海尔
AI工程与效能工程师
AI工程与效能工程师
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
Agent开发
Go
Prompt Engineering
Rag
向量检索
大模型应用
知识图谱
系统架构
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
大厂背景、前沿AI技术栈、高成长空间，但工作强度可能较高
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 620 个在招 · 其中人工智能 14 个
市场机会
选择适中
青岛 · 人工智能 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责企业级AI应用及平台核心模块的设计、开发与落地，涵盖知识问答、业务协同等场景
需构建知识与上下文服务，打通多源数据，为大模型和Agent提供精准的业务上下文支持
同时负责Agent工作流开发、工具集成及AI应用评测优化体系的建设，确保系统的高可靠性与安全性
最低要求
计算机、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历，3年以上软件研发、数据平台或 AI 应用开发经验，具有实际的大模型应用或 Agent 项目交付经历
熟练掌握 Python、Java、Go 中至少一门编程语言，具备扎实的数据结构、数据库、网络及服务端开发基础
能够独立完成核心模块的设计、开发、测试与问题排查，具备 SQL 及数据处理能力
熟悉大模型应用开发机制，掌握提示词设计、上下文管理、工具调用及 RAG 的关键流程
具备 Agent 或知识检索系统实践经验，能够定位并优化检索遗漏、回答失真、工具调用失败等问题
具备数据建模与业务抽象能力，理解领域本体、知识图谱和语义层的作用及区别，能够将业务概念、实体关系和规则转化为可实现的数据模型与接口设计
具备知识建模、元数据管理或语义映射相关实践
熟悉向量检索、关键词检索与重排序等技术，能够根据业务场景选择合适的检索方案
具备效果评测、性能优化及生产问题排查能力，理解准确性、时延、成本和可维护性之间的权衡
具备良好的需求分析、技术文档及跨团队协作能力，能够与业务人员共同澄清概念、数据口径和验收标准，推进方案落地
重视代码质量、权限边界、数据安全及系统稳定性
工作职责
负责企业级 AI 应用及平台核心模块的设计、开发与落地，围绕知识问答、业务协同、研发提效等场景，完成需求分析、技术方案、原型验证、上线交付及持续优化，沉淀可复用的技术能力
负责知识与上下文服务建设，打通业务文档、结构化数据及业务系统，建设数据解析、知识抽取、索引更新、混合检索、重排序与来源追溯能力，为大模型和 Agent 提供准确、可控的业务上下文
参与领域本体与语义层设计，与业务及数据团队共同梳理业务概念、实体、属性、关系和规则，建立跨系统数据与业务术语的语义映射
推进知识图谱构建及语义模型迭代，支撑业务知识检索、关联分析与 Agent 任务执行
负责 Agent 工作流与工具集成能力开发，建设任务编排、上下文与记忆管理、工具调用及异常恢复机制
通过 API、MCP 等方式接入业务系统，完善工具注册、版本管理、权限校验和高风险操作确认机制
建设 AI 应用评测与优化体系，围绕检索质量、回答准确性、任务完成率、响应时延及调用成本开展测试和分析，通过评测集、线上反馈和问题复盘持续提升系统效果与可靠性
负责相关服务的工程化建设与运行维护，完善接口规范、自动化测试、部署发布、监控告警和日志追踪，落实数据访问控制与安全审计，协同产品、业务及数据团队完成项目交付
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托海尔集团庞大的业务场景和数据资源，AI技术应用落地空间广阔
- 接触前沿的大模型、Agent、知识图谱等技术栈，技术成长性强
- 作为上市巨头企业，平台稳定，资源丰富，有利于积累大型分布式系统经验
- 企业内部系统复杂度高，数据治理和语义映射难度大，需要极强的业务抽象能力
- 跨部门协作频繁，沟通成本高，需具备优秀的推动力
- 适合有大模型应用开发经验、对AI工程化有热情、具备扎实后端基础和良好业务抽象能力的资深工程师
缺点 / 挑战
- AI应用效果评测和优化是长期挑战，需平衡准确性、时延与成本
角色解读
- 可向AI架构师、技术专家方向发展，主导企业级AI平台战略规划
- 也可转向AI产品经理或技术负责人，统筹AI业务落地与团队管理
- 随着大模型技术演进，成为企业内部AI工程化领域的权威专家
- 负责企业级AI平台核心模块的开发，包括知识问答、业务协同等场景的技术实现
- 构建知识库与上下文服务，打通多源数据，为大模型提供精准的业务输入
- 开发Agent工作流与工具集成，实现复杂的任务编排与系统交互
- 精通Python/Java/Go至少一门语言，具备扎实的后端开发基础
- 深入理解RAG、Agent、知识图谱、向量检索等大模型应用技术栈
- 具备数据建模、语义层设计及系统架构能力
- 拥有AI应用评测、性能优化及生产环境运维经验
申请策略
- 准备详细的项目案例，重点阐述如何解决检索准确率、Agent幻觉、工具调用失败等实际问题
- 了解海尔集团的数字化转型战略和业务痛点，展现技术与业务的结合能力
- 突出大模型应用（如RAG、Agent）的实际项目经验，强调从需求到落地的全流程能力
- 展示在知识图谱、向量检索、语义层设计方面的具体实践和技术深度
- 体现跨团队协作、数据建模及系统稳定性保障的能力
- 深化对LangChain、LlamaIndex等主流AI框架的理解与应用
- 加强向量数据库（如Milvus, Pinecone）和知识图谱工具的使用经验
- 提升系统性能优化、监控告警及自动化测试的工程化能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型依据、遇到的挑战及解决方案、最终的业务价值
- 对于技术问题，展示系统性思维，从数据、模型、工程、评测多个维度进行分析
- 请详细介绍一个你主导的大模型应用项目，特别是RAG架构的设计和难点解决
- 如何评估和优化Agent的工作流？遇到工具调用失败或幻觉问题时，你的排查思路是什么？
- 在企业级场景中，如何处理多源异构数据的语义对齐和知识图谱构建？
- 如何设计AI应用的评测体系，平衡准确性、响应时延和调用成本？
- 复习RAG、Agent、知识图谱的核心原理和最新进展
- 准备1-2个深入的技术案例，能够清晰阐述技术细节和决策过程
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
海尔作为上市巨头，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，尤其在青岛地区属于高薪梯队，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号偏高 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
90较高
岗位涉及大模型、Agent、知识图谱等前沿技术，且在企业级复杂场景中落地，技术挑战性和成长空间极大，能显著满足发展性动机。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG、知识图谱、向量检索、语义层、Python、Java、Go
业务类型profit_center
工作生活
60中等
传统制造企业数字化转型期通常节奏较快，虽未明确提及加班文化，但项目交付压力和跨部门协作可能带来一定工作强度，WLB中等。
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
75中等
通过AI技术赋能企业内部提效和业务创新，具有明确的商业价值和社会意义，能较好地满足意义感动机。
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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