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大模型开发工程师(J11107)
大模型开发工程师(J11107)
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
Ai编程工具
上下文工程
多线程
大模型
架构设计
需求分析
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
实战型AI开发岗，技术成长空间大，薪资有竞争力，但WLB需自行确认。
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
2.3万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择适中
南京 · 人工智能 · 13 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是云知声的大模型开发工程师，主要负责大模型项目的开发与效果优化，包括从客户需求沟通、方案设计到项目交付的全流程
要求具备扎实的Java后端开发基础，并熟练掌握大模型开发流程、AI编程工具以及架构设计能力，能够独立负责项目模块的落地与交付
最低要求
本科及以上学历，计算机相关专业，3 年及以上软件开发工作经验
熟悉大模型项目开发流程，掌握上下文工程、知识库数据处理等技术
有大模型训练微调经验优先
具备扎实的 Java 、多线程、消息队列、数据库等开发经验，熟悉SpringBoot 生态，有两个以上实际落地项目经验
具备架构设计能力
良好的执行能力及协调能力，较强的责任心和抗压能力
熟悉 Linux 开发环境，有 Docker 等虚拟软件经验
必备AI编程实战经验：日常熟练使用 Qoder/Cursor/Codex/ Claude Code 等工具进行代码生成、逻辑重构、Bug 排查、单元测试、文档撰写等
具备借助AI进行需求拆解、方案设计、代码优化、性能调优的能力，不依赖AI照搬，能甄别、改造、落地AI产出代码
工作职责
负责大模型项目的开发和效果优化，按要求完成项目功能的设计和实现
负责与客户进行需求沟通，获取、分析、引导、整理需求
按照公司规范制定项目设计和开发方案、计划并执行，形成项目文档
对项目的最终结果负责，即质量、进度和成本满足预期且使客户满意
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI行业前沿，能深度参与大模型从0到1的落地过程，技术成长快
- 岗位职责全面，从客户需求到项目交付，能锻炼综合技术能力和项目管理思维
- 公司为已上市AI企业，平台和项目资源相对稳定
- 需要同时具备扎实的工程开发能力和前沿的AI应用知识，技术栈要求较广
- AI技术迭代迅速，需要持续学习最新的工具和方法以保持竞争力
- 适合有3年以上后端开发经验，对AI应用落地充满热情，不满足于纯技术开发，希望技术与业务结合，具备较强学习能力和责任心的工程师
缺点 / 挑战
- 岗位带有项目交付属性，可能面临一定的进度和客户满意度压力
角色解读
- 技术专家路线：深耕大模型应用开发，成为AI解决方案架构师或技术负责人
- 技术管理路线：在项目中承担更多协调与管理职责，向技术经理或项目经理方向发展
- 领域专家路线：在特定垂直领域（如医疗、车载）积累大模型落地经验，成为行业AI专家
- 你将直接参与大模型应用项目的开发，将AI能力转化为满足客户需求的具体产品或解决方案
- 你是项目技术落地的关键执行者，需要从理解需求、设计架构到编码实现，对项目质量和结果负责
- 你需要频繁与客户沟通，将业务需求转化为技术方案，具备售前技术支持和项目管理能力
- 扎实的后端开发能力：精通Java、SpringBoot生态，熟悉多线程、消息队列、数据库等
- 大模型应用开发能力：了解大模型项目流程，熟悉上下文工程、知识库处理，有AI编程工具（如Cursor）的实战经验
- 架构设计与工程化能力：能设计系统方案，并具备使用Docker等容器技术进行部署和运维的意识
申请策略
- 在简历和面试中，主动展示你对AI工具的批判性使用能力（对应JD第7点），说明你如何甄别和优化AI生成的代码
- 准备一个展示你如何将客户需求转化为技术方案并成功交付的案例，突出你的沟通和协调能力
- 重点突出Java后端开发项目，特别是与AI/模型相关的部分，强调架构设计和性能优化经验
- 详细描述使用AI编程工具（如Cursor）提升开发效率的实践案例，体现你的前沿工程习惯
- 补充一个完整的大模型应用项目经历，说明你如何处理数据、构建上下文、集成模型并实现功能
- 深入学习大模型应用开发框架（如LangChain）和主流向量数据库的使用
- 提升Prompt Engineering能力，理解如何设计有效的上下文和提示词来优化模型输出
- 巩固软件工程基础，特别是在高并发、分布式系统设计方面的能力
面试指南
- 对于技术项目问题，采用STAR原则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，重点突出你的技术决策和贡献
- 对于AI工具使用问题，不要只谈工具本身，要结合具体开发场景（如代码生成、Bug排查）说明其带来的效率提升和你的判断过程
- 对于方案设计问题，阐述从需求分析、架构选型、数据流程、接口设计到技术风险评估的完整思考链条
- 请介绍一个你参与过的、最有挑战性的后端项目，你在其中承担什么角色？解决了什么技术难点？
- 你日常是如何使用AI编程工具（如Cursor/Claude Code）来提升开发效率的？能举例说明吗？
- 如果让你负责一个将企业内部知识库与大模型结合的需求，你会如何设计技术方案？
- 如何确保你开发的大模型应用模块在质量、性能和交付时间上满足项目要求？
- 描述一次你与客户或产品经理就需求产生分歧，你是如何沟通和解决的？
职位点评
薪资福利75
成长发展80
工作生活50
使命价值65
薪资福利
75中等
职位薪资范围处于南京市场中上水平，对于该经验要求的工程师具有吸引力。福利部分JD未明确，但作为已上市公司，通常有基础保障。
薪资信号市场水准 (1.8千–2.8万/月)
成长发展
80较高
岗位直接处于大模型技术前沿，要求掌握AI编程工具和架构设计，技能成长导向明确，能接触到行业主流甚至前沿的AI应用实践。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、上下文工程、知识库数据处理、AI编程工具、SpringBoot、Docker
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、弹性办公或工作时长的信息，生活化动机的满足程度无法从现有信息判断。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
65中等
处于人工智能这一高速增长赛道，技术本身具有创新性。但JD主要聚焦于项目交付，未强调特定社会使命或宏大愿景。
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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