深圳技术研发部总监
技术研发部总监是一家公司中负责领导和管理技术研发团队的高级管理职位。总监在技术决策和战略规划方面发挥重要作用，负责领导团队进行创新性的研究和开发工作，推动技术创新与产品研发。总监需要与其他部门合作，确保技术研发与业务目标紧密结合，同时负责制定和执行部门的预算和资源分配。此外，总监还需要关注行业发展动向和竞争对手的情况，以保持公司在技术领域的竞争优势。总监需要具备高度的技术专业知识和领导才能，能够促进团队协作和推动创新，以实现公司的长期发展目标。
薪酬概览
平均月薪
¥38400
中位数 ¥35000 ｜ 区间 ¥31300 - ¥45600
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
62.5% 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16
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 | 100% |
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.统筹锅炉、输煤相关专业的技术管理工作；
2.负责清洁燃烧、输煤专委会日常工作和专业委员管理，组织制定专委会年度工作计划并监督实施；
3.组织编制本专业技术管理制度和技术标准；
4.组织开展本专业“四新”调研、新技术研究应用，技术交流与培训；
5.组织开展基建、技改项目的技术审查；
6.组织开展本专业重大技术难题攻关和技术监督工作；
7.参与招评标、技术后评价、节点验收等技术支持工作；
8.领导交办的其他事项。
1. 根据公司规划，负责现制烘焙的海外开发制定及实施，包括产品概念、产品原物料筛选、设备&工具应用评估、研发方案制定，实施产品开发等；
2. 负责海外烘焙产品的研发和SOP制定，确保产品质量和一致性。
3. 负责海外门店的技术支持和培训，并协助海外门店伙伴进行操作落地，确保产品在海外门店的顺利落地。
1.关注海内外行业动态、市场趋势、新原料或相关设备等
2.针对开发元素做深入调研，包含原材料挖掘及竞品等，结合公司战略方向做产品开发提案
3.负责海外市场产品测试工作，包括物料开发和迭代、产品开发及落地、现行产品维护等
4.熟识基础office软件操作，汇整项目进度及其他相关文件
5.与相关部门协作推进海外项目落地
1.负责基于需求，进行分析和澄清，联合相关团队进行需求评估、接纳/拒绝决策及全流程需求管理，并且闭环落地及文档基线化。
2.负责 SoC 架构落地过程中的跨前后端、软硬件协同管理，推动架构分析、特性决策、风险跟踪及落地执行。作为SoC架构师，参与SoC关键IP的选型，跟踪和评估IP需求规格和风险管理。
3.负责架构技术文档和仿真报告交付，推动架构 sign-off，协同相关团队完成方案澄清与落地闭环。
4.作为 SoC 架构接口人，组织相关团队的技术拉通，支持 pre-silicon 性能/功能验证及问题定位，协调软硬件完成性能和功能问题分析闭环，并输出技术总结支撑下一代芯片改进。
芯片系统架构师站在系统全局和端到端性能/功能视角，定义和优化跨越芯片微架构、系统软件、编程模型完整解决方案。确保芯片在最终应用场景提供最优的性能、能效和开发体验。工作职责包括（可以覆盖一个或多个领域）
（1）基于对于垂直领域（服务器，AI，机器人）软硬件技术堆栈的理解、定义芯片的核心的架构方案，包括但不限于芯片内存子系统，一致性总线，片间高速互联， 虚拟化，芯片流控，网络加速，异构计算等方面。
（2）参与或领导RISCV 指令集架构扩展的定义，确保新指令不仅硬件实现高效，更能被编译器、开发工具和开发者有效使用。
（3）与编译器架构师紧密合作，参照编译器优化策略（如自动向量化、二进制翻译），将高层语言高效映射至目标微架构。
（4）深入分析关键工作负载（如LLM推理、服务器存储，搜推广，公有云，私有云，大数据等），从软件和系统行为中提取硬件优化机会，转化成架构/微架构方案，并确保其在芯片上落地。
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优先；
2.拥有5年以上复杂项目管理经验；有整机集成经验者优先（如：工业机器人、无人机、自动驾驶车辆等）；
3.熟悉软件的部署方法及脚本指令使用（软件烧录/linux命令/python/Logs分析等）；
4.丰富的软硬件结合项目经验对软硬件的知识都比较熟悉（电子电器/传动机械/大模型/软件工程/CI/DevOps等）；
5.熟悉机器人基本架构优先，如机器人控制理论、SLAM、视觉感知、电机伺服控制、具身智能等；
6.有较好的项目管理能力和跨团队协调能力。精通敏捷开发与瀑布式管理，且具备处理复杂项目经验者优先。
