(Loco-Manipulation),全身控制(WBC)相关经验,
- 有 sim-to-real、策略泛化与数据闭环相关经验,
- 有复杂接触场景控制、contact-rich manipulation、任务级动作执行等相关经验,
- 有大规模训练平台、分布式训练、策略部署优化或仿真基础设施建设经验,
- 有机器人控制、强化学习或人形机器人相关领域的高水平论文、开源项目,或在业界知名机器人项目中承担核心角色者优先。
你将获得的机会
- 参与定义机器人通用全身控制能力的核心技术路线,推动强化学习方法在真实机器人系统中的落地与演进,
- 面向产品化与量产场景,持续解决算法在实机部署、联调优化与复杂环境执行中的关键问题,
- 对关键技术方向、系统架构、团队建设和项目推进产生实质影响



