薪酬概览
平均月薪
¥35300
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥22600 - ¥48100
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
80% 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
4月新增岗位
1
对比上月：岗位减少6
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 | 1 | 100% |
热招职位
1.整体统筹工商储项目测试，负责工商业储能系统（PCS、BMS、EMS、储能整机及配套系统）的整体测试工作，涵盖单元测试、集成测试、系统测试、回归测试，输出完整测试报告。
2.根据产品需求、设计方案，独立编写测试方案、测试用例，搭建测试环境，落地各类测试任务，保障产品功能、性能、稳定性及安全性达标。
3.主导测试过程问题定位、跟进与闭环，联动研发、硬件、项目团队排查储能系统并网、充放电、调度、告警等各类现场及实验室问题。
4.梳理测试流程，优化测试规范与用例库，沉淀测试经验，提升团队测试效率与产品交付质量。
5.配合项目交付、客户验收、现场联调，支撑工商储项目落地交付。
1.整体统筹工商储项目测试，负责工商业储能系统（PCS、BMS、EMS、储能整机及配套系统）的整体测试工作，涵盖单元测试、集成测试、系统测试、回归测试，输出完整测试报告。
2.根据产品需求、设计方案，独立编写测试方案、测试用例，搭建测试环境，落地各类测试任务，保障产品功能、性能、稳定性及安全性达标。
3.主导测试过程问题定位、跟进与闭环，联动研发、硬件、项目团队排查储能系统并网、充放电、调度、告警等各类现场及实验室问题。
4.梳理测试流程，优化测试规范与用例库，沉淀测试经验，提升团队测试效率与产品交付质量。
5.配合项目交付、客户验收、现场联调，支撑工商储项目落地交付。
1、负责逆变器、电池PACK、便携一体机的功能、性能、可靠性测试。
2、根据相关规范和标准要求等设计测试方案、测试用例
3、准确地定位并跟踪测试问题，及时与研发、第三方沟通。提交测试问题并推动问题及时解决和闭环。
4、记录测试数据，编写测试报告，提出改善建议。
1.整机/EE/作动器测试策略制定：根据产品需求和设计文档，制定整机、电子电气系统及作动器子系统的测试策略、测试方案和测试用例，覆盖 EVT/DVT/PVT 各阶段验证目标；
2.硬件测试执行与问题定位：负责 PCB/PCBA 板级测试、电源系统测试、信号完整性测试、EMC/EMI 预测试、环境可靠性测试（高低温、振动、跌落等）的执行与结果分析；
3.作动器电气性能测试：负责关节模组/电机驱动器的电气特性测试，包括但不限于：电机驱动 PWM 波形质量、FOC 控制环响应特性、母线电流/电压纹波、制动电阻能耗回馈、堵转电流保护、过温保护策略验证、驱动板 MOSFET/IGBT 开关特性与死区时间校验；
4.作动器力矩/力传感器标定与测试：设计并执行力矩传感器、关节编码器、力传感器的精度标定方案，验证零漂、线性度、迟滞、重复性等指标，搭建多轴联合标定测试台架；
5.整机系统级验证：负责机器人整机的功能验证、性能测试、联调测试，包括传感器系统、运动控制系统、通信系统（CAN/EtherCAT/RS485 等）的集成验证；验证多关节协同运动时的通信时序、总线负载率及实时性；
6.作动器可靠性与寿命测试：制定并执行关节模组的耐久性测试方案（含反复运动寿命、负载循环、冲击/振动叠加工况），监测电气参数衰退趋势，建立作动器寿命预测模型与失效判据；
7.测试自动化与台架开发：搭建和维护硬件测试自动化平台，设计作动器专用测试台架（含动态负载模拟、惯量匹配、力矩加载装置），开发自动化测试脚本与数据采集系统，提升测试效率和覆盖率；
8.质量问题闭环管理：对测试过程中发现的缺陷进行分析定位（硬件/固件/结构/作动器供应商），推动研发团队修复并验证闭环，输出测试报告与质量评审结论；
9.DFT/DFM 协同：参与产品设计评审，从可测试性（DFT）和可制造性（DFM）角度提供测试建议，尤其关注作动器模组的产线测试方案（EOL 测试）与故障注入验证；
10.AI应用及落地：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。
职位描述
1. 制定符合汽车标准的安全测试流程，搭建测试环境，开发测试用例和工具
2. 完成整车、零部件、自动驾驶系统的合规测试和渗透测试，发现漏洞并修复
3. 研究最新的汽车安全威胁和攻击手法，更新安全防护措施
职位要求
1. 本科及以上学历，计算机、信息安全等相关专业优先
2. 熟悉二进制、移动App、物联网、无线通信等领域的常见漏洞和原理，对操作系统安全机制有一定了解
3. 熟练掌握渗透测试方法，包括代码审计、流量抓包、逆向工程等，有整车攻防经验优先
魔方工作室群（Morefun Studios）成立于2010年 ，腾讯IEG（互动娱乐事业群）四大工作室群之一。
知名产品包括《火影忍者》《暗区突围》《洛克王国》《一人之下》《王牌战士》等。魔方以“创造一个时代的游戏记忆”为愿景，将“风骚、狂热、极致、专精”融入每一位魔方人心中，在动作、射击、开放世界RPG等多个游戏品类赛道持续探索开拓，致力于完成“创作令人惊叹的游戏”的使命！
欢迎有脑洞、奇思妙想的你，欢迎敢于挑战权威和专业的你，欢迎拥有技术黑科技不断尝试突破的你，新生代的你们构成了魔方的每一个立体切面。满怀热枕！爱与梦想兼顾！在魔方，你可以成为任何你想成为的人。
加入魔方，JUST MOREFUN！JUST YOU!
