深圳Linux应用工程师
Linux应用工程师是负责开发、维护和优化在Linux操作系统上运行的应用程序的专业人员。他们需要具备扎实的Linux操作系统知识和熟练的编程能力，能够利用各种工具和技术来开发高效、稳定、安全的应用程序。在工作中，Linux应用工程师通常要参与需求分析、系统设计、程序编码、测试和部署，以及不断优化和维护现有的应用程序，确保其在Linux环境下能够高效地运行。他们还需要深入了解Linux操作系统的特性和限制，以便更好地利用其资源和特性来开发应用程序。此外，他们还需要与团队成员协作，参与技术讨论和解决复杂的技术问题。因此，Linux应用工程师需要具备良好的沟通能力、团队合作精神和解决问题的能力。
薪酬概览
平均月薪
¥22000
中位数 ¥20000 ｜ 区间 ¥16100 - ¥27900
数据来源：谈职全网10份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
70% 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
4月新增岗位
9
对比上月：岗位减少5
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 | 9 | 100% |
热招职位
1.完成车载智能网联系统的软件系统代码的实现，程序设计，编写开发文档；
2.辅助进行智能网联系统的功能定义；
3.根据设计文档或需求说明完成Linux应用开发和调试、测试和维护；
4.智能网联系统的实车联调和适配；
5.配合驱动工程师和BSP工程师进行系统优化和项目开发.
1.负责AI智能体相关技术方案的设计与规划，结合业务需求制定合理的技术路线，主导智能体核心功能的研发与实现；
2.开展AI智能体的核心模块开发工作，包括但不限于智能决策、任务规划、多模态交互、环境感知与适配等模块的编码实现、测试与优化；
3.深入研究大语言模型、强化学习、多智能体协作、知识图谱等相关技术，将前沿技术融入智能体开发中，提升智能体的自主决策能力、自适应能力与交互体验；
4.负责AI智能体系统的性能优化与问题排查，保障系统在不同应用场景下的稳定性、高效性与可靠性；
5.与数字化、业务及其他技术团队紧密协作，准确理解业务需求，将技术方案落地应用，推动AI智能体在具体业务场景中的部署与迭代；
6.跟踪国内外AI智能体领域的技术动态与研究成果，开展技术调研与预研工作，为团队技术创新与产品升级提供支撑；
7.公司领导交办的其他工作。
1、统筹分析并产品软件需求,确保软件需求的可行性
2、统筹设计并评估软件架构方案,确保输出符合软件设计开发流程要求的软件架构设计规范
3、统筹实施软件详细设计,输出符合编码规范的代码或模型
4、统筹实施单元验证,输出静态检查报告、代码评审报告
5、统筹设计软件组件的集成策略，确保不同模块之间能够高效协调运作
6、统筹研究先进技术,完成技术沉淀，促进技术进步
1.负责手游以及端游的各类型NPC，Bot，基于强化的拟人AI等AI的行为和表现开发；
2.开发，实现，以及优化AI相关的各种系统，包括但不限于感知，寻路，动作，同步等；
3.参与AI的行为与动作表现设计，与动作，策划团队紧密协作，使其符合品质要求；
4.调试并修复与AI相关的问题，对AI品质负责；
5.解决与优化AI的各项性能问题与系统瓶颈；
6.负责构建精确的AI数值分析体系，并持续迭代AI的投放效果。
1. 计算机、自动化、电子、机器人等相关专业本科及以上学历，具备 3 年及以上客户端、端侧或嵌入式软件开发经验。
2. 熟练掌握 C++、Python、Rust、Go 中至少一门语言，具备扎实的多线程、异步 IO、网络通信和文件系统基础。
3. 熟悉 Linux 开发与调试环境，能够使用常见性能分析、日志诊断和问题定位工具。
4. 理解多源数据时间同步、缓冲队列、文件封装、传输校验和异常恢复等关键工程问题。
5. 具备良好的架构设计、代码质量和跨团队协作能力，能够独立推动复杂模块落地。
6. 能够熟练使用 AI Coding Agent 等 Vibe Coding 工具提升方案设计、编码、测试和问题定位效率，并具备审查生成代码、补齐测试及验证边界条件的能力。
