美光科技
Member of Technical Staff - Agentic AI Architect
Member of Technical Staff - Agentic AI Architect
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
A2A协议
Agentic Ai
Ai安全
CI/CD
Mcp协议
Pytorch
Rag
大语言模型(Llm)
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
前沿Agentic AI架构岗、大厂平台背书、技术成长空间极大，但项目交付压力与工程化挑战并存。
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
6.0万
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 420 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计并开发自主AI智能体及数据流水线，优化大模型推理与多智能体协作系统
构建CI/CD部署路径至Kubernetes，建立智能体评估与安全管控机制
协同数据科学家与工程师，将前沿AI研究转化为可落地的智能制造解决方案，推动存储芯片生产效能提升
最低要求
计算机科学、统计学或相关专业本科及以上学历（博士优先）
具备优化vLLM、TensorRT-LLM等推理引擎以支持自主AI智能体和大模型工作负载的经验
使用至少一个框架开发生成式AI应用和AI智能体的经验（微软Agent Framework或Google Agent Development Kit优先）
熟练掌握大语言模型（LLMs），包括提示词工程、函数调用/工具使用及思维链（CoT）推理
具备设计和实现检索增强生成（RAG）流水线的经验，涵盖文档摄入、分块、嵌入和向量搜索
具备构建和运营端到端系统的经验，用于自动化测试、评估和部署自主AI智能体
熟悉MCP（Model Context Protocol）工具、插件和技能，以及用于构建可互操作多智能体系统的A2A协议
了解AI智能体安全实践，包括沙盒隔离、访问控制及缓解提示注入和工具滥用风险
熟悉PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等机器学习框架
具备扎实的脚本编写和编程能力，拥有软件开发技能并希望在云环境中工作
年以上相关行业经验，涵盖大规模数据/ML流水线或生产级Agentic AI系统
出色的分析思维、人际交往及口头和书面沟通能力
能够在快节奏环境中确定优先级并满足关键项目时间表
具备使用Kubernetes编排容器化应用的经验，包括AI智能体工作负载的部署和扩展
工作职责
设计并开发具备多步推理、规划和工具执行能力的自主AI智能体，以自动化复杂的制造工作流程
实现Agentic框架，协调大语言模型与内部API、数据库及软件工具的交互
构建并维护智能体评估基准测试，在复杂的多步工作流中衡量智能体的准确性、可靠性及任务成功率
分析与剖析智能体及推理工作负载（如工具调用延迟、多智能体编排），利用智能体可观测性与剖析工具（如PyTorch Profiler、LangSmith、OpenTelemetry）识别并解决计算与延迟瓶颈
基于A2A协议和MCP（Model Context Protocol）实现可互操作的多智能体系统，包括MCP工具、插件和技能
创建并维护CI/CD流水线，将AI智能体部署至云端Kubernetes及容器化环境
为自主AI智能体设计并实施安全控制措施，包括沙盒隔离、访问控制，以及缓解提示注入和工具滥用风险
指导工程师掌握智能体系统设计范式与优化技术
优先资格
具备设计和协调多智能体系统的经验，包括专业智能体之间的协作
具备设计和运行分布式并行任务执行智能体群组的经验
具备使用智能体分析和评估工具识别智能体流水线中性能回归和瓶颈的经验
有LangChain、LangGraph或CrewAI的实际动手经验
精通TypeScript和/或Rust
展现出将数据科学原型转化为生产级解决方案的能力
具备计算机视觉和/或信号处理知识，包括分类和特征提取技术
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦Agentic AI前沿赛道，技术栈极具前瞻性与稀缺性
- 依托美光全球半导体龙头平台，拥有海量真实工业数据与算力资源
- 跨国企业福利体系完善，职业稳定性高
- 需将高度不确定的AI研究成果转化为高可靠性的生产级系统，对工程化落地能力要求极高
- 多智能体协作与安全性设计复杂度高，调试与评估难度大
- 适合具备扎实系统工程背景、热衷于AI前沿技术落地、且能在高压环境下追求技术极致的资深开发者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席AI架构师或技术总监方向发展，深耕工业AI与智能制造领域
- 也可横向拓展至AI安全、大模型底层优化或跨行业AI平台架构，成为复合型技术专家
- 负责设计并开发具备多步推理能力的自主AI智能体，打通大模型与内部业务系统的交互链路
- 搭建智能体评估、监控与安全管控体系，确保其在复杂制造场景中的稳定运行
- 主导CI/CD流水线建设，将AI模型高效部署至Kubernetes集群
- 精通大语言模型应用开发（提示词工程、RAG、CoT推理）
- 熟练掌握多智能体编排框架（LangChain/LangGraph）及MCP/A2A协议
- 具备深厚的云原生与容器化部署能力（Kubernetes、CI/CD）
- 熟悉AI推理优化与性能剖析工具
申请策略
- 提前调研美光半导体制造流程痛点，准备1-2个将AI技术应用于工业质检或工艺优化的案例
- 面试时强调工程化思维与跨团队协作能力
- 突出AI智能体架构设计实战经验，量化展示模型部署规模、性能优化指标及故障率降低成果
- 重点呈现Kubernetes容器化部署与CI/CD流水线搭建经历
- 深入研读MCP/A2A等新兴智能体通信协议
- 强化AI系统可观测性（Observability）与安全防护（Prompt Injection防御）知识
- 补充TypeScript/Rust等高性能语言基础
面试指南
- 采用“场景定义-架构选型-核心难点-验证闭环”逻辑
- 先说明业务目标与技术约束，再对比不同框架/协议的优劣，接着分享具体的性能调优或安全加固手段，最后用数据证明效果
- 如何设计一个具备多步推理能力的自主AI智能体？
- 遇到智能体幻觉或工具调用失败时，你的排查与优化思路是什么？
- 请描述你搭建过的AI模型CI/CD流水线架构
- 如何保障多智能体系统的数据安全与权限控制？
- 复习LangChain/LangGraph源码级原理及MCP协议规范
- 准备2个完整的端到端AI项目案例（含数据流、部署图、压测报告）
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值78
薪资福利
85较高
跨国半导体巨头提供具有竞争力的薪酬与完善的医疗、带薪休假等福利，整体补偿水平处于行业中上。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
福利待遇medical plans、dental and vision plans、paid family leave、robust paid time-off program、paid holidays
成长发展
92较高
岗位深度绑定Agentic AI与智能制造前沿方向，技术迭代快且具备明确的导师带教机制，个人成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、LLM、RAG、Kubernetes、LangChain、MCP、A2A、PyTorch
成长机会Mentor engineers on agentic system design paradigms and optimization techniques
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，但智能制造与AI研发节奏较快，需应对关键项目节点压力，WLB表现中等。
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
78中等
致力于将AI技术赋能实体制造业，推动半导体产业升级，兼具技术创新价值与产业落地意义。
行业发展高速增长赛道
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、committing to integrity, sustainability, and giving back to our communities
创新程度积极采用新技术
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