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DATA SCIENTIST, SMAI OI (AI Solutions Development)
DATA SCIENTIST, SMAI OI (AI Solutions Development)
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数据科学
数据科学
Azure/Aws/Gcp
Data Visualization
Full-Stack
Generative Ai
Llm
Rag
Rest Apis
Sql
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
半导体制造场景的AI应用开发岗，技术栈前沿、成长性强，薪资福利较完整但办公模式与WLB未明确。
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
10.5万
比数据科学中位数高
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 630 个在招 · 其中数据科学 3 个
市场机会
选择不多
台中 · 数据科学 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责开发AI助手、自然语言界面、知识检索和文档问答应用，将LLM、RAG等AI能力与企业数据库、API、文档和日志集成，并构建后端服务、工作流和仪表盘，帮助工程与制造团队基于运营数据做出更好决策
最低要求
计算机科学、人工智能、数据科学、信息管理、工业工程、电气工程或相关领域的学士、硕士或博士学位
同等实践经验也可考虑
具备构建软件应用、数据驱动应用、后端服务、API或全栈解决方案的实操经验
具备扎实的Python编程经验，并掌握SQL的实用知识
具备处理数据库、API、文档、报告、日志或其他结构化与非结构化数据的经验
具备开发AI赋能应用的经验，或对学习并应用AI技术有强烈兴趣和已证明的能力
能够将复杂或模糊的问题拆解为可执行的步骤
具备较强的口头和书面沟通能力
能够与用户、工程师和跨职能利益相关者高效合作
具备较强的责任感、担当、好奇心和持续学习意愿
能够同时处理多项任务，并在最少监督下推进工作
学历：计算机科学、人工智能、数据科学、信息管理、工业工程、电气工程或同等领域的学士、硕士或博士学位
同等编程、应用开发或AI解决方案经验也可考虑
工作职责
构建AI助手、自然语言界面和其他AI赋能应用
使用现代AI技术开发知识检索和文档问答解决方案
将AI应用与数据库、API、文档、报告、日志及其他企业数据源集成
开发支持数据驱动决策的后端服务、工作流、仪表盘和用户界面
分析结构化和非结构化数据，识别模式、风险、机会和有价值的洞察
与用户及跨职能工程团队合作，理解需求并交付实用解决方案
将业务或运营问题转化为清晰的需求、解决方案方法和可执行的开发计划
构建原型，并将其改进为可维护、可扩展且用户友好的应用
向技术和非技术受众清晰沟通解决方案设计、假设、局限和建议
考虑应用质量、可维护性、安全性、性能、用户体验和运营支持性
持续跟进AI技术、软件框架、开发工具和相关业务领域
优先资格
具备大语言模型或生成式AI应用开发经验
具备AI助手、聊天机器人、文档问答或知识检索经验
具备检索增强生成（RAG）、嵌入、向量数据库或语义搜索经验
具备提示工程、工具调用、智能体工作流或结构化AI输出经验
具备全栈Web开发或现代前端/后端框架经验
具备RESTful API、后端服务、数据管道或企业系统集成经验
具备数据可视化、仪表盘或其他面向用户呈现数据与洞察的方式的经验
具备Azure、AWS或GCP等云平台经验
具备Git、Docker、CI/CD、监控、日志或生产支持经验
具备自动化测试、可测试功能设计或DevOps思维
具备制造、半导体、工业、工程或其他复杂企业领域经验
熟悉数字孪生、仿真、优化或决策支持概念
具备使用AI辅助开发工具改进编码、故障排查、测试、文档或生产力的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈覆盖生成式AI、LLM、RAG、向量数据库等前沿方向，成长性强
- 直接服务工程与制造，业务场景真实，AI落地价值可见
- JD明确列出医疗、牙科、视力、收入保障、带薪家庭假和带薪休假等福利
- 岗位涉及数据、软件、AI和业务多域协作，有利于积累复合型经验
- 需要同时理解AI、软件工程、数据和制造业务，跨域学习曲线较陡
