薪酬概览
平均月薪
¥37900
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥29200 - ¥46700
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
66.7% 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
8月新增岗位
3
对比上月：岗位新增2
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 | 1 | 33.3% |
| 5-10年 | 2 | 66.7% |
热招职位
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。
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。
产品研发与风味创新
独立研发经典 / 创意 Gelato 口味（水果、坚果、巧克力、芝士、特调等），把控低脂肪、高密度、绵密顺滑的意式核心口感；
结合季节、节日、市场趋势，开发新品、限定款、健康化款（低糖、无添加、素食、无乳等），形成产品矩阵。
配方优化与成本管控
制定标准化配方、原料配比、制作工艺，确保口感、质地、出品稳定；
在保证品质前提下，优化原料结构、提升出品率、控制研发与生产成本。
原料选型与品质把控
负责基底原料（奶、糖、基底粉、淡奶油等）、风味原料（鲜果、坚果、可可、果酱、酒等）选型、测试与供应商评估；
建立原料验收标准，确保产品安全、合规、口感统一。
工艺与 SOP 制定
制定 Gelato 制作全流程 SOP：巴氏杀菌、均质、老化、凝冻、硬化、储存、解冻复融等关键控制点；
解决出品问题：冰渣、粗糙、分层、化快、风味不足、膨胀率异常等技术问题。
产品落地与培训支持
完成小试 — 中试 — 门店量产落地，输出配方卡、操作手册、成本卡；
对生产 / 门店人员进行技术培训、操作指导，保证全国 / 全渠道口味一致。
市场与竞品调研
跟踪国内外 Gelato / 冰淇淋行业趋势、竞品口味、原料技术、消费偏好；
输出研发建议，支撑产品上新与品牌差异化。
合规与品控
确保产品符合食品安全法规、标签规范、过敏原管理；
建立产品留样、测试、稳定性评估机制。
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。
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。