薪酬概览
平均月薪
¥21300
中位数 ¥0 | 区间 ¥15900 - ¥26700
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
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 | 2 | 66.7% |
| 5-10年 | 1 | 33.3% |
热招职位
1、负责喜茶门店/供应链核心业务系统开发,支撑喜茶业务快速增长;
2、负责喜茶门店营运管理、供应链系统的需求迭代、技术方案设计、完成高质量交付和版本发布;
负责线上智能体产品、保险端核保核赔产品、投流系统的后端系统开发与维护,保障系统稳定性与可扩展性,支持业务端到端的算法策略落地。
1、负责核心业务系统的架构设计、模块开发、单元测试与持续交付,保障系统高可用与高并发能力;
2、参与微服务架构演进与分布式系统建设,主导性能调优、故障排查与技术债务清理;
3、编写高质量、可维护的代码,严格执行代码评审(Code Review)规范,推动研发效能提升;
4、配合产品、测试、SRE团队完成需求评审、灰度发布与线上监控告警体系建设;
5、跟踪业界前沿技术(如云原生、AI工程化、数据智能),在合规前提下推动技术落地。
1. 负责安全相关系统的研发;
2. 准确理解需求,参与技术方案和系统设计评审,负责业务功能研发;
3. 负责研发过程中的文档工作、测试联调工作;
4. 跟踪线上运营情况,及时修复线上问题;
5. 对现有系统的不足进行分析,找到目前系统的瓶颈,改进系统算
1.负责智能体平台知识库模块建设,包括知识运维全生命周期管理、RAG各环节,调研并引入前沿RAG相关技术。
2.基于知识库孵化上层应用,持续优化应用效果。
1.负责产品前后端功能编码设计和需求开发工作。
2.独立完成功能模块开发,参与技术方案讨论,制定编写接口文档,项目架构设计文档等。
3.能够与产品经理及测试人员互相协作高质量完成版本迭代任务。
4.完成上级交代的其他工作任务。
前端架构与全栈开发 (核心 - 约 70%) 核心研发:负责公司核心产品的前端功能开发,编写高质量、可复用、易维护的 React 组件,全面应用 TypeScript 确保类型安全。 全栈打通:参与 Java 后端微服务(基于 Spring Boot/Dubbo)的业务逻辑开发,独立负责从“数据库设计 - API 定义 - 页面高交互 UI 渲染”的完整闭环功能。 工程优化:负责前端性能优化、构建工具(Vite/Webpack)配置以及 CI/CD 流程的持续改进。 AI 效能与工作流构建 (特色 - 约 30%) AI 工具实践:在日常开发中深度应用 AI Coding Agent(如 Cursor, Copilot Workspace, Windsurf, Cline 等),利用 AI 加速代码生成、单元测试编写、Bug 排查及重构。 工作流交付与提效: 主导或参与将 AI 工具转化为标准化研发工作流的建设(如:结合 Model Context Protocol (MCP) 接入内部工具链、设计高效的提示词/上下文编排等)。
负责 AI应用与AI硬件(耳机/手机/IoT)端云一体化架构设计与落地,构建低延迟、高可用的智能服务体系
设计并实现基于 LLM 的智能体系统(Agent / Skills / Memory / Workflow),推动复杂任务自动化与多Agent协同
构建多模态AI能力链路(ASR / TTS / MT / LLM / Vision),支撑语音双工、实时翻译、AI助理等核心场景
构建 AI能力平台(Agent平台 / API / SDK / Plugin生态),支持开发者接入与生态扩展
设计端侧 + 云侧协同推理体系(Edge AI),优化延迟、功耗与离线体验
推动系统工程化与平台化(可观测性 / SLA / 自动化运维 / 成本监控),提升系统稳定性与研效
1.负责境外业务开放平台对接工作,参与境外服务商和品牌商合作对接全流程;
2.负责开放平台需求评审、技术方案设计、核心功能开发,确保需求高质量按时交付;
3.持续挖掘AI in Product机会点,给服务商提供智能好用的AI工具,提升对接效率;
4.深度参与AI Coding / Agent研发模式在业务中的落地实践,推动团队研发范式升级、研发效率提升。
1.负责微信支付安全服务(人脸组件、权限组件等)的开发和维护工作,满足海量服务下的高可用、高性能等要求;
2.负责微信支付安全风险管理体系的工程建设,包括DevSecOps、数据安全、办公安全、SoC等的开发和维护,持续打造高安全、高效能的安全治理体系。
1.从 0 到 1 构建过完整工程化体系,具备质量保障、性能优化、安全防护、灰度发布与监控告警等实战经验;
2.能在 AI 技术快速迭代中做出高质量架构决策,具备较强项目主人翁意识、技术判断力与业务落地能力。


