深圳Android工程师
Android工程师是负责开发和维护Android应用程序的专业人士。他们需要具备扎实的Java或Kotlin编程技能，并且熟悉Android开发工具和平台。Android工程师通常与产品经理、UI/UX设计师和后端工程师合作，确保应用程序符合设计需求，并且能够与后端系统进行有效的交互。他们需要关注用户体验、性能优化、安全性和平台兼容性等方面。在日常工作中，Android工程师可能会进行需求分析、代码编写、调试和测试等工作。此外，他们也需要跟踪最新的Android开发趋势和技术，不断提升自己的技能和知识。因为Android操作系统的不断更新和发展，Android工程师的工作也具有挑战性和活力。
薪酬概览
平均月薪
¥18800
中位数 ¥16500 ｜ 区间 ¥14700 - ¥22800
数据来源：谈职全网33份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
66.7% 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
6月新增岗位
17
对比上月：岗位减少9
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 | 11 | 84.6% |
| 3-5年 | 2 | 15.4% |
热招职位
1.根据产品总体设计，完成Android移动App的模块、核心算法开发；
2.及时更新最新的移动开发技术，为团队完成技术积累与沉淀；
3.对公司已有的Android代码进行版本维护、优化；
4.根据开发过程中的体验对产品提出改进建议；
5.配合公司市场、运营、项目等部门，提供产品相应的技术支持。
1.参与iOS客户端的需求分析与功能开发；
2.在资深开发人员指导下，完成模块编码、自测与维护工作；
3.遵循编码规范，编写可读性强、结构清晰的Swift或Objective-C代码；
4.协助修复App运行中的Bug，优化用户体验；配合测试团队完成功能验证与问题修复；
5.学习并掌握团队使用的技术栈与开发流程。
1.负责国内外用户端及门店端的IOS架构设计、开发与优化，确保应用的高性能、高可用性以及良好的用户体验，同时推进门店实体信息化系统的升级；
2.深入理解业务需求，与产品经理、UI/UX设计师紧密合作，将设计稿转化为高质量的代码实现；
3.主导技术难题攻关，对现有应用进行性能分析、问题定位及优化，提升应用响应速度和稳定性；
4.跟进iOS平台最新技术动态，评估并引入新技术、新框架，持续提升产品技术竞争力；
5.编写可维护、可扩展的代码，参与代码审查，确保代码质量，指导并提升团队整体技术水平；
6.关注用户体验细节，对应用的交互设计提出改进建议，提升用户满意度。
PUBG Mobile-游戏后台开发工程师(UGC方向)-新星引力计划
1.对射击游戏或者UGC品类项目有相关开发经验；
2.对机器学习算法或者AI技术在游戏运用有经验者优先。
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。
1.参与ai agent应用构建，在丰富的业务和垂直场景下，紧跟前沿agent应用技术发展，构建各类ai agent应用；
2.紧跟ai应用的前沿技术范式，提升ai应用构建的系统能力。
1.负责腾讯云安全相关产品的质量保障工作，负责项目质量体系化建及优化；
2.针对Qclaw/管家等产品的功能、性能、稳定性、可靠性开展专项测试与调优，负责接口、UI自动化测试，保障和提升产品质量。
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）。
1. 需求洞察与方案设计：深入客户业务一线，挖掘痛点，转化为技术方案。
2. 技术交付与集成：主导端到端交付，包括原型开发、系统集成、部署调试。
3. 项目管理与客户成功：独立管理项目全周期，推动落地并实现业务价值。
4. 反馈闭环与产品迭代：作为连接市场与研发的"神经末梢"，带回一线反馈。
参与平安集团智能理赔系统的研发，利用大语言模型（LLM）、多模态理解与知识图谱技术，构建“从客户材料到赔付决策”的全自动审核引擎。 主要职责： - 参与 AI 理赔审核系统的研发，协助构建多模态文档（医疗影像、保单 PDF）的信息提取，实现对客户提交材料的理解与判别； - 设计并实现保单条款与理赔规则的结构化表示，支持大模型精准调用与推理； - 追踪大模型领域前沿技术，优化大模型提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-tuning）与RAG（检索增强生成）方案，提升模型在复杂理赔场景下的判断准确率； - 负责理赔案件数据的清洗、标注体系设计及高质量数据集的构建； - 参与系统开发，将AI模型能力集成到理赔流程中，支持高并发、低延迟的生产环境部署； - 编写技术文档、参与代码评审，持续优化系统稳定性与可维护性。
1.担任对应学科老师，提高学生学习力；
2.参加学科教研活动，提高教研水平；
3.参加工作时间内的培训，提升自我不可替代性；
4.跟进学生学习情况，定期给与家长反馈。
