美光科技
SR AI Engineer
SR AI Engineer
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机器学习工程
机器学习工程
Ai Agent
CI/CD
Go
Llm
Mlops
微服务架构
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
聚焦AI Agent与LLM落地的前沿技术岗，平台稳定、成长性强，侧重工程化能力与业务协同
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
比机器学习工程中位数高
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原生解决方案，涵盖前端UI/UX、API及后端开发
重点构建集成先进AI能力（如良率分析、数据ETL管道、大语言模型应用及智能体工作流编排）的可扩展系统
与跨职能团队协作，将复杂业务挑战转化为高性能的自动化决策方案，推动企业级生产力提升
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
在复杂的跨职能环境中交付成果的记录，需与数据科学、机器人技术、运营和基础设施团队进行协作
熟练掌握Go、Python、Rust或JavaScript等一种或多种编程语言
熟练使用SQL，并有关系型或非关系型数据存储（包括但不限于Snowflake、MSSQL、ORACLE）的使用经验
具备至少一个云平台（GCP、Azure或AWS）、Docker和Kubernetes以及CI/CD流水线所有权的实操经验
具备Docker、Kubernetes和云原生应用开发的实操经验
对微服务架构、REST API、性能优化、可观测性和可靠性工程有深刻理解
工作职责
设计、开发、测试、部署和维护跨前端UI/UX、API和后端的完整栈应用程序
使用现代AI技术（如LLMs、MCP和MLOps）设计并实现自定义AI智能体、可复用智能体技能、编排框架和自动化工作流
将业务和功能需求转化为可扩展、安全且易于维护的技术解决方案
负责软件开发生命周期的全流程，包括设计、开发、测试、部署和支持
应用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、文档编写和源代码控制
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，交付能够提升业务价值的解决方案
持续改进工程标准、流程及运营卓越性
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模型的集成，以解决复杂的业务挑战
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模型的集成，以解决复杂的业务挑战
理解负责任AI原则、模型评估、可观测性以及安全AI部署实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球半导体龙头平台，接触海量工业数据与真实落地场景
- 技术栈前沿，聚焦AI Agent与LLM在企业级生产环境的应用
- 跨国企业福利完善，职业发展路径清晰
- 跨部门协作频繁，需快速理解半导体制造业务流程
- 工业场景对系统稳定性与安全性要求极高
- 适合具备扎实全栈开发功底、对AI工程化落地有热情，且能适应跨国企业规范流程的资深开发者
缺点 / 挑战
- 需兼顾传统IT架构与新兴AI技术的融合，系统复杂度较高
角色解读
- 可向AI架构师或首席工程师方向发展，深入探索工业AI与智能制造前沿
- 也可转向技术管理岗位，带领AI工程团队攻克复杂业务难题
- 负责全栈AI应用开发，涵盖前后端架构设计与API接口实现
- 主导AI智能体与大语言模型（LLM）的集成及工作流编排
- 构建高可用、可扩展的数据管道与微服务系统，支撑制造业务智能化
- 精通Python/Go等至少一门后端语言，掌握微服务与云原生技术栈
- 熟悉LLM应用开发、Agent架构设计及MLOps流程
- 具备扎实的前端基础与数据库管理能力
申请策略
- 提前了解美光YMS（良率管理系统）业务背景，面试时展现技术如何解决实际产线痛点
- 关注企业对“负责任AI”与安全合规的要求
- 突出端到端AI/Web项目交付经验，量化系统性能提升或成本节约指标
- 详细列出LLM/Agent实战案例及云原生部署经验
- 强调跨职能协作与复杂业务抽象能力
- 深入学习LangChain/LlamaIndex等AI框架及多智能体协作模式
- 强化工业数据治理与特征工程能力
- 补充半导体制造基础常识以提升业务理解力
面试指南
- 采用STAR法则阐述项目背景、技术选型难点、实施过程与最终业务收益
- 针对稳定性问题，强调监控告警、灰度发布、回滚机制及混沌工程实践
- 架构设计需体现解耦思想、契约测试与渐进式迁移策略
- 请分享一个你从0到1构建并部署LLM或Agent应用的完整案例
- 如何保证AI应用在工业场景下的稳定性、可观测性与安全性？
- 面对遗留系统与新AI模块的集成，你的架构设计思路是什么？
- 复习微服务治理、容器化部署及CI/CD最佳实践
- 准备1-2个AI工程化落地的深度案例，重点说明效果评估与迭代过程
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资处于台中地区市场中上水平，配合完善的医疗、休假及长期激励，整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.0万/月）
福利待遇医疗、牙科和视力保险计划、带薪家庭假、带薪休假计划、带薪节假日
成长发展
85较高
聚焦AI Agent与LLM前沿技术，提供接触核心算法与大规模数据管道的机会，技术成长空间显著。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、MLOps、Kubernetes、Docker、Snowflake
业务类型profit_center
工作生活
65中等
跨国企业通常注重员工福祉与带薪休假，但半导体制造行业属性及全栈交付职责可能带来一定工作压力。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡带薪家庭假、带薪休假计划、带薪节假日
使命价值
70中等
致力于将信息转化为智能以提升人类生活，技术应用于改善制造效率与质量，具备一定的行业正向价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号transform how the world uses information to enrich life for all、improve manufacturing productivity, quality, decision-making, or engineering efficiency
创新程度积极采用新技术
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