美光科技
SR. AI Engineer, SMAI
SR. AI Engineer, SMAI
发布于 9 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
Go/Python
Llm应用
Mlops
云原生
全栈开发
半导体制造
微服务架构
数据管道
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
前沿AI技术栈、半导体龙头平台、薪酬福利稳健，侧重技术成长与业务落地，WLB待确认
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
4.8万
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
98 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计并交付下一代AI原生全栈应用，构建集成先进AI能力（如良率分析、数据ETL、LLM应用及智能体工作流）的可扩展系统
需将业务需求转化为高性能技术方案，推动自动化决策与生产效率提升，并在全球运营中实现解决方案的复用与规模化落地
最低要求
计算机科学、软件工程或相关领域的学士或硕士学位（硕士优先）
年以上端到端构建和交付生产级Web或AI应用的经验
在复杂、跨职能环境中交付项目的记录，需与数据科学、机器人技术、运营和基础设施团队紧密协作
熟练掌握Go、Python、Rust或JavaScript等至少一种编程语言
精通SQL，并有使用关系型或非关系型数据存储（如Snowflake、MSSQL、ORACLE等）的经验
具备至少一个云平台（GCP、Azure或AWS）、Docker和Kubernetes以及CI/CD流水线管理的实操经验
具备微服务架构、REST API、性能优化、可观测性和可靠性工程的扎实理解
工作职责
设计、开发、测试、部署和维护涵盖前端UI/UX、API及后端的完整栈应用程序
利用现代AI技术（如LLM、MCP协议、MLOps）设计并实现自定义AI智能体、可复用技能、编排框架及自动化工作流
将业务和功能需求转化为可扩展、安全且易于维护的技术方案
负责软件开发生命周期的全流程管理，包括设计、开发、测试、部署与支持
贯彻严格的软件工程实践，包括模块化架构、面向对象设计、整洁代码、自动化测试、代码审查、文档编写及版本控制
修复并解决应用、系统及性能问题，确保系统的可靠性与稳定性
与跨职能团队成员紧密合作，交付能创造业务价值的解决方案
持续改进工程标准、流程与卓越运营体系
推动创新解决方案、智能自动化及现代软件架构的采纳与应用
优先资格
设计和开发AI智能体的经验，包括多智能体协作、编排框架，以及与LLM和AI模型集成以解决复杂业务挑战
为大规模AI/ML工作负载设计数据摄入和功能管道的经验
熟悉智能体架构、自主工作流编排，以及与LLM和AI模型集成以解决复杂业务挑战
了解负责任AI原则、模型评估、可观测性及安全AI部署实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球半导体龙头地位，接触海量工业数据与真实高价值业务场景
- 技术栈高度前沿(AGI/Agent/MLOps)，个人技术视野与工程能力成长空间大
- 跨国企业福利体系完善，职业稳定性强，内部转岗与学习资源丰富
- 工业级AI落地对系统稳定性、安全性与合规性要求极高，试错容错率低
- 适合具备扎实全栈开发功底、对AI Agent与工业智能化有浓厚兴趣，且能在复杂跨职能环境中推动项目落地的资深工程师
缺点 / 挑战
- 需深入理解半导体厂务(YMS)业务逻辑，跨团队协作与沟通成本较高
角色解读
- 可向AI架构师或高级技术专家方向发展，深耕半导体行业智能化转型与工业AI落地
- 也可转向AI平台负责人或技术管理岗，主导跨部门AI基础设施建设与战略技术规划
- 负责全栈AI应用的设计与开发，涵盖前端交互、后端逻辑及AI模型集成
- 构建基于LLM的智能体(Agent)与工作流编排系统，解决半导体制造与运营中的实际业务痛点
- 主导从需求分析、架构设计到上线运维的完整软件生命周期，确保系统高可用
- 精通Go/Python/Rust/JS等至少一门语言，熟悉微服务架构与云原生技术(Docker/K8s)
- 掌握LLM应用开发、MLOps及AI Agent编排框架，具备扎实的数据处理与CI/CD管理经验
- 具备优秀的系统架构设计能力，能平衡业务需求、技术可行性与长期可维护性
申请策略
- 提前研究美光在半导体智能制造领域的公开技术动态与AI应用方向
- 面试时准备1-2个将AI能力成功转化为业务提效的具体案例，突出工程化落地思维
- 突出端到端AI应用交付经验，重点展示LLM/Agent项目落地成果及性能优化指标
- 强调跨团队协作背景及在复杂系统中的架构设计能力，量化业务提效数据
- 详细列出掌握的云原生工具链、数据库及AI框架，匹配JD技术要求
- 深化对MCP协议、多智能体协作框架及LLM安全部署的理解
- 补充半导体制造基础常识或工业数据管道构建经验，缩短业务认知门槛
- 强化可观测性工具链(如Prometheus/Grafana)与灰度发布实战能力
面试指南
- 采用STAR法则清晰阐述项目背景、目标、行动与结果，突出个人贡献与技术决策依据
- 针对稳定性问题，可从监控告警、灰度发布、回滚机制、模型评估基准及故障演练等维度展开
- 架构设计部分需体现业务抽象能力、技术对比分析及长期可维护性考量，避免过度设计
- 请分享一个你从零搭建AI Agent或LLM应用的全栈项目，遇到的最大技术瓶颈及如何解决？
- 如何保证AI应用在工业环境中的稳定性、可观测性与安全合规？
- 面对复杂的业务需求，你是如何进行系统架构设计与技术选型权衡的？
- 请描述一次你与数据科学或运营团队跨职能协作的成功经验
- 复习微服务治理、容器化部署及CI/CD最佳实践，准备相关架构图解
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活65
使命价值75
薪资福利
80较高
作为已上市的跨国半导体巨头，提供具有市场竞争力的薪资与完善的医疗、带薪休假及家庭关怀福利，整体薪酬待遇处于行业中上水平。
薪资信号市场水准 (3.5千–6.0万/月)
福利待遇医疗、牙科和视觉保险计划、保护收入的计划、带薪家庭假、带薪休假计划、带薪节假日
成长发展
85较高
岗位聚焦AI Agent、LLM及MLOps等前沿技术，直接参与核心业务系统的智能化升级，技术视野开阔且成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、MCP、MLOps、Go、Python、Kubernetes、Snowflake
业务类型cost_center
工作生活
65中等
跨国企业通常注重员工福祉，但半导体制造行业节奏较快，且涉及核心系统开发与运维，可能面临一定的交付压力。JD未明确说明弹性工时或远程政策。
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
致力于通过AI技术革新信息处理方式，赋能全球制造业智能化转型，具有明确的产业价值与社会进步意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号transform how the world uses information to enrich life for all、accelerate the transformation of information into intelligence
创新程度积极采用新技术
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