加分项
1. 有机器人、自动驾驶、智能硬件或边缘计算设备的数据采集与回传经验。
2. 熟悉 ROS/ROS2、DDS、gRPC、WebSocket 或常见设备通信协议。
3. 有音视频编解码、点云处理、设备抽象层或跨平台桌面客户端开发经验。
1、负责软件技术发展方向的规划
2、负责软件开发标准和流程制定以及嵌入式软件平台化工作
3、负责项目的需求分解/架构设计/方案选型/子系统或模块划分/接口定义/框架代码编写，对系统的重用/扩展/安全/性能/简洁等做系统级的把握。
4、持续优化和演进平台软件架构，防止软件架构腐化和满足业务发展的需求。
5、负责软件设计人员/开发人员软件架构能力提升的培训
6、识别项目中的关键技术点，牵头攻关项目中的疑难问题
1、聚焦地平线国内与海外开发者生态社区的推广工作，及时收集并追踪用户问题；
2、协助社区内容数量和质量的提升，与资深工程师一起跟踪行业热点与前沿技术话题，打造精品内容；
3、负责地瓜机器人开发者社区技术布道，与众多技术爱好者共同发现机器人开发平台的无限可能。
1、负责嵌入式Linux/RTOS系统BSP开发及平台Bring‑up，完成系统移植、驱动开发及系统稳定性优化；
2、负责SoC关键IP模块驱动开发与调试，包括充电、Memory、eMMC/SDIO、USB、Audio、Debug等模块；
3、负责平台级系统问题分析与性能优化，包括内存、调度、IO及系统稳定性问题定位；
4、负责系统功耗分析与优化，支持低功耗调试及复杂问题定位。
1. 大模型工作流架构设计：负责基于大语言模型（LLM）的自动化业务工作流设计与落地，利用智能体技术解决复杂的业务逻辑编排问题，提升业务处理效率。
2. 核心框架开发：深入使用 LangChain 和 LangGraph 框架构建状态机驱动的智能体系统，实现任务规划、记忆管理、工具调用及异常处理的闭环。
3. AI 辅助研发提效：在代码开发过程中，熟练运用各类 AI 编程助手进行代码生成、重构、调试及单元测试编写，显著缩短交付周期并保证代码质量。
4. 业务场景落地：结合具体业务需求（如智能客服、自动核保、理赔定损辅助、数据清洗与分析等），将非结构化数据转化为可执行的业务动作，推动大模型技术在生产环境的规模化应用。
5. 性能优化与评估：对大模型应用进行延迟优化、成本控制和效果评估（推理加速，受控输出，harness工程），确保系统的稳定性与准确性。
加入我们的中国物联网音频软件开发团队，为骁龙物联网平台的高通系统级芯片（SoC）提供高质量的音频/语音解决方案。
具体职责
· 音频调试、优化现有音频驱动程序和软件。
· 执行问题分类、根本原因分析，并制定调查策略。
· 设计、实现并验证音频功能（例如 Fluence、KWD、BT/DP/USB 音频）。
· 遵循既定的软件流程，并为持续的质量改进做出贡献。
· 与内部和国际团队协调，解决问题并提供解决方案。
1、核心框架设计与开发:基于阿里开源AgentScope框架，负责智能体开发框架封装、底座集成与架构设计，主导技术选型、迭代优化，保障框架稳定可扩展，适配多业务场景。
2、 技术方案落地：设计框架企业级适配方案，攻克分布式部署、多智能体协同、大模型接入等技术难题，推动框架全流程落地。
3、 团队传帮带：负责团队技术指导，培养开发人员，沉淀技术规范，搭建成长体系，提升团队整体技术能力。
4、技术调研与创新：跟踪 AgentScope 及多智能体前沿技术，结合需求调研验证，引入新技术，推动框架创新升级。
5、跨部门协作：制定编码、接口、部署、测试等规范并推进落地，保障开发标准化规范化，降低开发与维护成本。
1. 负责量化委外平台核心算法研发、设计与落地，搭建AI量化策略、风险控制、收益归因算法体系；
2. 开展因子挖掘、组合优化、算法交易、策略回测与实盘迭代工作，保障算法有效性；
3. 对接业务需求，完成委外场景下的策略评估、管理人画像、风险预警等算法开发；
4. 优化金融数据处理流程，完成特征工程、模型训练与工程化部署；
5. 跟踪量化及AI前沿技术，推动平台算法持续迭代升级。