趋势科技
(Sr.) AI Engineer
(Sr.) AI Engineer
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Cloud
Llm
Ai-Dlc
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
前沿AI工程岗，技术成长天花板高，行业使命感强，但办公模式与WLB信息不明。
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。
薪资怎么样
14万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
79 个在招 · 其中人工智能 8 个
市场机会
选择适中
台北 · 人工智能 · 12 个在招
职位详情
关于这个职位
加入趋势科技，作为(Senior) AI Engineer，你将负责设计和实施AI驱动的开发工作流(AI-DLC)，构建并运维支持大规模AI原生工程的基础设施，包括AI代理、评估工具和平台服务，并推动团队采用AI工具以提升工程效率和产品质量
最低要求
计算机科学、工程学学士学位，或同等的行业经验
精通Python，并至少熟悉一门其他语言（例如Golang、Java、C/C++）
有在实际工作中使用AI代理的经验（例如个人项目、开源贡献或已上线功能），并能进行展示
有使用AI编码代理的实践经验（例如Claude Code、GitHub Copilot、Codex、Cursor）
有AI代理设计与多智能体系统的经验
在上下文工程（context engineering）和评估工具工程（harness engineering）方面有深厚专业知识，并能为可靠的LLM行为设计技能/工具
具备评估LLM输出的出色判断力——能区分质量、正确性、幻觉和微妙的故障模式
工作职责
跟进AI工程实践
评估和试点新兴工具、模型和工作流
设计并交付AI原生开发工作流，将现代AI编码代理整合到日常工程实践中
构建和运维AI基础设施——包括代理、评估工具、遥测和平台服务——为规模化AI原生工程提供支持
通过明确指标（如周期时间、评审吞吐量、缺陷率）推动可衡量的采用，并与团队合作完成入门培训
排查和解决跨AI/代理技术栈的复杂问题
识别根本原因并实施持久的修复方案
优先资格
有围绕LLM设计检索和记忆层的经验，并在设计上崇尚简约优先
有在规模化公司构建开发者工具或AI基础设施的经验
熟悉云平台（AWS / Azure / GCP）、容器化（Docker, Kubernetes）和DevOps实践
熟悉基础设施即代码（例如Terraform, CloudFormation）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿：直接接触和定义最前沿的AI驱动开发（AI-DLC）实践，技术成长空间巨大
- 平台影响力：构建的是支撑整个公司研发效率的基础设施，个人工作成果对组织有广泛影响
- 学习文化：公司鼓励实验和知识分享，有助于快速掌握新兴AI技术
- 技术复杂度高：需要同时掌握AI前沿技术、软件工程和基础设施运维，对综合能力要求极高
- 推动变革难度：需要说服和帮助大量不同背景的工程师采用新的AI工具和工作流，涉及组织协调
- 问题排查艰难：跨AI/Agent/基础设施栈的故障定位复杂，需要极强的分析和调试能力
- 适合对AI工程化有浓厚兴趣，既具备扎实软件工程基础，又乐于探索前沿工具并解决复杂系统问题的工程师
- 期望在大型科技平台上推动技术变革、并从中获得深度技术成长的人才尤为匹配
缺点 / 挑战
- 行业领先：身处全球网络安全领导者，能接触顶级的工程挑战和规模化场景
角色解读
- 技术专家路径：深入AI Agent架构、LLM系统优化，成为公司内部AI工程领域的技术权威
- 技术领导路径：带领AI工程团队，负责更大规模的AI研发效能平台规划与建设
- 架构师路径：专注于AI与云原生基础设施融合的顶层设计，影响公司技术战略
- 设计和构建公司内部使用的AI开发工具链与工作流，让其他工程师能更高效地利用AI编码代理
- 搭建和维护大规模AI工程所需的底层基础设施，包括AI代理、测试框架和监控平台
- 调研并引入前沿的AI工程实践与工具，推动其在整个研发组织中的落地和普及
- 深入分析和解决AI工具链中的复杂技术问题，确保AI辅助开发的稳定与可靠
- 扎实的编程能力，精通Python，并有使用AI代理（如Copilot, Cursor）的实际开发经验
- 深厚的AI工程知识，特别是关于LLM应用、上下文工程和多智能体系统的设计与实现
- 出色的工程判断力，能够评估AI输出质量、识别问题根源，并设计稳健的解决方案
- 熟悉云原生技术栈（如AWS/K8s）和DevOps实践，具备构建和运维企业级基础设施的能力
申请策略
- 在求职信或面试中，清晰阐述你对AI驱动开发（AI-DLC）的理解，以及你如何看到其在提升工程效能方面的作用
- 准备一个可以深入讨论的、使用AI工具解决实际工程问题的案例，最好能涵盖从发现问题到解决方案的全过程
- 了解趋势科技在网络安全和云安全领域的产品与技术方向，思考AI如何在其核心业务中发挥更大价值
- 详细描述你使用AI编码代理（如Copilot, Cursor）的具体项目经历，突出你如何将其集成到工作流并提升效率
- 展示你在构建开发者工具、AI基础设施或相关平台项目中的角色与成果，强调规模性和工程复杂度
- 列举你在LLM应用、多智能体系统、上下文工程等方面的具体实践和思考，而非仅罗列技术名词
- 通过项目经历体现你解决复杂技术问题的分析能力，以及推动团队技术采纳的影响力
- 深入研究并实践至少一种AI编码代理的底层工作原理或高级用法，并尝试为其构建扩展或工作流
面试指南
- 对于项目经历问题，采用STAR框架：情境、任务、行动、结果
- 重点突出你使用AI技术的具体点和带来的量化或质化提升
- 对于设计类问题，思考框架可包括：目标定义、用户（工程师）分层、核心工作流拆解、工具选型与集成、推广与度量、迭代优化
- 对于技术原理问题，结合实际案例阐述你的判断逻辑
- 例如，评估AI输出时，从功能正确性、代码规范、潜在安全风险、可维护性等多个维度进行分析
- 请描述一个你使用AI编码代理（如GitHub Copilot, Cursor）完成实际开发任务的详细经历
- 你遇到了哪些挑战？如何解决？
- 如果让你为一个100人的研发团队设计并推广一套AI原生开发工作流，你会如何规划？关键考量是什么？
职位点评
薪资福利78
成长发展95
工作生活55
使命价值85
薪资福利
78中等
职位来自已上市的超大型科技公司，薪资福利体系预计相对完善，但具体薪资信息未在JD中披露，竞争力需结合市场判断。
薪资信号未披露（AI估算：1–18万/月）
成长发展
95较高
职位核心是应用和探索最前沿的AI工程化技术，并构建支撑整个组织的AI基础设施，技术成长空间和深度极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、Context Engineering、Harness Engineering、Kubernetes、Cloud
成长机会Stay current with AI engineering practice、emerging tools, models, and workflows、continuous learning
业务类型cost_center
工作生活
55较低
JD未明确提及远程或混合办公，仅指定工作地点为台北，工作模式和WLB信息缺失，存在不确定性。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
身处网络安全这一对社会至关重要的行业，通过构建AI工具提升全球安全产品的研发效能，具有明确的社会价值和技术使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号protecting hundreds of thousands of organizations and millions of individuals、securing a connected world
创新程度积极采用新技术
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