薪酬概览
平均月薪
¥31800
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥23700 - ¥40000
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 >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
23
对比上月：岗位新增15
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 | 3 | 14.3% |
| 3-5年 | 15 | 71.4% |
| 不限经验 | 3 | 14.3% |
热招职位
Technology Platform-游戏机器学习研究工程师
1.负责机器学习/AI在游戏研发过程的应用落地；
2.结合计算机图形学知识，参与建模、渲染、动画、特效、UI、物理、AIGC等相关工作；
3.与策划、美术、运营、程序等同学做需求沟通；
4.跟进行业AI新技术、图形学前沿应用，落地到游戏项目实际业务中。
1.负责太极机器学习平台产品规划：聚焦平台内机器学习场景下数据处理、模型训练、服务部署等核心环节，了解传统机器学习、大模型等训练框架、推理框架，能主导产品方案设计，了解行业情况；
2.联动多技术团队推进平台落地：协同算法团队、工程团队（框架,算力，调度）、数据团队等，对齐跨团队需求与目标，解决研发过程中的协作问题，保障平台功能及基模训练任务按时高质量交付；
3.驱动平台迭代与体验优化：收集平台内算法、研发团队的使用反馈，结合机器学习技术趋势，制定平台迭代 roadmap，持续优化产品功能，强化太极平台的核心竞争力。
1、计算机科学、软件工程、机器学习或相关领域的本科及以上学历，硕士或博士优先；
2、掌握pytorch的使用，对训练流程中主要模块的细节有研究；
3、对常见模型训练优化有了解, 例如训练加速和显存优化技术。对推理框架vllm & sglang的技术细节有了解；
4、具有扎实的编程能力且具有一定的算法理论基础，精通Python；
5、乐于探索前沿新技术并在实际场景中落地。
【加分项】
1、对常见机器学习平台的使用有了解；
2、理解深度学习原理和分布式训练框架（如deepseed & megatron & fsdp）；；
3、有参与过LLM & VLM的预训练或者微调, 了解模型的训练评估细节以及模型结构设计
4、有参与过端侧模型部署或者服务端模型部署, 有推理框架开发经验或者算子优化经验。
微信-机器学习基础设施开发工程师（存储/向量检索/参数服务器）-系统架构方向
技术架构团队缔造了微信后台的第一行代码，目前已成为集应用开发和基础研究于一身的重要部门。该团队创立了 WXG 内部开发者每日使用的 ABC（AI、BigData、Cloud）平台，其中包括 AI 应用平台、BigData 平台和 Cloud 平台。AI 应用平台承担了各项 AI 技术在具体业务中的落地功能，支持每分钟数千万次的调用。BigData 平台负责大数据分析和挖掘功能，每天支持上百万次的任务运行。Cloud 平台则负责计算和存储资源的调度功能，为庞大的在线服务系统以及 AI 和 BigData 的训练和推理任务提供支持。此外，该团队还负责微信消息系统、音视频通话、朋友圈、视频号和直播等基础功能支撑，为超过 10 亿用户的日常使用提供强有力的支持。
技术架构团队不仅负责应用开发，还致力于基础研究。该团队在 CV、ASR 和 NLP 等领域的 AI 算法预研方面表现突出，并成功将这些技术应用于实际业务。团队的研究成果被广泛运用于微信产品，提升了用户体验和产品竞争力。此外，该团队还积极参与学术交流和开源社区，持续推动着人工智能领域的发展。
1.负责腾讯混元机器学习平台的设计与开发，包括：性能优化，持续提升训练性能，包括多机多卡大规模训练优化，数据交换优化等；
2.深入理解跟踪业界AIGC动态，优化平台技术方案，提升平台易用性，降低大模型研发门槛，不断推进平台的LLMOps能力升级；
3.积极追踪业内AI动态，优化内部技术方案，改进产品性能，不断推进AI架构升级。
1、本科及以上学历，自动化、机电、计算机等机器人相关专业优先，2年及以上机器人研发项目管理经验；
2、热爱机器人，有系统意识，熟悉硬件各技术栈及集成，理解需求和边界；
3、结果导向的、优秀的跨部门跨层级沟通与协调能力，能够有效驱动项目团队达成共同目标；
4、具备严谨清晰的逻辑思维和风险意识，精通项目管理工具。
1、 计算机、自动化、电子、机器人、车辆工程等相关专业本科及以上学历；
2、具备扎实的 C++/Python/Linux 系统开发能力，熟悉多线程、异步 IO、网络通信、文件系统、性能调优和稳定性建设；
3、熟悉机器人、自动驾驶或嵌入式系统中的数据采集链路，有传感器数据接入、端侧落盘、数据回传或车端/机器人端日志系统经验；
4、熟悉 Camera、LiDAR、IMU、GPS/RTK、CAN、串口、以太网等一种或多种传感器或通信数据的采集与处理；
5、理解多源数据时间同步、时间戳对齐、数据切片、数据完整性校验、异常检测等关键问题，并具备实际工程经验；
6、熟悉 Linux 环境下的问题定位和性能分析工具，具备较强的线上问题排查、系统调优和长期稳定运行保障能力；