1、参与应用系统的需求分析、架构、测试需求、测试案例等评审。
2、根据测试需求分析，设计、开发测试案例。
3、根据测试需求分析，执行测试案例。
4、根据风险评估，确定测试案例执行的优先级别。
5、负责测试发现缺陷的风险评估，确认缺陷和协调修复缺陷，领导交办的其他事务。
1、负责散热器产品量产测试方案制定、测试设备开发
2、负责散热器产品可靠性测试方法研究，为品质工程师提供合理、明确的测试计划
3、根据测试需求，寻找测试资源
4、对测试结果评价，并依据测试结果对产品提出优化意见
5、主导跟进并管理测试交付目标与要求,确保测试交付满足各开发项目要求
一、AI智能体（Agent）专项评测体系构建 负责平安好医生AI智能体应用（如平安芯医、安主任等）的端到端质量保障，基于LangChain框架设计Agent评测方案，覆盖任务规划、工具调用、记忆管理、多轮对话上下文连贯性等核心维度。 二、AI驱动的自动化效能平台研发 深入探索并落地大模型（LLM）与AI Agent在接口测试、Web自动化、移动端自动化领域的创新应用，将测试领域的经验与核心知识封装为Skill能力，打造端到端智能自动化解决方案，显著提升研发质量和交付效率。 三、大模型与算法评测体系建设 深入理解平安好医生自研“平安医博通”多模态大模型，制定面向医疗垂直领域的多维度评测方案，涵盖功能性、语义理解准确性、鲁棒性及模型安全等维度。 四、全流程质量保障 参与AI产品核心需求的架构评审，承担关键链路的功能、接口、高可用及稳定性测试，设计端到端全链路质量解决方案。 五、跨团队协作与质量文化 深度协同产品、研发、算法及医学专家团队，推进质量前置，参与需求与技术方案评审，从测试角度规避潜在风险。
岗位职责
1. 负责云安全产品测试工作，包括：IAM、WAF、容器安全、堡垒机、安全审计、API安全网关
2. 根据需求设计测试方案和测试用例：功能测试、接口测试、自动化测试、安全测试
3. 负责云产品安全验证：身份认证测试、权限控制测试、认证绕过测试、数据访问控制测试
4. 搭建自动化测试平台：API自动化测试、回归测试、性能压测、安全基线验证
5. 参与漏洞验证、安全评估及渗透测试工作
6. 推动研发团队修复缺陷并完成闭环验证
任职要求
1. 本科及以上学历：信息安全、网络安全、计算机相关专业
2. 熟悉软件测试流程：测试计划、用例设计、缺陷管理
3. 掌握至少一种脚本语言：Python（优先）、Shell、Go
4. 熟悉 Linux 操作系统及常用命令
软件测试工程（高科技）的工作重点是测试多种类型/类别的软件，包括出售给外部顾客的终端用户应用程序和操作系统/实用软件（提供平台供终端用户应用程序运行）。工作包括：1•开发和指导综合测试计划、质量监督计划、程序和进度表的准备和执行。2•规划和开展软件测试（包括使用编程语言编写用于应用程序/软件代码的代码），进行测试结果分析，并在测试过程中追踪/报告风险级别.3•对系统变更造成潜在影响的软件和组件进行回归测试与随机测试.4•诊断软件/硬件/数据界面问题，保证系统的集成
1.负责超大规模通用大模型服务的 SRE 体系建设，保障 AI 平台在高并发、高吞吐、复杂异构资源环境下的稳定性、可用性与服务质量；
2.负责 AI Infra 监控、可观测性、告警治理与自动化运维平台建设，构建覆盖 GPU、网络、存储、推理链路与模型服务全生命周期的智能运维体系；
3.负责线上故障快速定位、应急响应与稳定性治理，建立标准化应急预案、故障复盘与根因分析机制，持续提升系统韧性与业务连续性；
4.参与大模型训练与推理平台的部署、调优与自动化能力建设，推动 LLMOps / MLOps 工程化体系落地，提升平台交付效率与稳定性；
5.深入分析系统瓶颈与容量热点，通过数据驱动方式识别稳定性风险与性能短板，持续推动架构优化与平台演进；
6.负责 GPU / CPU / 网络 / 存储等资源利用率治理，推进模型推理加速、弹性调度与成本优化，持续提升资源效率与 ROI；
7.跟踪业界 AI 硬件与 Infra 技术演进（GPU、网络、存储、推理框架等），结合业务场景推动基础设施选型、架构升级与技术创新；
8.探索 AI Native SRE、智能 OnCall、AIOps、Agentic 运维等前沿方向，推动运维体系向智能化、自愈化与自治化演进。