中国远洋运输集团
AI研发工程师
AI研发工程师
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
CI/CD
Mindspore
向量数据库
LLM
PyTorch
RAG
TensorFlow
AI 估算 · 20k–40k
上海AI中级岗位，2年经验，大厂背景，技术栈前沿，薪资具有竞争力，参考市场分位。
职位详情
关于这个职位
该职位负责AI研发工作，聚焦大模型应用与智能体开发，要求掌握Python/Java/C++及主流AI框架，参与企业级项目交付
你将利用机器学习、深度学习技术解决实际业务问题，并推动AI系统的性能优化与稳定性保障
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程、数学、自动化等相关专业
具有2年及以上AI研发、算法工程、大模型应用或智能体开发相关工作经验，具备企业级项目研发或交付经验
具备扎实的编程基础，熟练掌握Python/Java/C++中至少一门主流开发语言，具备良好的代码规范和工程实践能力
熟悉常见机器学习与深度学习算法原理，如分类、回归、聚类、NLP、CV等方向，并具备实际项目应用经验
熟悉主流AI框架，如PyTorch、TensorFlow、MindSpore等至少一种，能够完成模型训练、推理、部署或调优工作
具备大模型（LLM）应用开发经验，熟悉模型调用、Prompt工程、RAG、知识库、向量检索、微调等相关技术
熟悉智能体（Agent）相关技术，了解多智能体协作、工具调用、流程编排、记忆机制等能力建设方法，有相关项目经验者优先
熟悉常见中间件与基础组件，如Redis、MySQL、消息队列、对象存储、向量数据库等
熟悉Linux操作系统及常用命令，具备Docker容器化部署及基础云原生使用经验
了解CI/CD基本流程，具备模型服务或后端服务持续集成、部署、监控和迭代能力
具备较强的问题分析、系统设计和独立解决问题能力，能够根据业务需求制定合理的技术方案
具备系统级问题排查能力，对AI系统的性能优化、稳定性保障、安全风险和运维管理有基本理解
具备良好的沟通协作能力、文档编写能力和学习能力，能够适应跨部门协同和项目交付要求
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，聚焦大模型与智能体，当前市场热点方向，技能积累价值高
- 央企巨头平台，项目资源丰富，稳定性强，可接触大规模企业级系统
- 上海核心地段办公，团队专业，利于建立高质量人脉
- AI领域技术更新快，需要持续学习，保持竞争力
- 央企内部流程可能较复杂，跨部门协同效率需适应
- 具备2年以上AI研发经验，热爱技术钻研，愿意在大型企业深耕大模型应用与智能体开发的工程师
缺点 / 挑战
- 作为个人贡献者，项目压力较大，需独立解决复杂问题
角色解读
- 技术纵深：从AI工程师向算法专家或架构师发展，深入大模型/智能体领域
- 管理方向：积累项目经验后转向技术团队管理，带领AI研发小组
- 跨域拓展：结合业务理解，向AI产品经理或解决方案架构师转型
- 负责大模型（LLM）的应用开发，包括Prompt工程、RAG、知识库搭建及模型微调
- 设计和实现智能体（Agent）系统，涉及多智能体协作、工具调用与流程编排
- 参与AI系统的架构设计、性能优化与稳定性保障，确保企业级交付质量
- 与业务团队协作，将AI技术落地到实际航运或物流场景中
- 扎实的编程能力，熟练使用Python/Java/C++至少一门语言
- 深入掌握主流AI框架（PyTorch/TensorFlow/MindSpore）及大模型应用技术
- 熟悉智能体开发、向量数据库、Docker容器化及CI/CD流程
- 具备系统级问题排查与性能优化能力，了解Linux及基础中间件
申请策略
- 提前研究中国远洋运输集团的数字化转型战略，结合AI提出自己的想法
- 准备一个完整的项目案例，从需求分析到系统架构、技术选型、落地效果
- 突出大模型项目经验：详细描述你参与的LLM调用、RAG、微调等实际案例
- 量化成果：如模型推理速度提升、准确率指标、系统吞吐量等数据
- 展示工程能力：强调代码质量、Docker部署、CI/CD集成等实践经验
- 智能体项目：如果有Agent开发经历，重点描述工具调用和流程编排设计
- 补充大模型应用技术：深入学习LangChain、LlamaIndex等框架
- 加强系统设计能力：学习分布式系统、消息队列、缓存等中间件
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答项目经验问题
- 对于设计问题，先拆解需求，再给出架构选型理由，最后提及可落地的细节
- 请描述一个你参与的大模型应用项目，包括技术选型、难点和最终效果
- 谈谈你对RAG技术的理解，如何优化检索准确率和响应速度？
- 设计一个智能体系统，用于自动处理航运单据查询，你会如何实现？
- 当模型推理性能成为瓶颈时，你会采取哪些优化措施？
- 你对Docker和Kubernetes在AI部署中的使用经验如何？
- 复习大模型、RAG、Agent的核心概念和最新论文，了解行业趋势
职位点评
70
综合评分
央企AI研发岗，前沿大模型/智能体技术，技术成长空间大，但现场办公，WLB一般。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合重视技术成长和稳定平台的求职者，对WLB要求不高，愿意在央企体系内发展。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
中国远洋运输集团为上市央企，薪资福利稳定，但薪资水平相对互联网公司可能略保守，整体处于市场中等偏上水平。
薪资信号未披露（AI估算：20K-40K/月）
成长发展
85较高
职位聚焦大模型与智能体前沿技术，技术栈新，央企平台提供丰富企业级项目机会，但内部培训体系可能不如互联网完善。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Agent、PyTorch、TensorFlow、MindSpore
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
办公地点在上海浦东，现场办公，未提及弹性工作或远程选项，央企文化可能较传统，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
航运物流行业属于稳定成熟行业，但AI赋能数字化转型具有社会价值，央企使命感和稳定性较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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