荣耀
AI应用软件开发工程师
AI应用软件开发工程师
发布于 17 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公产品开发工程师
产品开发工程师
Rag
多模态Ai
性能优化
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
技术前沿、成长性强、综合能力锻炼足，但WLB与补偿性动机信号不明，需结合实际情况评估。
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
2万
与产品开发工程师中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 200 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是荣耀公司的AI应用软件开发工程师，主要负责AI应用软件的总体架构设计与核心功能开发，涵盖智能助理、内容创作、搜索推荐等多个场景
你需要将多模态模型、Agent、RAG等前沿AI能力进行工程化落地，并主导人机交互体验优化，构建高性能、高稳定且可持续演进的应用架构
最低要求
计算机、软件工程、人机交互、人工智能等相关专业硕士及以上学历，具备扎实的软件工程基础和优秀的编码能力，精通Java/Kotlin/C++/Python中至少两种语言，熟悉Android或跨端客户端架构与工程体系
具备复杂AI应用的端到端开发经验，熟悉大模型应用框架、Prompt工程、RAG、Agent、工具调用、评测与调优方法，有多模态AI、端云协同或智能助手类产品落地经验者优先
具备优秀的UX工程化能力，对动效设计实现、状态反馈、微交互、视觉节奏、注意力引导、认知负荷控制等主观人因问题有深刻理解，熟悉客户端渲染机制、流畅性优化及体验一致性治理，能够将用户研究、可用性测试、主观评价与数据分析结合，驱动体验持续优化
具备较强的系统抽象与技术攻坚能力，能够独立解决复杂场景下的稳定性、性能、体验一致性问题
有A/B实验设计、体验度量体系建设、跨团队协作推进及AI产品从0到1或大规模增长经验者优先
工作职责
负责AI应用软件总体架构设计与核心功能开发，围绕智能助理、内容创作、搜索推荐、效率工具等场景，完成多模态模型、Agent、RAG、工具调用等能力在终端/云端产品中的工程化落地，构建高性能、高稳定、可持续演进的应用架构
主导AI应用的人机交互体验优化，重点围绕UX交互、动效反馈、响应节奏、信息密度、认知负荷、可解释性与用户信任等主观人因维度，设计并实现高质量交互方案与动态反馈机制，将模型能力转化为自然、顺滑、可控、可信的用户体验
负责AI应用关键链路的性能与质量治理，建立Prompt/Agent编排、上下文管理、评测集、主观体验评估、A/B实验、灰度发布和线上监控闭环，持续优化首帧时延、交互流畅度、任务成功率、结果一致性与用户满意度
与算法、产品、设计、测试及平台团队深度协作，推动复杂AI场景从0到1孵化和规模化落地，沉淀可复用的工程框架、交互规范、动效语言和体验评估方法，持续跟踪前沿AI交互范式与新型应用形态并完成创新验证
优先资格
有多模态AI、端云协同或智能助手类产品落地经验者优先
有A/B实验设计、体验度量体系建设、跨团队协作推进及AI产品从0到1或大规模增长经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能直接接触和落地前沿的AI技术（如多模态、Agent、RAG），技术栈先进且具有成长性
- 职位要求兼具工程深度与体验设计，能快速提升全栈式的AI产品开发能力
- 参与从0到1的复杂AI场景孵化，有助于构建完整的产品落地方法论与项目经验
- 技术综合性要求高，需要同时掌握AI工程、客户端开发和UX工程等多个交叉领域的知识
- 跨团队协作频繁，需要与算法、产品、设计等不同背景的同事有效沟通，推动项目进展
- AI技术迭代迅速，需要保持持续学习，快速适应新的框架、模型和交互范式
- 适合具备扎实软件工程基础，对AI技术应用和用户体验设计有浓厚兴趣，并追求在交叉技术领域进行深度创新的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI应用工程化与交互技术，成为特定领域（如端侧AI、Agent系统）的技术权威
- 技术管理路线：积累项目经验后，可向技术团队负责人或架构师方向发展，负责更大型的技术平台建设
- 产品技术复合路线：凭借对AI技术和用户体验的双重理解，有机会转型为AI产品技术专家或产品经理
