薪酬概览
平均月薪
¥11100
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥8300 - ¥13900
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
85.7% 人群薪酬落在 8-15k
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
1月新增岗位
2
对比上月：岗位减少2
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 2 | 100% |
热招职位
1. 负责跟进大模型、具身智能等前沿科技发展，探索 AI 算力在机器人、工业自动化及智能生活场景中的应用方案；
2. 对接核心客户并挖掘其核心需求，协助其完成技术选型，并解决其从 ARM/其他架构迁移至 RISC-V 过程中的软件栈适配、性能优化等痛点；
3. 深挖机器人、边缘侧 AI 等垂直行业需求，以场景为核心，围绕 RISC-V IP 扩展指令寻找差异化竞争优势；
4. 主导内部项目立项，围绕处理器 IP、算法规划长期目标，并建立完整的 benchmark 体系；
5. 主导原型系统的开发，包括芯片规划、硬件选型、算法移植、驱动调优及 Demo 演示工作；
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AI平台设计开发工作，对系统架构方案进行研究及改进，支持AI模型的训练、部署和应用。
2、参与AI系统的整体架构设计，包括算法、硬件、软件的协同优化。
3、根据业务需求，设计并优化AI算法，提升系统性能和效率。
4、参与GPU底层技术的开发与优化，提升AI系统的运行效率。
5、根据业务需求，输出技术方案，支持产品开发和落地。
1. 本科及以上学历，机器人、机械、自动化、电子、计算机等相关专业。
2. 具备机器人、智能硬件、复杂机电、消费电子、汽车智能产品等相关经验。
3. 对机械、电控、传感器、软件算法、交互体验等有较强的跨域理解，能够从整机视角进行系统判断。
4. 具备较强的产品理解力和系统抽象能力，能把模糊需求收敛为场景、能力、约束和方案。
5. 对“什么样的机器人真正打动人”有较强判断，能够从用户感知、产品气质和整机体验出发定义系统方案。
6. 具备较强的创新意识与 tradeoff 能力，能在信息不完整、资源有限的情况下做出高质量判断。
7. 具备良好的跨团队沟通推动能力和文档能力。
加分项
1. 有 人形机器人、服务机器人、移动机器人、具身智能终端或复杂消费电子相关经验。
2. 有与工业设计、人机交互、机械、算法团队深度协同的经验。
3. 不要求必须具备完整 0-1 经验，但若有由产品理念驱动的功能创新、形态创新、交互创新或系统创新实践，将明显加分。
4. 能清楚讲明“用户为什么会被这个产品打动，以及系统为什么必须这样定义”的候选人优先。
1、负责集团企业级应用架构规划设计、架构治理，确保相关系统符合业务需求并保持架构先进性和稳定性；从架构层面为业务发展提供前瞻性的支持和建议，赋能和支撑企业信息化、数字化转型等战略规划；
2、深入了解业务、理解业务需求、掌握业务发展方向，组织制定和实施重大架构决策和架构方案，调研和制定核心架构方案，基于业务发展状态调整应用架构规划并制定相应解决方案；
3、主导制定应用架构标准规范、流程体系等并推动落地，协助企业架构方法论的编制与维护，对公司各数字化建设相关方开展宣讲和培训，有效推进数字化应用系统架构建设。
任职要求：
1、本科及以上学历，计算机科学、软件工程、信息系统等相关专业优先；
2、大型企业系统架构设计及开发等相关工作经验，8年以上应用架构设计经验，具备企业应用系统的架构设计和规划能力，大型企业或有地产、物业、劳动密集型产业应用系统架构设计和实施经验优先；
3、具备结构化思维和良好的需求分析和流程梳理能力，能将业务需求抽象成IT实现方式并输出应用相关的功能设计；
4、具备架构化思维，较高的抽象与分析、归纳能力、逻辑分析能力、学习能力和创新能力，至少熟悉一种企业架构方法论，如TOGAF，Zachman，DODAF等；
5、优秀的语言表达沟通和协调能力、较强的责任心和团队合作精神；具备行业洞察、自我驱动能力，从战略层思考问题并进行决策。
1.负责金融风控场景中AI Agent方向的架构升级，提升大模型逻辑推理和任务规划能力，构建具备自主决策、协作与工具调用能力的多智能体系统（Multi-Agent System），推动大模型从“对话式AI”向“任务执行体”演进，解决复杂场景下的自动化问题；
2.深入研究并应用LLM的复杂推理技术（如思维链CoT、思维树ToT），并熟悉应用Prompt Cache，多工具并发调度，上下文隔离，长短期记忆管理，权限与安全收敛等Agent工程化和治理技术，赋予Agent独立探索与解决问题的能力；
3.跟进LLM相关的算法最新技术方向，运用指令微调、强化学习等方法，提升大模型规划、推理与遵循指令的能力，从而提升模型知识边界探索和抗干扰的能力。
产品研发与风味创新
独立研发经典 / 创意 Gelato 口味（水果、坚果、巧克力、芝士、特调等），把控低脂肪、高密度、绵密顺滑的意式核心口感；
结合季节、节日、市场趋势，开发新品、限定款、健康化款（低糖、无添加、素食、无乳等），形成产品矩阵。
配方优化与成本管控
制定标准化配方、原料配比、制作工艺，确保口感、质地、出品稳定；
在保证品质前提下，优化原料结构、提升出品率、控制研发与生产成本。
原料选型与品质把控
负责基底原料（奶、糖、基底粉、淡奶油等）、风味原料（鲜果、坚果、可可、果酱、酒等）选型、测试与供应商评估；
建立原料验收标准，确保产品安全、合规、口感统一。
工艺与 SOP 制定
制定 Gelato 制作全流程 SOP：巴氏杀菌、均质、老化、凝冻、硬化、储存、解冻复融等关键控制点；
解决出品问题：冰渣、粗糙、分层、化快、风味不足、膨胀率异常等技术问题。
产品落地与培训支持
完成小试 — 中试 — 门店量产落地，输出配方卡、操作手册、成本卡；
对生产 / 门店人员进行技术培训、操作指导，保证全国 / 全渠道口味一致。
市场与竞品调研
跟踪国内外 Gelato / 冰淇淋行业趋势、竞品口味、原料技术、消费偏好；
输出研发建议，支撑产品上新与品牌差异化。
合规与品控
确保产品符合食品安全法规、标签规范、过敏原管理；
建立产品留样、测试、稳定性评估机制。
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AI知识库产品商业化策略的制定；
2.负责所属行业的项目售前工作及其收入目标结果；
3.挖掘AI知识库产品目标客户的使用场景、需求等，并反哺产研团队。