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百度
FAE工程师(J99134)
立即应聘

FAE工程师(J99134)

发布于 3 天前

普通员工/个人贡献者

北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
深度学习框架
客户支持
AI芯片
FAE
模型转换

AI 估算 · 20k–35k

大厂FAE岗位,1-3年经验需掌握AI芯片及C++/Python,技能稀缺,薪资有竞争力

职位详情

关于这个职位

作为百度FAE工程师,你将负责客户需求挖掘、解决方案制定与产品布道,配合销售达成目标,并协调产研团队确保项目交付

该岗位需要扎实的C++/Python开发能力及AI芯片落地经验,适合技术过硬且善于沟通的技术支持专家

最低要求

计算机、电子等相关专业,1-3年软件开发经验,有C++、Python相关研发经验优先

了解深度学习框架,有AI芯片或AI产品应用落地经验或模型转换经验优先
熟悉Linux,熟悉Ubuntu、RHEL、CentOS等主流操作系统
熟悉docker、k8s等关键的部署平台,能熟练使用各类系统工具排查服务问题
具备互联网及相关行业经验,具备C++、Python代码开发能力,能深入理解AI算力场景和需求
有很强的沟通推动能力及客户意识,执行力强,结果导向
抗压能力强,能接受出差优先

工作职责

能理解并挖掘客户需求,制定行业解决方案,并根据市场和客户反馈持续快速迭代更新

配合商务推广公司产品,产品布道,宣导卖点,现场部署,指标性能复现,支持销售目标达成
与产研团队紧密配合,拉通解决落地过程中的问题,确保项目按时按质交付,提升客户满意度
收集并理解市场信息和客户需求,汇总反馈给总部

优先资格

了解深度学习框架,有AI芯片或AI产品应用落地经验或模型转换经验优先

有很强的沟通推动能力及客户意识,执行力强,结果导向
抗压能力强,能接受出差优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 身处AI芯片前沿赛道,接触最新硬件和深度学习技术,技术积累快
  • 百度大平台提供完善的培训体系、福利待遇(如补充医疗、股票期权等)
  • 工作内容涉猎广,既有技术深度又有客户交互,综合能力提升明显
  • 技术栈要求全面且深入,需要同时掌握软硬件、系统部署和AI框架,学习曲线陡峭
  • 作为客户和技术团队之间的桥梁,需要平衡多方诉求,沟通协调难度较大
  • 适合技术功底扎实、喜欢与人打交道、愿意深入业务场景解决实际问题的工程师

缺点 / 挑战

  • 需要频繁出差,工作节奏快,项目交付压力大,对体能和心理承受能力要求高

角色解读

  • 技术线:深耕AI芯片领域,成为资深FAE或系统架构师,专攻特定行业解决方案
  • 管理线:带团队负责区域或行业线,转型为技术负责人或产品经理
  • 商务线:积累客户资源后转向销售或售前顾问,收入空间更大
  • 深入理解客户业务痛点,设计并推动AI芯片解决方案落地,实现产品价值
  • 作为技术桥梁,将客户需求反馈给产研团队,协调资源确保项目按时交付
  • 撰写技术方案、演示产品功能,并在客户现场进行部署调试和性能优化
  • 扎实的C++/Python编程能力,能独立编写调试代码解决实际问题
  • 熟悉Linux系统和容器技术(Docker/K8s),具备服务部署和故障排查经验
  • 了解深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch)及AI芯片原理,有模型移植或优化经验更佳
  • 出色的沟通和推动能力,能平衡客户期望与内部资源,结果导向

申请策略

  • 百度非常看重技术基础和问题解决能力,简历中最好包含一个完整的从需求到交付的项目描述
  • 面试前了解百度的AI芯片产品线(如昆仑芯),思考其差异化优势和应用场景
  • 突出AI芯片或深度学习项目落地经验,写明你在其中的具体职责和量化成果(如性能提升XX%)
  • 强调C++/Python编程能力,附上GitHub链接或相关项目代码样例
  • 展示Linux系统调优和容器化部署的实战经验,尤其是故障排查案例
  • 如有客户沟通或售前技术支持经历,务必突出,体现你的客户意识和推动能力
  • 系统学习Kubernetes和Docker的运维管理,掌握常用排障命令
  • 深入一个深度学习框架(如TensorRT或ONNX Runtime),了解模型优化和部署流程

面试指南

  • STAR法则:情境-任务-行动-结果,用具体数据和细节支撑你的回答
  • 技术问题回答:先明确问题定位,再分步骤说明排查过程,最后给出解决方案及效果
  • 沟通协调问题:展示你的优先级管理思路和向上/向下沟通策略,强调结果导向
  • 请描述一个你处理过的客户技术难题,你是如何分析并解决的?
  • 如何在Linux环境下排查CPU/内存/IO瓶颈?请举一个实际例子
  • 你对Kubernetes的调度策略了解多少?如何优化容器资源分配?
  • 请解释深度学习模型从训练到部署的完整流程,遇到过哪些挑战?
  • 如果你同时面临多个紧急客户需求,你会如何排定优先级?

匹配度报告

68
综合匹配度

大厂AI芯片FAE,技术前沿薪资不错,但加班频繁、出差多。

适合人群
适合追求技术前沿与职业成长、能接受较高工作强度和出差的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值70

薪资福利匹配

75中等

百度大厂薪资福利有竞争力,但JD未明确具体待遇,需面议,出差较多可能影响稳定性。

薪资信号面议 (20K-35K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及AI芯片前沿技术,技能成长快,公司平台大,但未明确晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、深度学习框架、AI芯片、Docker、Kubernetes
业务类型profit_center

工作生活匹配

40较低

明确要求抗压能力强、能接受出差,工作地点固定(北京),工作日加班可能较频繁。

工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况明确要求弹性/高强度

使命价值匹配

70中等

AI芯片属于国家战略方向,技术价值高,但岗位偏落地支持,直接社会影响力一般。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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