美团是中国领先的生活服务科技平台，拥有覆盖数千万商户与数亿用户的真实履约网络。美团无人机是全球率先实现城市低空配送常态化运营的团队。我们正将具身智能技术引入大规模真实物理场景，探索"让机器像人一样理解世界、自主行动"的下一代智能体。在该岗位中您将负责：
1.参与机器人系统工程的研发与落地，面向全球市场即时零售、餐饮等行业场景，推动边缘智能与AI加速计算在机器人系统中的规模化应用，实现客户价值最大化；
2.边端AI加速计算架构设计：针对机器人实时感知、推理与控制场景，主导边缘侧芯片选型、异构计算平台（CPU/GPU/NPU/FPGA等）架构设计与优化，构建高效的端侧AI计算子系统；
3.芯片与硬件平台研究：持续跟踪和评估主流边端AI芯片（如NVIDIA、高通、地平线、黑芝麻等），制定芯片选型策略，支撑机器人产品迭代路线规划；
4.机器人通信总线架构设计：负责高实时控制链路、高带宽感知数据链路及末梢设备互联，构建通用可扩展的确定性实时通信网络拓扑。
5.系统级算力与功耗优化：在算力受限的机器人端侧场景下，进行全链路算力调度、功耗预算与热设计协同优化，保障AI负载在实时性、稳定性、能效与成本之间的最优平衡；
6.软硬件协同设计：与嵌入式软件、算法、硬件团队协作，完成AI加速模块的驱动适配、BSP支持和系统集成，确保机器人整机AI能力的稳定交付；深入理解ROS/ROS2、Isaac ROS、CUDA等软件栈，能够从硬件层面量化算力、功耗与延迟约束，为算法团队提供系统级设计基准；
7.行业追踪与标准参与：持续追踪AI芯片与边缘计算行业动态，参与行业标准制定、产品取证与流程设计，推进技术合规。
工作职责
覆盖半导体器件、光器件、数字芯片、液冷材料多个细分领域：
1、负责细分领域的全生命周期管理，包括物料引入、过程管理、物料退出等，对所负责芯片的技术及质量结果负责；
2、负责细分领域的规划工作，分析行业资源并追踪技术演进，结合产品需求提前规划；组织相关方制定物料选用策略及供应商合作策略，提升原材料采购竞争力；
3、负责细分领域的应用技术研究，推动前瞻性、应用性课题研究，攻克技术难关与瓶颈，解决材料应用中的重难点问题；
4、负责细分领域的质量管理，制定并实施材料质量管控要求、质量与可靠性标准，通过质量策划、保障、改善等措施提升材料质量，同时牵头材料质量问题的分析与处理；
5、负责相关能力建设与经验积累，提炼方法论，总结输出技术文档、培训文档、最佳实践等，开展人员培养与经验传递；
6、代表公司在行业协会及论坛发言交流，扩大行业影响力。
任职要求
1、半导体/光器件/数字芯片方向需为微电子、光电、电子信息、通信、集成电路等相关专业；液冷材料方向需为材料、热能、化工、暖通等相关专业；硕士及以上学历；
2、掌握电路、光路、器件工艺等对应领域核心理论，熟悉各类核心器件、材料特性及生产应用流程；液冷方向需掌握传热学、流体力学、热设计仿真等专业技能；
3、具备科研攻坚与工程实践能力，有相关课题、项目、实习经历，或拥有论文、专利成果者优先；
4、具备系统性思考与自主执行能力，能够主动推进任务、承压并行处理多项工作，对结果负责；沟通协作能力良好，职业规划稳定，愿意长期深耕本技术领域。
工作职责
覆盖半导体器件、光器件、数字芯片、液冷材料多个细分领域：
1、负责细分领域的全生命周期管理，包括物料引入、过程管理、物料退出等，对所负责芯片的技术及质量结果负责；
2、负责细分领域的规划工作，分析行业资源并追踪技术演进，结合产品需求提前规划；组织相关方制定物料选用策略及供应商合作策略，提升原材料采购竞争力；
3、负责细分领域的应用技术研究，推动前瞻性、应用性课题研究，攻克技术难关与瓶颈，解决材料应用中的重难点问题；
4、负责细分领域的质量管理，制定并实施材料质量管控要求、质量与可靠性标准，通过质量策划、保障、改善等措施提升材料质量，同时牵头材料质量问题的分析与处理；
5、负责相关能力建设与经验积累，提炼方法论，总结输出技术文档、培训文档、最佳实践等，开展人员培养与经验传递；
6、代表公司在行业协会及论坛发言交流，扩大行业影响力。
任职要求
1、半导体/光器件/数字芯片方向需为微电子、光电、电子信息、通信、集成电路等相关专业；液冷材料方向需为材料、热能、化工、暖通等相关专业；硕士及以上学历；
2、掌握电路、光路、器件工艺等对应领域核心理论，熟悉各类核心器件、材料特性及生产应用流程；液冷方向需掌握传热学、流体力学、热设计仿真等专业技能；
3、具备科研攻坚与工程实践能力，有相关课题、项目、实习经历，或拥有论文、专利成果者优先；
4、具备系统性思考与自主执行能力，能够主动推进任务、承压并行处理多项工作，对结果负责；沟通协作能力良好，职业规划稳定，愿意长期深耕本技术领域。
1.熟悉AI与大数据结合的应用场景，有机器学习平台或数据智能项目经验；
2.拥有大数据领域权威认证（如CDA、CDMP、AWS/Azure/GCP相关认证）；
3.参与过大型行业级大数据重点项目，具备标杆案例打造经验。