海尔
FDE工程师/专家
FDE工程师/专家
发布于 3 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 Agent
Api开发
Iot平台
大语言模型
容器化部署
故障排查
系统联调
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
聚焦AI Agent与IoT落地的研发岗，技术前沿且业务导向强，现场协同要求较高。
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 780 个在招 · 其中人工智能 9 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 380 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责海尔上海团队的AI Agent应用开发与IoT平台对接工作
核心职责涵盖业务需求分析、系统架构设计、多语言服务接口开发及自动化测试部署
候选人需运用大语言模型技术构建智能业务流程，同时负责设备联调、线上运维监控与故障排查，确保交付质量与系统稳定性
最低要求
计算机、软件工程、人工智能或相关专业背景，具备良好的编程、网络通信与数据库基础
熟练使用 Python、Java、TypeScript 或其他主流语言，能够独立开发服务接口并完成系统联调
具备 AI 应用、后端服务、智能设备或业务系统集成项目经验，有实际开发与部署经历
了解大语言模型应用、知识检索与工具调用，能够编写提示词、校验模型输出并构建基本评测用例
熟悉 API、消息队列、认证授权及数据处理，理解幂等、超时、重试和状态同步等常见工程问题
具备 Linux、容器化部署、日志分析与故障排查能力，能够配合完成发布、回滚和运维交接
具备良好的沟通、文档与协作能力，愿意学习家电业务和设备知识，并结合项目需要参与现场联调
工作职责
参与业务调研与需求澄清，梳理用户流程、设备和系统接口，完成技术可行性验证及交付任务拆解
开发 AI / Agent 应用与业务流程，实现知识检索、工具调用、结构化输出和必要的人工确认功能
对接家电设备、IoT 平台及业务系统，开发连接器、数据处理和接口适配模块，完成身份及权限校验
处理指令超时、重复调用、状态不一致和设备离线等问题，完善执行反馈、失败重试及人工处理入口
完成应用部署、配置管理、联调与发布，建立日志、监测和故障排查手段，支持版本回滚与运行维护
根据验收场景编写测试用例和评测脚本，验证任务完成效果、响应时延与资源消耗，修复集成和模型应用问题
支持试点、现场演示及使用培训，收集使用反馈，推动问题复现、修复、回归和交付文档更新
将验证有效的接口、脚本、场景配置及问题处理方法整理为可复用资产，配合平台团队完善通用能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈高度契合当前AI Agent与边缘计算趋势，能接触大模型落地与工业级IoT系统的完整链路
- 依托上市家电巨头平台，拥有海量真实设备数据与丰富的业务试点场景，技术转化路径清晰
- 职责覆盖从需求分析到部署运维的全生命周期，有助于培养系统化工程思维与端到端交付能力
- 团队注重可复用资产沉淀，有利于个人技术成果标准化与行业影响力积累
- 大模型应用在实际业务中存在幻觉控制与延迟优化难题，需持续跟进评测方法与推理加速技术
- 传统制造企业数字化转型节奏相对稳健，创新试错空间可能受限于合规与安全规范
缺点 / 挑战
- 需频繁参与现场联调与试点演示，工作内容兼顾软件开发与硬件交互，对跨领域知识整合要求较高
- 适合具备扎实后端与AI应用开发基础，喜欢解决复杂工程问题，并能接受一定现场协同与项目交付压力的技术开发者
角色解读
- 纵向深耕AI工程化方向，可向AI架构师或大模型应用专家演进，主导复杂Agent系统设计
- 横向拓展至IoT全链路技术，逐步承担智能家居生态平台的整体技术规划与跨端协同开发
- 结合业务场景积累，可向技术项目经理或解决方案架构师发展，统筹产研交付与技术资产管理
- 负责AI Agent应用与智能业务流程的开发，实现知识检索、工具调用及结构化输出功能
- 对接家电设备与IoT平台，开发数据连接器、接口适配模块及权限校验系统
- 处理分布式系统中的超时、重试、状态同步等工程问题，保障服务高可用性与稳定性
- 完成应用部署、联调测试、日志监控与故障排查，支撑产品试点上线与持续迭代
- 熟练掌握Python、Java或TypeScript至少一门，具备独立开发微服务与系统联调能力
- 深入理解大语言模型应用开发，掌握Prompt工程、RAG架构及模型输出校验方法
- 熟悉API网关、消息队列、认证授权机制，具备处理并发、幂等与状态一致性的实战经验
- 掌握Linux环境操作、Docker/K8s容器化部署及日志分析工具，具备CI/CD流水线实操能力
申请策略
- 提前研究海尔智家最新发布的AIoT战略与开源社区动态，面试时结合具体业务场景提出技术设想
- 准备1-2个完整的项目复盘案例，重点阐述技术选型依据、踩坑记录与最终业务收益
- 突出AI Agent或大模型应用落地项目，详细说明Prompt设计、工具调用链路与评测指标优化过程
- 强调IoT设备对接或API网关开发经验，量化展示吞吐量、延迟降低或故障率下降的具体数据
- 列出容器化部署与自动化测试脚本编写经历，体现CI/CD流水线搭建与线上故障快速定位能力
- 补充跨部门协作与文档沉淀案例，证明能将复杂技术方案转化为可复用资产与标准化流程
- 系统学习LangChain/LlamaIndex等Agent框架，掌握多智能体协作与记忆管理机制
- 强化分布式系统理论，深入理解CAP定理、Saga模式及消息队列Exactly-Once语义
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点突出技术决策背后的权衡逻辑与数据验证过程
- 针对架构类问题，先画核心组件交互图，再分层说明数据流、控制流与异常处理机制，最后补充压测指标
- 针对故障排查类问题，遵循“现象复现→日志追踪→根因定位→临时止血→长效预防”的标准SOP展开
- 请描述你设计过的一个AI Agent应用架构，它是如何处理工具调用冲突与状态不一致的？
- 在大模型输出不可控的情况下，你通常采用哪些技术手段进行校验与降级处理？
- 面对高并发IoT设备上报的数据流，如何保证消息处理的幂等性与系统低延迟？
- 请分享一次你主导的应用部署失败或线上故障排查经历，你的定位思路与恢复策略是什么？
- 如何将非结构化的业务需求转化为可量化的技术验收标准与自动化测试用例？
职位点评
薪资福利72
成长发展86
工作生活58
使命价值68
薪资福利
72中等
职位描述未明确薪资范围，但依托上市企业平台，整体薪酬结构预计符合行业标准水平，福利体系通常较为规范。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
86较高
岗位深度涉及AI Agent与大模型应用开发，技术栈处于行业前沿，能提供丰富的实战落地场景与跨域技术融合机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Java、TypeScript、AI Agent、大语言模型、IoT平台、RAG、Prompt工程
业务类型profit_center
工作生活
58较低
职责包含现场联调与试点演示，工作模式偏向线下协同，对通勤与固定坐班有一定要求，弹性程度相对有限。
工作模式仅现场办公
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
68中等
聚焦家电智能化升级与AI技术落地，虽属传统制造赛道，但通过技术创新赋能业务转型具有明确商业价值。
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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