TCL
FDE 工程师
FDE 工程师
发布于 2 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 Coding
Go
Llm
Rag
大模型应用
技术布道
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
前沿AI大模型应用落地岗，技术成长空间大，兼具布道与交付属性，但出差驻场要求较高。
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
约 340 个在招
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 约 130 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责在企业内外识别高价值AI应用场景，基于大模型技术构建Agent、智能体等AI应用并交付落地
同时需要面向内部团队和外部客户开展AI技术培训与布道，并提供现场驻场支持，是连接AI技术与业务落地的核心桥梁
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件工程、电子信息等相关专业
具备软件研发或相关技术实践经验，以及良好的软件工程能力
熟悉至少一种开发语言，如 Python、Java、Go 或 C++
深入理解 AI Coding 的理念、工程方法和能力边界，能够熟练使用相关工具提升研发效率和交付质量
具备大模型应用实践经验，理解 LLM、RAG、Agent 等技术，能够结合业务场景快速构建 AI 应用
能够主动发现问题、快速理解复杂业务场景，并将需求转化为可落地的技术方案
具备良好的沟通协作和技术表达能力，能够连接技术与业务，并面向不同受众清晰传递复杂 AI 技术
具备课程设计和授课能力
接受一定比例的出差及驻场工作
工作职责
AI 场景识别与方案验证：覆盖软件、硬件、结构、测试、质量等研发领域，识别高价值 AI 应用场景
理解业务问题，设计可行的 AI 解决方案并组织价值验证
AI 应用开发与交付：基于企业 AI 平台，构建 AI 智能体（Agent）、Skill、CLI 工具、机器人助手及自动化应用
运用 Spec Coding、Vibe Coding 等研发方式，高效完成应用交付
项目协同与现场支持：与研发、业务及客户团队紧密协作，解决项目实施和交付中的问题
根据项目需要开展现场交流、阶段性驻场及出差支持
AI 赋能与培训：面向内部研发及业务团队，策划并开展 AI 平台、AI Coding、Agent 等主题培训与实战辅导
面向外部客户、合作伙伴及生态团队，开展方案宣讲、产品培训、技术交流和案例分享，支持业务拓展与项目实施
优先资格
有企业内训、客户培训、技术布道或公开分享经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI大模型应用落地的核心风口，能积累丰富的Agent和RAG实战经验
- 岗位兼具技术深度与业务广度，能极大锻炼技术布道、方案设计与跨团队协作能力
- 依托大型制造企业的丰富场景，有海量真实业务数据与落地机会
- 需要频繁出差和驻场，工作节奏可能较快，对体力和精力有一定要求
- 既要懂底层技术又要懂业务和培训，对个人的综合能力和知识更新速度要求极高
- 适合既具备扎实AI开发能力，又热爱技术分享与布道，且能适应一定出差节奏的复合型技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向可发展为AI技术专家或首席AI布道师，主导企业级AI战略落地
- 横向可转型为AI产品总监、AI业务负责人或技术解决方案架构师
- 深入软硬件研发等业务场景，挖掘高价值的AI应用需求并设计解决方案
- 基于大模型技术构建Agent、智能体等AI应用，并运用AI Coding工具高效交付
- 面向内外团队开展AI技术培训与布道，并提供项目现场驻场支持
- 扎实的编程基础（Python/Java/Go/C++）与软件工程能力
- 深入理解LLM、RAG、Agent等大模型技术，具备实际AI应用构建经验
- 出色的技术表达、课程设计与授课能力，能跨部门/跨企业沟通
申请策略
- 了解TCL在智能制造、家电、半导体等领域的业务布局，思考AI技术如何赋能其具体业务场景，面试时提出建设性想法
- 重点突出大模型应用（LLM/RAG/Agent）的实际项目经验和落地成果
- 展示技术布道、内训授课或公开技术分享的经历，证明技术表达与培训能力
- 强调将复杂业务需求转化为AI技术方案并成功交付的案例
- 深入学习AI Coding工具（如Cursor、Copilot等）及Spec/Vibe Coding理念，提升开发效率
- 锻炼课程设计与公众演讲能力，可尝试在技术社区输出文章或进行分享
面试指南
- STAR法则：针对项目经验，清晰阐述情境、任务、行动和结果，突出技术选型和业务价值
- 结构化表达：回答方案或培训问题时，采用“总-分-总”结构，先说核心思路，再分点阐述具体步骤
- 请分享一个你从零构建Agent或RAG应用的实际案例，遇到了哪些技术难点？
- 如果业务团队对AI的期望过高，你如何引导他们理解AI的能力边界并落地可行方案？
- 你过去是如何设计并开展技术培训的？如何评估培训效果？
- 面对软硬件结合的研发场景，你认为哪些环节最适合引入AI Coding或自动化？
- 准备1-2个完整的AI应用落地项目，梳理技术架构图和业务收益数据
- 提前了解TCL的核心业务线，构思1-2个AI赋能的具体场景方案
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
依托大型企业的平台，薪资福利具备市场竞争力，但出差和驻场要求可能对实际生活节奏产生影响。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
90较高
岗位深度涉及LLM、Agent等前沿AI技术落地，同时提供技术布道和跨部门协作机会，技能成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、Go、C++、LLM、RAG、Agent、AI Coding、Spec Coding、Vibe Coding
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
岗位明确要求接受出差及驻场工作，且需开展现场交流，工作灵活性较低，WLB可能受到一定挑战。
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
80较高
致力于将前沿AI技术落地于实体制造与研发场景，推动企业智能化转型，具有较强的技术使命感与行业价值。
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
TCL 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs