赛默飞世尔
AI Engineer
AI Engineer
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
苏州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习
SQL
计算机视觉
TensorFlow
生成式AI
LLM
Power BI
OCR
Ai-Agent
AI 估算 · 15k–30k
AI工程师在苏州跨国企业，3-5年经验，市场需求旺盛，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责在赛默飞苏州工厂开发、部署和优化AI解决方案，涵盖计算机视觉、OCR、预测分析及生成式AI助手等，以提升制造、质量、供应链和办公效率
你将与跨职能团队合作，将AI技术融入生产流程，并推动智能化转型
适合有3-5年AI工程经验、希望在工业场景落地AI技术的候选人
最低要求
计算机科学、人工智能、数据科学、自动化、工程或相关专业学士学位
硕士优先
年直接从事AI工程、数据科学、机器学习、计算机视觉或智能自动化的经验
熟悉Python及常见AI/ML框架及部署流程
熟练使用Microsoft工具：Word、Excel、PowerPoint
掌握Python、SQL、Power BI或AI平台者优先
具备较强的分析、解决问题和团队合作能力
优秀的英语口头和书面沟通能力，能在多元文化环境中工作
工作职责
识别和评估制造、质量、供应链、工程和办公流程中的AI用例
设计、开发和部署AI解决方案，如计算机视觉检测、OCR、预测分析、生成式AI助手和AI agents
与利益相关者合作，将业务问题转化为AI解决方案需求、数据需求和可衡量的成果
支持数据收集、数据清洗、标注、模型评估和性能优化活动
开发AI工作流、提示策略、agent逻辑和集成方法，提高任务自动化和决策支持
与数字化和自动化团队合作，将AI解决方案集成到MES、ERP、视觉系统、办公工具和生产流程中
对已部署的AI解决方案进行测试、验证和监控，确保可靠性、准确性和可用性
排查AI模型、数据或工作流问题，推动持续改进
为部署的AI工具提供用户培训、技术文档和采用支持
确保AI解决方案符合业务目标、合规要求和数据治理期望
具备独立工作和团队协作能力
能够影响和谈判，解决问题/问题
在组织内传达建议和决策
能够在快节奏的技术环境中领导，吸收技术信息，审查技术信息并做出技术决策
优先资格
有生物技术、制药、制造业或工业AI应用经验者优先
有计算机视觉、OCR、机器学习模型部署、LLM应用或AI-agent开发经验者优先
有制造、质量或供应链业务场景经验者高度优先
有将AI工具与企业或制造系统集成的实践经验者优先
具备结构化问题解决和模型性能分析的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国巨头平台，接触真实的工业场景和先进AI技术，技能积累扎实
- 公司已上市，业务稳定，福利完善，薪资有保障
- 职位处于工厂智能化转型核心，发展空间大，可参与端到端AI项目
- 办公地点在苏州工厂，可能需现场办公，灵活性较低
- 需同时掌握多种AI技术（CV、NLP、预测分析），技术广度要求高
- 适合有3-5年AI工程经验、喜欢将AI落地到实际生产环境、愿意在苏州发展的技术人才
缺点 / 挑战
- 可能涉及业务复杂性和跨部门协调，沟通成本较高
角色解读
- 从AI工程师发展为高级AI专家或技术负责人，主导复杂工业AI解决方案
- 可向MADE Leader或制造数字化管理岗位发展，负责更大范围的智能化项目
- 积累生物制药行业经验后，向行业解决方案架构师或技术总监方向晋升
- 开发并部署AI解决方案，包括计算机视觉检测、OCR、预测分析和生成式AI助手，用于制造和办公流程
- 与跨职能团队合作，将AI工具集成到MES、ERP等企业系统中，实现智能化转型
- 负责数据收集、清理、标注和模型评估，持续优化AI模型的准确性和稳定性
- 扎实的Python编程能力，熟悉TensorFlow、PyTorch等主流AI/ML框架
- 计算机视觉和NLP经验，包括OCR、目标检测、LLM应用和AI-agent开发
- 数据分析和问题解决能力，熟练使用SQL和Power BI
- 跨团队沟通和协作能力，能在多元文化环境中工作
申请策略
- 了解赛默飞在生命科学领域的业务，展示对AI赋能制造业的兴趣
- 准备一道完整的AI项目案例，从问题定义到部署效果
- 突出AI相关项目经验，特别是计算机视觉、OCR或LLM在企业场景的应用
- 强调Python编程和ML框架使用经验，附上GitHub或项目成果
- 展示数据分析和模型优化能力，如性能提升的具体数据
- 说明跨团队合作经历和英语沟通能力
- 如果缺乏制造业AI经验，可提前了解MES、ERP等系统
- 强化AI-agent和LLM应用开发技能，如LangChain、RAG
面试指南
- 用STAR法则（情境-任务-行动-结果）描述项目，突出技术细节和业务影响
- 结构化问题解决：定义问题、分析原因、提出假设、验证、迭代优化
- 展示系统思考：考虑集成点、数据流、用户培训等非技术因素
- 请描述一个你从头到尾部署的AI项目，包括数据、模型选择和落地效果
- 如何处理模型性能不佳的情况？请举例说明你的调试过程
- 如何将AI解决方案与现有生产系统（如MES）集成？
- 请解释LLM在制造场景中的潜在应用和局限性
- 如何在多项目中确定优先级并管理多个利益相关者？
匹配度报告
71
综合匹配度
稳定跨国企业，前沿AI技术，发展空间大但办公灵活度低。
适合人群
适合追求技术成长、看重平台稳定性和前沿AI应用的求职者，能接受现场办公和偶尔出差。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
80较高
该职位薪资水平符合市场水准，福利较完善（未在JD中明确具体福利，但跨国巨头通常有五险一金、补充医疗等），稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：15K-30K/月）
成长发展匹配
85较高
职位使用前沿AI技术（计算机视觉、LLM、AI-agent），涉及多种工业场景，技能成长空间大。JD中提到跨团队合作和领导力，但未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、LLM、AI-agent、计算机视觉、OCR、机器学习、深度学习
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
要求办公室现场办公，地点在苏州工厂，可能位于郊区或产业园，通勤不便。JD未提及弹性工作或远程选项，有国内国际差旅要求。
工作模式仅现场办公
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
赛默飞是生命科学领域巨头，职位支持智能制造和效率提升，有一定社会价值。行业稳定，但JD未强调使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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