禾赛
AI应用工程师
AI应用工程师
发布于 6 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Agent架构
Ai应用开发
Prompt设计
业务分析
系统集成
评估体系
项目管理
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
技术驱动、业务落地、高成长潜力的AI应用岗位，发展性动机突出，生活化动机信息不明。
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
23K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
66 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 240 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为AI应用工程师，核心职责是深入销售、研发、HR等业务一线，识别效率瓶颈，设计并端到端推动AI解决方案的落地与稳定运行
需要独立完成从需求分析、方案设计、代码实现到上线迭代的全流程，确保AI技术切实解决实际业务问题
最低要求
有过至少一个被真实用户使用的 AI 应用 / agent 落地经验，并能清晰复盘其早期问题与迭代过程
具备端到端独立负责的能力
在需求模糊时能自主定义问题，而非依赖明确的需求文档
对 LLM / agent 的能力边界有清晰认知，知道何时可用、何时不可用
扎实的工程能力，能独立将方案落地为可上线的代码(语言栈不限,Python 优先)，并重视评估(eval)与可靠性
注重业务落地的"最后一公里"，而非停留在演示效果
工作职责
深入业务一线(销售、研发、HR、环评等)，识别效率瓶颈，判断 AI 的最佳切入点，包括判断哪些环节不适合用 AI
独立设计解决方案: 合理拆分agent / skill / 工具 / 工作流，设置人工审核节点，保障方案可靠性
端到端推动落地与采用: 覆盖 prompt 设计、工具编排、内部系统对接，以及上线后的迭代与稳定运行
对最终结果负责: 确保方案被真实使用、稳定运行、切实解决业务问题
优先资格
有企业内部 / B 端真实环境的 AI 落地经验，对接过 CRM / OA / MES / PLM 等系统
对 MCP、Skill、多 agent 架构有实际实践与独立见解
具备产品判断力，能评估一个 AI 功能的投入产出价值
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能直接接触前沿的LLM、Agent等AI技术，并应用于真实的复杂业务场景
- 岗位具有高度的自主性和端到端负责制，对个人综合能力锻炼价值高
- 公司为已上市的大型企业，平台稳定，能为项目落地提供资源支持
- 需要同时具备工程、产品、业务理解等多重能力，对个人综合素质要求极高
- 适合有扎实工程背景、热爱解决实际问题、且具备优秀业务沟通和产品判断能力的工程师
- 希望将AI技术从‘Demo’推向‘Production’，并追求个人影响力落地的候选人尤为匹配
缺点 / 挑战
- 推动AI在传统业务中落地，可能遇到业务方理解不足、流程复杂等‘最后一公里’难题
- 需持续跟踪AI技术快速迭代，并自主判断其在业务中的应用边界，学习压力较大
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI应用架构，成为解决复杂业务问题的技术权威
- 技术管理路线：带领团队负责更大范围的AI赋能业务，向技术负责人发展
- 产品化路线：凭借业务洞察和产品判断力，转向AI产品经理或解决方案架构师角色
- 深入业务一线调研，找出可以用AI解决的实际问题和效率瓶颈
- 独立设计并实现包含Agent、工作流的完整AI解决方案，确保方案可靠
- 负责从Prompt设计、系统对接到上线维护的全流程，保障AI应用真实落地
- 具备将AI概念转化为可落地代码的扎实工程能力，优先使用Python
- 对LLM和Agent的能力与边界有深刻理解，能做出合理的技术选型判断
- 强大的业务理解与沟通能力，能与非技术部门协作，自主定义问题
- 注重结果导向，关心应用的可靠性和实际业务价值，而非仅追求技术演示
申请策略
- 深入研究禾赛的业务（激光雷达、智能驾驶等），思考AI技术可能在这些具体业务场景中发挥的作用
- 在简历或面试中，主动展示你对‘业务落地最后一公里’的思考，这正是该职位强调的核心
- 详细描述1-2个你主导或深度参与的AI应用落地项目，重点说明如何解决业务问题、遇到的挑战及最终效果
- 突出你的技术栈（尤其是Python和相关AI库）、独立架构设计能力以及对LLM/Agent的实践经验
- 体现你的业务敏感度和沟通协作经历，例如如何与产品、运营等部门对接需求
- 系统梳理并准备一个端到端的AI项目案例，能够清晰阐述从需求分析到上线迭代的全过程
- 加强对主流LLM能力、Agent框架（如LangChain、AutoGen等）及Prompt Engineering最佳实践的了解
- 思考并准备一些关于如何评估AI应用价值、判断技术适用边界的见解
面试指南
- 回答项目类问题时，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你在模糊环境下的自主判断、技术选型考量和最终实现的业务价值
- 回答设计类问题时，展示结构化思维：先定义问题、再拆解任务、考虑技术可行性、设置人工审核节点、规划迭代路径
- 回答挑战类问题时，诚实但积极，既要指出客观困难（如数据质量、业务方期望），更要说明你采取的解决措施和取得的进展
- 请详细描述一个你主导的AI应用落地项目，包括背景、你的角色、技术方案选择和最终业务效果
- 如果业务方提出一个模糊的需求（如‘用AI提升销售效率’），你会如何分析和定义问题，并设计方案？
- 你认为在企业环境中部署LLM应用，最大的挑战是什么？你会如何保障其稳定性和可靠性？
- 请举例说明，你是如何判断一个业务环节‘不适合’使用AI技术的？
- 复盘并提炼自己过往项目中的关键决策点、难点和亮点，形成可流畅讲述的故事
职位点评
薪资福利80
成长发展92
工作生活50
使命价值65
薪资福利
80较高
该职位在一线城市上海，属于已上市大型企业的技术岗位，薪资具有市场竞争力，能提供较好的经济回报和稳定性。
薪资信号面议 (1.8–2.8万/月)
成长发展
92较高
该职位核心是应用前沿AI技术解决真实业务问题，能提供极强的技术实践和业务洞察成长空间，非常有利于构建复合型能力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、prompt设计、Python、评估体系、MCP
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及任何关于工作模式、弹性办公或WLB的信息，因此无法判断其生活化方面的满足程度。
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
65中等
该职位致力于用AI技术提升企业内部运营效率，社会影响力较为间接，但处于AI赋能产业的高速增长赛道，具有明确的技术创新价值。
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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