TCL
软件开发工程师
软件开发工程师
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Agent框架
Go
多模态
大模型应用
端云协同
语音交互
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
上市巨头AI研发岗、前沿大模型与Agent技术栈、技术成长空间大，WLB情况未知。
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
2.8万
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 480 个在招 · 其中后端开发 3 个
市场机会
选择面较广
上海 · 后端开发 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责AI产品软件平台及系统服务的开发，涵盖语音交互、多模态感知及Agent任务编排等模块的工程实现
你需要与算法、产品等团队紧密协作，推动大模型等AI功能在硬件产品上的端云协同与落地
最低要求
硕士学历，计算机科学与技术、软件工程、人工智能、电子信息或相关专业
具备扎实的数据结构、算法、操作系统、计算机网络和软件工程基础
熟练掌握C++、Python、Java或Go中的一种或多种语言，具备良好的编码和调试能力
熟悉Linux开发环境、进程与线程、网络通信、接口设计和常用开发工具
具备模块化设计、单元测试和性能优化意识，能够独立分析并解决复杂工程问题
具备良好的学习能力、沟通协作和英文技术文档阅读能力
工作职责
参与AI产品软件平台、系统服务及应用功能设计与开发
负责语音交互、多模态感知、Agent任务编排、设备控制等模块的软件实现与系统集成
开发并维护设备端与云端之间的通信接口、数据协议和服务框架
配合算法团队完成大模型、语音及视觉算法的工程接入、服务封装和端侧部署
持续优化系统启动速度、响应延迟、资源占用、稳定性和可维护性
建设单元测试、集成测试、日志监控及故障诊断能力，保障软件交付质量
与产品、算法、嵌入式及测试团队协作，推动AI功能在实际硬件产品中落地
优先资格
有大模型应用、Agent框架、语音交互、多模态、端云协同或边缘计算项目经验者优先
有开源项目、专业竞赛、实习或完整软件项目经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型、Agent、多模态等前沿AI技术，技术栈先进且极具发展潜力
- 依托大型上市企业的硬件产品生态，能将AI技术真正落地到实体产品中，成就感强
- 跨团队协作机会多，能全面提升系统工程化落地与架构设计能力
- 需要频繁与算法、嵌入式等不同技术栈的团队沟通，对跨领域理解和沟通能力要求高
- 适合具备扎实软件工程基础，对AI大模型落地及AIoT（人工智能物联网）感兴趣，且具备较强跨团队协作能力的硕士研发人才
缺点 / 挑战
- AI技术在硬件端侧部署面临资源受限、延迟要求高等工程挑战，技术难度较大
角色解读
- 从AI软件工程师成长为AI系统架构师或技术专家
- 深入大模型与硬件结合的端云协同领域，成为AIoT领域的复合型技术人才
- 负责AI产品软件平台及系统服务的架构设计与核心代码开发
- 实现语音交互、多模态感知及Agent任务编排等模块，并完成端侧与云端的通信及部署
- 与算法、产品团队跨部门协作，推动大模型等AI技术在硬件产品上的工程化落地
- 精通C++/Python/Java/Go至少一种语言，具备扎实的计算机基础与Linux开发经验
- 熟悉大模型应用、Agent框架、端云协同及边缘计算等AI工程化技术
- 具备优秀的系统性能优化、模块化设计及复杂工程问题解决能力
申请策略
- 了解TCL近期的AI产品发布及智能家居/商显等业务线，面试时结合具体业务场景阐述技术思路
- 突出在C++/Python/Go等语言上的项目经验，特别是涉及Linux环境下的系统级开发
- 详细描写参与过的大模型应用、Agent框架或端云协同项目，强调工程化落地成果
- 展示在系统性能优化、单元测试及故障诊断方面的实际经验与数据指标
- 深入学习大模型端侧部署技术（如模型量化、推理加速）及边缘计算框架
- 熟悉主流Agent框架（如LangChain、AutoGen）及多模态感知技术的工程集成
面试指南
- STAR法则：情境(Situation) -> 任务(Task) -> 行动(Action) -> 结果(Result)，重点突出你在工程化落地中的具体贡献和量化收益
- 技术深度剖析：从系统架构、通信协议、资源调度等底层逻辑出发，解释你的优化思路和权衡取舍
- 请介绍一个你参与过的大模型或Agent应用项目，你在其中负责了哪些工程化工作？
- 在端云协同或边缘计算场景下，你是如何优化系统启动速度、响应延迟和资源占用的？
- 当算法团队提供的模型在端侧部署时遇到性能瓶颈，你通常如何排查和解决？
- 请描述一次你与算法或嵌入式团队跨部门协作解决复杂问题的经历
- 复习操作系统、计算机网络及数据结构等基础知识，准备Linux环境下的并发编程与网络通信案例
- 提前了解TCL的AI产品矩阵，思考大模型和Agent技术如何赋能其现有硬件产品线
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
作为已上市的大型企业，薪资福利体系相对完善且稳定，但JD未明确披露具体薪资数字，整体处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、Agent、多模态等前沿AI技术，且需推动技术在硬件产品落地，技术成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈C++、Python、Java、Go、Linux、大模型应用、Agent框架、语音交互、多模态、端云协同、边缘计算
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及工作模式与加班情况，大型硬件与AI结合的研发岗位通常工作节奏较快，WLB情况无法明确判断。
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
75中等
AI与智能硬件结合是当前的热门趋势，推动AI技术在实际硬件产品中落地具有较强的产品价值与行业前景。
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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