软件研发工程师Software Development Engineer

工作地点：西安、宁波

薪资范围：1.2～4 万（可给期权，有专利奖）

【岗位使命】

你写的不只是业务代码，而是低空运营的数字底座。一个城市的几十上百台无人机、几十个机场，都要靠这套系统统一飞、统一管、统一看。你要负责的是高并发实时系统、多厂商设备接入、AI算法接入和开放生态，既要“能飞”，也要“能用、能合规、能卖”。

【核心职责】

• 平台核心系统开发

设计开发统一设备接入层：无人机、机场、地面站、载荷、电池的统一建模、状态同步和远程控制

开发航线与任务引擎：2D/3D 航线、仿地飞行、航点动作、多边形/带状任务、断点续飞、多机协同

开发实时调度与指挥模块：多机实时位置、视频直播、电子围栏、分级分权、告警推送

开发飞行数据管理：航迹、媒体文件、日志、OTA、固件和机队健康管理

• 开放平台与生态建设

设计对外 OpenAPI、Webhook、OAuth2 / OIDC 统一身份认证，支持第三方系统对接

做插件化 / 模型市场架构，让第三方算法和模型能接入，支持机载端和云端推理

建设开发者门户：接口文档、SDK、沙箱、仿真调试环境，参考上云 API 2 + 模拟器的思路

对接大疆上云 API 2 等主流厂商协议，同时设计自有的统一设备协议，降低对单一厂商的依赖

• AI 能力开发与接入

对接视觉感知类 AI：目标检测、分割、分类、OCR、变化检测、多模态检索

实现“感知—决策—执行”闭环：识别到目标后，自动触发告警、工单、航线重规划或下一步动作

集成大模型和智能体能力：自然语言查目标、图文问答、自动生成巡检报告

负责 AI 服务的工程化：推理服务、模型版本管理、边缘/云端协同、模型效果评估与回灌标注

• AI 辅助研发

主动使用 AI 编程工具（Copilot / Cursor / Claude Code / 通义灵码等）和 AI 测试工具，提升开发效率

搭建团队内部的 AI 研发工作流，例如：需求 → 设计 → 代码 → 单测 → 接口测试 → 文档的自动化流水线

有“用 AI 技术或工具辅助或自动化完成平台软件开发”的实际案例者优先，面试时请准备演示或案例复盘

• 工程质量与技术治理

负责系统的高可用、水平扩展、容灾、多租户隔离和私有化交付

建立性能基线：万级设备长连接、千级并发航线任务、百路视频流等，必须给出压测报告

代码评审、架构评审、技术方案评审，指导初中级工程师

【任职要求】

• 学历与经验：本科及以上，计算机 / 软件工程 / 通信 / 自动化相关专业；5 年以上服务端或全栈平台开发经验，其中至少 2 年参与过物联网 / 设备接入 / 实时系统 / 地理信息（GIS）类平台的研发。
• 后端能力扎实：Java（Spring Cloud）或 Go（gRPC / Go-zero）至少精通一门，熟悉高并发、多线程、网络编程、

消息队列、分布式缓存、分库分表。

• 实时与通信协议：熟悉 WebSocket / MQTT / gRPC-Web / RTSP / RTMP / WebRTC / SRT 中至少 3 项，理解视频流

转发和低延迟直播。

• GIS 与地图开发：熟练使用 Leaflet / Mapbox / Cesium / 高德或天地图 API，能处理坐标系转换（WGS84 / GCJ-02 / CGCS2000）、GeoJSON、航线几何计算。
• 数据能力：熟悉 PostgreSQL（PostGIS 加分）+ Redis + Kafka + 对象存储；熟悉时序数据处理（TimescaleDB /

TDengine / InfluxDB 加分）。

• 前端能力：至少熟悉 React 或 Vue 全家桶，能独立开发复杂的 Web 管理台；有 WebGL / 三维可视化（Cesium /

Three.js / Mapbox 3D）经验者加分。

• 部署能力：熟悉 Docker / Kubernetes、Helm、CI/CD（GitLab CI / Jenkins）、可观测体系（Prometheus +

Grafana + Loki/ELK）。

• 交付能力：有政务云 / 专网 / 私有化交付经验，能出技术方案、接口文档和部署手册。
• 有 AI 平台或服务化经验：模型服务化（Triton / TorchServe / ONNX Runtime / vLLM）、模型仓库、推理调

度。

10.熟悉主流视觉算法框架（PyTorch / MMDetection / YOLO 系列 / Detectron2），能读懂算法输出，并把它工程化。

11.有开放平台 / OpenAPI / 开发者生态建设经验：鉴权、限流、计费、审计、SDK 和多租户隔离。

【加分项】

• 有用 AI 编程工具重构或自动化开发流程的成功经验（例如 AI 生成 30% 以上生产代码，并且有质量保障机制）。
• 做过无人机、机器人、车联网、遥感、航天 / 航空信息化相关平台，熟悉 MAVLink、DJI OSDK / PSDK / 上云

API、UTM / U-space、ASTM F3411（远程识别 RID）等相关协议或标准。

• 有多机协同 / 群体智能 / 任务调度算法经验，例如任务分配、路径规划、资源调度。
• 有自动驾驶、SLAM、多传感器融合、边缘计算背景。
• 有 LLM 应用开发经验：RAG、Agent、Tool Call、MCP，有生产级落地案例。