薪酬概览
平均月薪
¥12200
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥9400 - ¥15000
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
6月新增岗位
2
对比上月：岗位减少8
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 |
|---|---|---|
| 1-3年 | 2 | 100% |
热招职位
1、负责销售过程中客户端的产品匹配调试、技术及品质问题处理等工作
2、负责拉通研发、品质部门，解决客户产品相关问题；
3、售前培训体系搭建，以及客户培训的策划、组织、实施。
售后服务工程师面议
1、根据客户需求对公司产品进行技术答疑，对公司产品进行现场开箱验收、安装指导、调试并网、服务工程验收时的相关测试；
2、对公司产品进行现场定期维护，解决产品隐患问题，执行产品设计变更后的现场服务，对现场报障产品进行及时维修；
3、对客户进行产品知识的技术培训和宣传，调查客户满意度，反馈客户产品使用信息。任职资格：本科以上学历， 自动化、电气工程、电力系统等相关专业。 能适应长期出差,一经录用，提供有竞争力的薪资待遇。
1、负责AI应用软件总体架构设计与核心功能开发，围绕智能助理、内容创作、搜索推荐、效率工具等场景，完成多模态模型、Agent、RAG、工具调用等能力在终端/云端产品中的工程化落地，构建高性能、高稳定、可持续演进的应用架构；
2、主导AI应用的人机交互体验优化，重点围绕UX交互、动效反馈、响应节奏、信息密度、认知负荷、可解释性与用户信任等主观人因维度，设计并实现高质量交互方案与动态反馈机制，将模型能力转化为自然、顺滑、可控、可信的用户体验；
3、负责AI应用关键链路的性能与质量治理，建立Prompt/Agent编排、上下文管理、评测集、主观体验评估、A/B实验、灰度发布和线上监控闭环，持续优化首帧时延、交互流畅度、任务成功率、结果一致性与用户满意度；
4、与算法、产品、设计、测试及平台团队深度协作，推动复杂AI场景从0到1孵化和规模化落地，沉淀可复用的工程框架、交互规范、动效语言和体验评估方法，持续跟踪前沿AI交互范式与新型应用形态并完成创新验证。
1、视觉、MES、机器人、业务系统等软件项目的设计、开发、调试、维护、以及资料受控
2、所负责项目涉及到的机械，电气，工艺，品质等工程师进行项目设计调试维护过程中的沟通确认
3、所负责项目完成后，维护相应的受控代码，设计文档等资料，交接相应项目的维护操作等
4、完成上级领导安排的其他工作任务
"1.负责综合能源（光伏+储能，光储充、绿色园区等）解决方案设计和集成工作，根据客户需求和项目要求，制定详细的技术解决方案和项目实施计划。
2.组织技术团队进行方案评审和技术选型，确保方案的可行性、可靠性和先进性。
3.协调供应商资源，完成设备选型、采购和集成工作，确保设备的兼容性和系统的稳定性。
4.负责项目实施过程中的技术指导和问题解决，及时协调各方资源，确保项目顺利推进。
组织编写项目相关的技术文档和验收报告，确保文档的完整性和准确性。
跟踪项目实施效果，收集客户反馈，持续优化解决方案和项目管理流程。"
1、8年以上嵌入式linux系统middleware或app开发经验
2、熟悉C语言开发，熟悉TCP/IP协议族、MQTT、IPV6、htttp、wifi、GPS、蓝牙等应用协议
3、能够快速理解产品架构
4、具备车载行业终端产品开发经验
5、纵向开发中，芯片（网络拓扑）-驱动-协议-应用需要擅长一懂其他三。
6、精通多进程、多线程，懂Socket通信的优先。
工作方向包括但不限于：智能驾驶、新能源、雷达、大数据、整车控制、机器视觉、图像、FPGA、SLAM、感知融合、决策规划：
1.协助算法工程师进行算法调试、标定、文档编写、测试环境搭建等工作；
2.负责人工智能方案在智能车领域的落地应用；
3.负责AI算法/神经网络等在嵌入式系统上的优化和部署；
4.参与运动控制或过程控制方向、原型设备开发与调试、信号处理、运筹与优化相关的算法设计、开发及验证工作。
1，负责AI软件基础架构的设计、开发与优化，支持大规模机器学习与深度学习模型的高效运行。
2，设计并实现AI平台的核心组件，包括计算资源管理、分布式训练框架、数据存储优化、以及模型服务架构等。
3，与研发团队紧密合作，推动AI Agent解决方案的落地，确保产品和服务的高效与稳定。
4，研究并应用最新的AI硬件和软件技术，如并行计算、分布式系统等，提升系统性能和扩展性。
5，制定并优化AI开发及部署流程，帮助团队提升开发效率和系统可靠性。
6，主导AI基础架构技术的选型、评估与实施，确保系统的可扩展性与高可用性。
7，解决系统中的技术难题，优化性能瓶颈，提升大规模训练和推理的效率。
任职要求：
1，计算机科学、软件工程、人工智能等相关专业本科及以上学历，硕士及以上学历优先。
2，了解AI软件基础架构，接触过机器学习、深度学习相关技术与框架（如TensorFlow, PyTorch等）。
3，了解分布式计算平台（如Kubernetes、Hadoop、Spark等）和云计算架构等技术。
4, 熟悉python或C/C++预研，并有良好的编码习惯与代码优化能力。
5， 熟悉容器化、微服务架构及DevOps流程，具备良好的系统架构设计能力。
6， 较强的团队合作能力，良好的沟通和文档编写能力，能够与跨职能团队协作。