7、具备良好的架构设计能力和跨团队协作能力，能从采集任务、数据质量、云端消费和算法训练需求出发设计端侧数采方案。
加分项
1、有自动驾驶量产数采、机器人真机数采、车端数据闭环或大规模设备数据回传经验；
2、熟悉 ROS/ROS2、DDS、Cyber RT、Apollo、AUTOSAR Adaptive 或机器人/智驾中间件；
3、有视频流、图像、点云、时序状态流等多模态数据采集、编码、压缩、封装和回放经验；
4、熟悉对象存储、消息队列、边缘计算、OTA、设备管理、远程诊断等端云协同体系；
5、有端侧数据质量平台、采集任务管理、众包采集、数据回灌或仿真回放相关经验。
1. 测试效能提升：借助大模型、AI Agent等技术或工具，对自动化功能测试、接口测试、性能测试等测试环节进行效能分析与优 化，设计并落地可量化的提效方案。
2.Al测试工具/Agent研发：设计、开发面向测试场景的 Al Agent或辅助工具，覆盖用例生成、测试数据构造、结果智能分析、缺 陷定位等关键环节。
3. 测试体系建设：参与测试策略制定及质量保障体系建设，推动 AI能力与现有测试流程（CI/CD、回归、冒烟、全链路测等）深 度融合。
4. 跨团队协作：与研发、运维、产品团队紧密配合，推动AI驱动的质量左移与右移，持续提升交付质量与效率。
5.技术探索与赋能：跟踪 AI+测试领域前沿技术，沉淀最佳实践并在团队内推广。
任职要求
1.学历与经验：本科及以上学历，计算机、软件工程等相关专业，3年以上测试开发或质量工程经验。
2. 测试基础： • 扎实的软件测试理论基础，熟悉黑盒/白盒测试方法，能独立设计高质量测试方案。 • 精通至少一种自动化测试框架。
1. 负责自动驾驶传感器系统的方案设计、系统集成与性能优化，确保系统满足无人驾驶业务场景需求和道路车辆相关法规要求；
2. 主导传感器系统需求分析、功能安全设计与拆解，协同硬件、算法、软件等团队完成系统验证、集成测试与项目交付；
3. 基于实车采集数据和仿真数据，持续推动传感器系统在精度、可靠性、实时性与鲁棒性方面的迭代优化，形成数据驱动的改进闭环；
4. 主导传感器选型评估、验证及系统级调试，解决实际部署中的技术难题。
5. 跟踪行业前沿技术趋势，结合业务需求评估技术引入价值，利用 AI Agent 提升开发效率；
1、负责整车高 压架构、原理及高 压安全设计；
2、负责高 压充配电系统设计方案、零部件SOR、零部件技术要求及功能规范制定；
3、负责充电系统整车功能规范编制；
4、负责制定高 压附件DFMEA，DV/PV试验大纲，计算报告等技术文件编制；
5、负责高 压附件系统产品试制，整车调试，整车试制试验跟踪及反馈；
6、负责自动配送车充换电柜和充电桩的研发、选型和验收等工作；
7、负责团队在高 压充配电系统设计方向的开发流程、设计规范等编制。
8、能够使用AI工具分析充配电数据，支持迭代优化。
1.独立制定无人机、自动化设备、具身智能等硬件产品的振动试验方案，包括随机振动谱（PSD）、正弦扫频谱、冲击响应谱（SRS）的编制与优化，结合产品使用场景和任务剖面确定试验条件；
2.独立执行振动环境试验（随机振动、正弦振动、扫频振动、冲击、共振搜索与驻留等），覆盖整机、子系统及关键结构件，确保试验过程规范、数据可追溯；
3.开展产品实际使用环境的振动数据采集与分析（外场振动测量），基于实测数据编制或修正试验室振动谱，建立产品振动环境剖面；
4.进行结构模态测试与分析（模态频率、振型、阻尼比识别），评估产品结构动态特性，识别共振风险点，为结构设计优化提供数据支撑；
5.负责整机及关键结构件（机身壳体、机臂、起落架、支架、复合材料部件等）的力学性能与耐久性测试，覆盖静力强度、疲劳寿命、冲击韧性等项目；
6.对试验中出现的异常与失效进行分析（疲劳断裂、紧固件松动、焊点开裂、共振放大、结构脱层等），结合振动数据与断口/金相分析梳理根因，联合结构设计/工艺/材料团队推动改进闭环；
7.负责振动及力学测试工装/夹具的方案设计与动态特性评估，确保夹具在试验频率范围内不引入寄生共振；
8.参与/协助实验室建设（振动设备选型、隔振基础需求输入、力学设备选型意见等）；
9.配合CNAS体系建设与维持（体系文件技术内容配合、内外审技术支撑等）；
10.主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量。
1、核心算法研发：开发毫米波雷达（距离、速度、方位角、俯仰角）的高分辨率成像算法；负责毫米波雷达点云处理算法开发，包括目标检测、聚类、跟踪、分类等核心模块；针对无人机低空物流场景（如城市峡谷、动态障碍物避障），优化算法在复杂环境下的鲁棒性和实时性；
2、多传感器融合：设计毫米波雷达的融合感知方案；开发时空对齐、数据关联、状态估计等关键算法，提升无人机在弱光、雨雾等恶劣条件下的环境感知能力；
3、算法工程化落地：负责算法在嵌入式平台的部署与优化；开发算法仿真测试框架，支持快速迭代和性能评估。
4、前沿技术预研：跟踪毫米波雷达感知领域前沿技术，探索在无人机业务中的应用5、主动探索并运用各类AI工具优化日常工作流程，积极推动AI在业务场景中的落地实践，持续提升个人及团队的工作效率与产出质量；
高中音乐钢琴教师(青年教师)15-30W/年
到岗时间： 该职位为储备状态
1.身心健康，全日制本科以上学历。
2.有相应学科高级中学教师资格证。
3.喜欢孩子、热爱教育、喜欢校园生活。