- 设计和实现AI应用的核心功能架构，将大模型能力（如RAG、Agent）整合进客户端或云端产品中
- 深入优化AI交互体验，从动效反馈、响应节奏到用户认知负荷，让AI能力以更自然、顺滑的方式呈现
- 建立性能与质量监控闭环，通过A/B实验、评测集等手段，确保AI应用在复杂场景下的稳定性与成功率
- 与产品、算法、设计等团队紧密协作，推动AI创新功能从概念孵化到最终上线落地
- 扎实的编程基础（Java/Kotlin/C++/Python）和软件工程能力，熟悉Android或跨端开发框架
- 熟悉大模型应用开发技术栈，包括Prompt工程、RAG架构、Agent框架及多模态AI的工程化实践
- 具备优秀的UX工程化思维，能理解人因交互问题（如认知负荷、微交互）并将其转化为技术实现方案
- 具备系统设计、性能优化和解决复杂工程问题的能力，并有较强的跨团队沟通协作能力
申请策略
- 深入研究荣耀在AI领域的公开技术博客、产品发布会或专利，了解其技术路线和产品理念，在面试中展示你的关注与思考
- 准备一个能体现你“工程化落地复杂AI能力”或“主导体验优化”的完整项目案例，并梳理好STAR（情境、任务、行动、结果）
- 重点突出参与过的AI应用项目，尤其是涉及RAG、Agent、多模态等具体技术的工程化落地经验
- 详细描述在项目中负责的架构设计、性能优化或体验提升的具体工作和成果，使用量化数据
- 强调对人机交互的理解，可以展示在项目中为优化用户体验所做的设计思考或技术方案
- 列出精通的编程语言、熟悉的技术框架（如Android开发框架、AI推理框架）以及解决复杂问题的案例
- 系统学习并实践Prompt Engineering和主流RAG/Agent框架（如LangChain），积累工程化经验
- 研究移动端或跨端开发中的性能优化、动画渲染与流畅度治理技术，提升UX工程化实现能力
面试指南
- 技术问题回答框架：描述背景（项目目标）→ 阐述方案（技术选型与架构）→ 聚焦难点（具体挑战）→ 展示结果（量化效果与反思）
- 体验设计问题框架：理解问题（人因/认知理论）→ 设计方案（具体交互/动效实现）→ 技术实现（如何工程化）→ 验证迭代（如何度量与优化）
- 通用问题框架：结合JD要求 → 引用过往具体案例 → 提炼方法论 → 展示学习与适应能力
- 请介绍一个你主导或深度参与的复杂AI应用项目，你在架构设计和工程化落地中扮演了什么角色？遇到了哪些技术挑战，如何解决的？
- 如何理解AI应用中的“用户体验”？请结合一个具体场景，谈谈你会从哪些维度设计交互方案来提升它？
- 在构建AI应用性能监控闭环时，你会关注哪些核心指标？如何设计A/B实验来验证一个新的交互方案？
- 当AI模型的输出结果不稳定或与用户预期有偏差时，从客户端工程和交互设计的角度，你会采取哪些措施来保障用户体验？
- 梳理并复盘过去1-2个最能体现“AI工程化”和“体验优化”能力的项目，准备好技术细节、难点和数据
职位点评
薪资福利72
成长发展95
工作生活50
使命价值78
薪资福利
72中等
该职位提供市场水准的薪资，作为成熟科技公司的正式岗位，具有一定的稳定性和规范的薪酬体系。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
95较高
该职位是技术成长的优质平台，直接参与前沿AI技术的工程化实践，并对系统架构、UX工程等综合能力有深度锻炼。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈多模态AI、Agent、RAG、Prompt工程、Android、性能优化
成长机会可持续演进的应用架构、持续跟踪前沿AI交互范式、创新验证
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确提及工作模式、加班政策或团队文化相关的WLB信号，生活化动机的满足程度难以从文本判断。
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
78中等
岗位涉及将AI技术融入智能终端产品，有助于提升用户效率与体验，具有明确的产品化价值和技术应用前景。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号将模型能力转化为自然、顺滑、可控、可信的用户体验
创新程度积极采用新技术
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