薪酬概览
平均月薪
¥16700
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥11400 - ¥22000
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
60% 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
7月新增岗位
3
对比上月：岗位新增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 |
|---|---|---|
| 应届 | 1 | 33.3% |
| 3-5年 | 1 | 33.3% |
| 5-10年 | 1 | 33.3% |
热招职位
1、使用Go语言设计和开发高性能、高可用的智能制造后端系统，支撑工厂自动化、设备管理、生产调度等核心业务；
2、负责智能制造平台的微服务架构设计与优化，解决高并发、低延迟、高可靠性等核心问题，确保系统稳定运行；
3、开发和维护RESTful API、gRPC接口，与工业物联网（IIoT）设备、MES（制造执行系统）、ERP等系统高效交互；
4、设计并实现分布式任务调度、实时数据处理、设备状态监控等核心模块，保障智能制造系统的稳定性和可扩展性；
5、结合Redis、Kafka等中间件，优化缓存策略、消息队列、异步任务处理，提升系统吞吐量；
6、负责系统性能调优、故障排查，解决生产环境中的高并发、数据一致性等问题，保障系统SLA。
1.从 0 到 1 构建过完整工程化体系，具备质量保障、性能优化、安全防护、灰度发布与监控告警等实战经验；
2.能在 AI 技术快速迭代中做出高质量架构决策，具备较强项目主人翁意识、技术判断力与业务落地能力。
环卫部门介绍：文远知行无人驾驶环卫车事业部是文远知行的一个重要业务板块，致力于开发安全可靠的无人驾驶环卫技术，为公开道路提供智能环卫服务。文远知行全无人驾驶环卫车，可在全无人驾驶的情况下进行安全行驶，并在需要清洁的路段全自动展开环卫作业，包括洗扫、干扫、后喷雾、对冲等多种功能；完成道路清扫、洒水降尘、喷洒消杀等公开道路环卫任务，显著提升环卫工作效率，并消除传统人工环卫作业的安全隐患。
【岗位职责】
和智能出行专家团队一起工作，推动人工智能的最前沿发展， 研发用于自动驾驶的图像处理，机器学习， 深度学习， 强化学习等。 技术方向包括但不限于： 传感器的标定与融合，物体检测跟踪及预测， 可行驶区域检测， 交通标识的检测等。
【岗位要求】
1）计算机、机器人、软件工程、人工智能等相关专业的本科、硕士、博士
2）热爱无人车领域，喜欢挑战，善于思考，逻辑清晰，有快速的学习和理解能力，富有责任心，良好的团队协作精神
3）熟练掌握至少一种语言， 包括但不限于 Python, C++等
4）加分项：有ACM等竞赛亚洲区域赛以上的奖牌选手背景/知名算法竞赛top10%/顶会等发表过paper者；
包三餐/大牛带/负责独立模块/成长空间大/有竞争力的实习薪酬/优先留用校招offer
每周出勤至少3个工作日，连续实习6个月以上优先
环卫部门介绍：文远知行无人驾驶环卫车事业部是文远知行的一个重要业务板块，致力于开发安全可靠的无人驾驶环卫技术，为公开道路提供智能环卫服务。文远知行全无人驾驶环卫车，可在全无人驾驶的情况下进行安全行驶，并在需要清洁的路段全自动展开环卫作业，包括洗扫、干扫、后喷雾、对冲等多种功能；完成道路清扫、洒水降尘、喷洒消杀等公开道路环卫任务，显著提升环卫工作效率，并消除传统人工环卫作业的安全隐患。
【岗位职责】
和智能出行专家团队一起工作，推动人工智能的最前沿发展， 研发用于自动驾驶的路径规划、运动控制、泊车运动轨迹规划等等。 技术方向包括但不限于： motion freespace、motion planning、决策规划、控制算法等方向。
【岗位要求】
1）计算机、机器人、软件工程、人工智能等相关专业的本科、硕士、博士
2）热爱无人车领域，喜欢挑战，善于思考，逻辑清晰，有快速的学习和理解能力，富有责任心，良好的团队协作精神
3）熟练掌握至少一种语言， 包括但不限于 Python, C++等
4）加分项：有ACM等竞赛亚洲区域赛以上的奖牌选手背景/知名算法竞赛top10%/顶会等发表过paper者；
包三餐/大牛带/负责独立模块/成长空间大/有竞争力的实习薪酬/优先留用校招offer
每周出勤至少3个工作日，连续实习6个月以上优先
1、负责公司安全制度的执行落地和督导，定期对公司各业务条线进行安排排查，并指导改善；
2、跟进安全测试，监督开发安全，做好各类系统的安全评估；
3、参与公司云安全体系建设；
4、做好安全事件应急响应和处理；
5、参与安全研究分析及安全设备运维；
6、参与安全工具开发，开源软件研究及利用。
1. 参与具身智能硬件系统（如人形机器人、智能体本体）设计与调试，涵盖感知、控制、执行等模块的硬件实现；
2. 参与多模态传感器（视觉、听觉、触觉、IMU等）选型、接口设计、数据采集与同步系统开发；
3. 参与机器人运动控制系统与AI算法的硬件适配，支持强化学习、模仿学习等智能控制策略部署；
4. 编写硬件POC测试报告，支持产品从原型到量产的转化与优化。