传音
AI应用工程师（重庆）(J20354)
AI应用工程师（重庆）(J20354)
发布于 3 天前实习/见习
实习生仅现场办公人工智能
人工智能
Prompt Engineering
Rag
Rest Api
Web开发
向量数据库
大语言模型
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
前沿AI应用开发岗位，技术成长空间大，但薪资和WLB信息不明确。
从学习成长、工作节奏、岗位方向和实习待遇综合评估，方便比较实习机会。
薪资怎么样
1.2万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 400 个在招 · 其中人工智能 15 个
市场机会
选择适中
重庆 · 人工智能 · 18 个在招
职位详情
关于这个职位
参与基于大语言模型（LLM）的AI应用开发，支持真实业务场景落地
协助完成AI功能与现有业务系统（如数据库、API、Web）的集成联调，负责Prompt工程、RAG流程搭建等核心模块的设计与实现，并在团队带领下完成开发、测试与上线
最低要求
学历专业：硕士及以上学历，人工智能、计算机科学、软件工程、数据科学等相关专业，2027届应届毕业生
实习/项目经验：有大模型/AIGC相关实习或项目经历，具备实际落地经验优先
技术基础：了解大模型原理，熟悉Prompt Engineering，了解Function Calling
具备全栈基础，熟悉Web开发及REST API
了解向量数据库、RAG或LangChain等框架
熟练使用Python或Java
综合素质：逻辑清晰，沟通主动，具备产品思维，对AI技术有持续学习热情
工作职责
参与基于大语言模型（LLM）的AI应用开发，支持真实业务场景落地
协助完成AI功能与现有业务系统（数据库、API、Web）的集成联调
负责以下AI核心模块的设计与实现（在导师或团队带领下）：
Prompt工程与工具调用机制（Function Calling）
RAG（检索增强生成）流程搭建与基础优化
轻量级智能体/助手的原型开发与状态管理
配合团队完成AI功能的端到端开发、测试与上线
跟踪前沿AI技术动态，参与技术调研与方案评估
优先资格
有大模型/AIGC相关实习或项目经历，具备实际落地经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接接触前沿的AI大模型技术，积累宝贵的项目经验，提升技术竞争力
- 在导师或团队带领下工作，有指导和支持，适合应届生快速适应和成长
- 参与端到端开发，从设计到测试上线，全面提升工程实践和问题解决能力
- AI技术更新迅速，需要持续学习和跟进最新动态，保持技术敏感度
- 作为应届生，需要适应企业工作环境和团队协作节奏，平衡学习与产出
- 适合对AI技术有强烈兴趣、具备扎实计算机基础、愿意从实际项目中学习并持续成长的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 项目落地可能面临技术集成、性能优化和系统稳定性的挑战
角色解读
- 从初级AI应用工程师成长为高级工程师，负责更复杂的AI系统设计和优化
- 转向AI架构师或技术专家，专注于技术深度、算法创新和架构设计
- 有机会参与产品开发，发展为AI产品经理或技术负责人，推动业务与技术融合
- 参与基于大语言模型的AI应用开发，将前沿AI技术落地到真实业务场景
- 协助集成AI功能到现有系统，包括数据库、API和Web端，确保功能稳定运行
- 负责设计和实现AI核心模块，如Prompt工程、RAG流程和轻量级智能体原型
- 跟踪AI技术动态，进行技术调研和方案评估，推动团队创新
- 理解大语言模型原理，掌握Prompt Engineering和Function Calling等核心概念
- 具备全栈开发能力，熟悉Web开发、REST API集成和数据库操作
- 了解向量数据库、RAG框架（如LangChain），能搭建和优化检索增强生成流程
- 熟练使用Python或Java进行开发，并具备快速学习新技术的能力
申请策略
- 研究传音公司的业务方向和AI应用需求，思考如何将技术与实际场景结合
- 准备项目作品集或代码示例，在面试中展示动手能力和技术理解
- 突出大模型/AIGC相关的实习或项目经历，强调实际落地经验和成果
- 详细列出技术技能，如Python、Web开发、Prompt工程、RAG框架等具体能力
- 体现学习能力和产品思维，展示对AI技术的热情和持续学习意愿
- 深入学习Prompt Engineering最佳实践和RAG框架（如LangChain）的实战应用
- 提升全栈开发技能，熟悉数据库设计、API集成和前端基础知识
- 关注AI行业动态，了解最新的大模型应用场景和技术趋势
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答行为问题
- 结合具体项目经验，详细描述技术选型、实现过程、遇到的挑战和解决方案
- 展示对AI基础概念的理解，并联系实际应用场景，体现问题解决能力
- 请描述你如何使用Prompt Engineering优化一个AI应用的实际案例？
- 解释一下RAG（检索增强生成）的工作原理，并分享你的实践经验
- 如何将AI功能集成到现有的Web系统中？请举例说明技术选型和实现步骤
- 你如何处理大模型输出的不稳定性或幻觉问题？有哪些优化策略？
- 对于Function Calling机制，你是如何设计和实现的？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活60
使命价值55
薪资福利
65中等
JD未披露具体薪资和福利，作为应届生岗位，薪资水平可能处于市场中位，满足基本补偿需求。
薪资信号未披露（AI估算：8千–1.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术如大语言模型、RAG等，提供实际项目开发机会，有利于技能成长和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、Prompt Engineering、Function Calling、RAG、LangChain、Python、Java
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确工作模式和办公地点类型，无法判断WLB情况；基于行业特点，可能需现场办公，通勤因素需考虑。
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
55较低
传音专注于新兴市场手机业务，AI应用可能提升用户体验，但社会影响力中等；技术驱动型岗位，创新性较强。
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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