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高德地图终端/客户端开发工程师(iOS/Android/鸿蒙/前端)

实习兼职高德地图2026届春季校园招聘地点:北京状态:招聘

任职要求


● 熟悉iOSSwift/Objective-C)或AndroidKotlin/Java)或HarmonyOS(ArkTS/C++)开发体系,熟悉内存管理/多线程/网络优化。
● 深入理解浏览器渲染原理、HTTP/2/3协议、性能优化工具(Chrome DevTools/Lighthouse/WebPageTest),具备独立分析/解决复杂线上问题的能力。
● 精通React/Vue等主流前端框架,熟悉TypeScript及ES6+特性,对Web标准(HTML5/CSS3)与响应式布局(Flex/Grid)有深入理…
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工作职责


团队介绍:
我们是高德地图终端体验团队,在业务层面负责核心的出行业务、用户平台业务、创新业务,以及开放平台业务,在技术能力层面,负责性能,稳定性优化、工程智能化、编译工具等基础设施建设。团队技术非常全面,涉及iOS、Android、JS、C++,Flutter、Serverless、java服务等。团队牛人多,技术氛围好,技术分享和学习互助氛围良好。

职位描述:
在这里,你将有机会:
● 深度参与亿级DAU移动端产品开发,构建高性能/高可用性的客户端App架构,支撑千万级在线用户的稳定流畅使用。
● 使用SwiftUI/Compose/ArkUI等业界前沿的开发范式,主导技术方案设计与开发实践,打造极致流畅的交互体验。
● 使用React/Vue/Angular/Flutter等前沿开发框架,主导Web端及跨端技术方案设计,打造极致响应速度与视觉表现力,支撑亿级用户场景下的性能与稳定性需求
● 面向Web/移动端(iOS/Android/HarmonyOS)/小程序多端统一架构,构建跨端协同方案,实现“一次开发、多端部署”的高效交付模式。
● 面向iOS/Android/HarmonyOS演进三端跨平台架构,面向多终端打造自适应布局与动效,不断提升多屏使用体验。
● 探索iOS/Android/HarmonyOS的系统底层技术原理,结合厂商新系统特性不断功能创新,攻克系统级技术难题。
● 面向AI/3DXR时代突破移动端技术边界,构建终端智能化能力与创新场景落地,探索XR设备探索沉浸式使用体验。
加入我们,你与业界顶尖技术团队合作,将利用前沿技术为亿万用户打造优秀终端体验,也将亲历双11等顶级流量项目实战机会,并有机会成为阿里巴巴鸿蒙应用生态的早期建设者,及参与到阿里移动技术中台的架构演进与深度实践,也有技术大牛带教的成长加速计划。
包括英文材料
iOS+
Swift+
C+
Android+
Kotlin+
Java+
C+++
多线程+
HTTP+
React+
还有更多 •••
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社招5年以上食杂零售

1、负责快驴终端仓配App及销售招商App的业务需求对接及开发工作,同时负责团队建设和人员培养; 2、负责移动端壳容器及MRN方向的性能体验优化、工程标准化建设、鸿蒙适配等技术项目; 3、持续提升快驴终端仓配App及销售招商App的研发质量和线上质量,通过技术手段保障业务稳定性。

更新于 2025-06-22北京
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社招3年以上信息技术类

1、公司全场景智能搜索业务,通过搜索算法/技术,提升用户体验核心指标; 2、负责Query引导模式挖掘,通过前沿的NLP,NLG等算法手段,深挖用户Query表达交互规律; 3、结合业务需求,对供给的信息和服务进行画像刻画建立高效索引,提升召回和排序效果; 4、跟踪终端A领域相关推荐或者机器学习算法发展趋势,对前沿技术结合产品业务进行实验及落地。

更新于 2025-04-03南京|上海
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社招2年以上技术类-开发

方向一: 客户端平台:iOS/Android 方向二: 1.客户端基础框架的定制、开发、优化。 2.Web技术研发,移动端跨端动态技术研发,包括生态语言、渲染技术 方向三: 1.面向支付宝客户端iOS/Android平台的智能化基础设施建设,赋能端内各业务场景; 2.负责端侧计算引擎的架构设计与开发,增强对用户的理解; 3.负责端云共享学习、在线学习等领域的技术体系建设; 4.负责终端大模型框架与应用落地 5.强烈责任心和团队合作精神,乐于探索未知领域。

更新于 2025-04-03北京|上海|杭州
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社招5年以上

1、嵌入式AI系统开发: • 负责RTOS系统平台上多模态AI终端产品的研发,包括方案评估、软件架构设计、核心功能模块(如人脸/手势识别、行为分析)开发与部署; • 主导端侧AI模型轻量化、跨平台推理框架适配(TensorFlow Lite/MNN/NCNN)及NPU芯片的性能优化(如内存、功耗、实时性); • 结合硬件特性设计轻量化模型架构,完成从算法训练到嵌入式端侧部署的全链路开发。 2、多模态算法工程化: • 优化计算机视觉算法在嵌入式设备(IoT/AR硬件/AI机器人)的落地效果,解决低算力、高延迟、多干扰场景下的工程挑战; • 开发芯片算子库适配方案,参与芯片选型、AI工具链优化及端云协同架构设计; • 探索多模态交互(视觉+语音+传感器)在智能终端的创新应用,如AI玩偶、陪伴机器人等。 3、跨团队协作与交付: • 与芯片厂商、算法团队、硬件团队协同开发,主导端侧SDK集成及性能调优,确保产品按时交付; • 支持产品量产落地,保障系统稳定性与用户体验。

更新于 2025-04-02深圳