- 问题常较模糊，需要主动与用户澄清需求并快速试错
- 办公模式、远程政策和加班情况JD未明确，需提前确认
- 适合喜欢动手构建AI应用、愿意深入半导体制造场景、能在模糊需求中推进落地的技术型求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可从Data Scientist 2向Data Scientist 4发展，承担更复杂的AI解决方案和跨域集成
- 可向AI应用架构、全栈/平台工程、制造数据科学或技术管理方向发展
- 在半导体制造场景积累AI落地经验，后续可迁移到工业AI、企业知识智能等方向
- 开发AI助手、自然语言接口、知识检索和文档问答应用，服务工程与制造团队
- 将LLM/RAG等AI能力与企业数据库、API、文档、报告和日志等数据源集成
- 构建后端服务、工作流、仪表盘和用户界面，把运营数据转化为可行动洞察
- 与用户和跨职能工程团队协作，把模糊业务问题拆解为需求、方案和开发计划
- 扎实的Python和SQL能力，能开发后端服务、API或全栈应用
- 理解LLM/生成式AI应用开发，熟悉RAG、embedding、向量数据库和语义搜索者更佳
- 能处理结构化与非结构化数据，并具备数据可视化或仪表盘经验
- 具备问题拆解、沟通协作、责任心和快速学习能力
申请策略
- 投递前确认台中具体厂区/办公地点、是否混合办公及出差要求
- 准备1-2个从模糊需求到上线应用的完整故事，突出用户反馈和迭代
- 突出Python/SQL和后端/API/全栈项目，量化交付结果
- 展示LLM/RAG/向量数据库/文档问答/智能体等AI应用案例
- 强调与企业数据源集成、数据处理、可视化或仪表盘经验
- 体现跨职能协作、需求拆解和从原型到可维护应用的落地能力
- 补强RAG、embedding、向量数据库、提示工程和工具调用实践
- 熟悉Docker、CI/CD、云平台和自动化测试，提升工程化交付能力
面试指南
- 用STAR结构讲清背景、问题、你的方案、结果和复盘
- 技术题按需求理解、方案设计、数据/模型/工程实现、评估与迭代展开，突出取舍
- 业务题先澄清用户和场景，再说明如何做原型验证和衡量价值
- 请介绍一个你用LLM/RAG构建文档问答或知识检索应用的案例，如何评估效果？
- 如何把工程/制造团队的模糊需求拆解为可开发的技术方案？
- 你如何设计AI应用与企业数据库、API、日志等数据源的集成？
- 请分享Python/SQL在后端服务或数据处理中的实际项目经验
- 如何保证AI应用的可维护性、安全性和性能？
职位点评
薪资福利78
成长发展90
工作生活62
使命价值76
薪资福利
78中等
JD未披露薪资，但明确列出医疗、牙科、视力保险、收入保障、带薪家庭假、带薪休假和带薪节假日等福利，补偿性有一定保障。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–13.0万/月）
福利待遇医疗、牙科和视力保险计划、因病或受伤无法工作时的收入保障、带薪家庭假、充足的带薪休假、带薪节假日
成长发展
90较高
岗位大量使用生成式AI、LLM、RAG、向量数据库等前沿技术，并强调持续学习新技术，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、Generative AI、LLM、RAG、Embeddings、Vector Databases、Semantic Search、Prompt Engineering、Tool Calling、Agent Workflows、REST APIs、Docker、CI/CD、Azure/AWS/GCP
成长机会持续跟进AI技术、软件框架和开发工具、职业成长、学习新技术
业务类型cost_center
工作生活
62中等
JD未明确办公模式、远程天数或加班情况，仅列出带薪休假和带薪节假日等福利，生活化动机满足度一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡充足的带薪休假、带薪节假日
使命价值
76中等
公司愿景强调用信息丰富生活、加速信息向智能转化，岗位以AI支持半导体制造决策，意义感中等偏上。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号改变世界使用信息的方式，丰富所有人的生活、加速信息向智能的转化、激励世界更快地学习、沟通和进步
创新程度积极采用新技术
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