台积电
Senior AI Engineer (AI4BI)
Senior AI Engineer (AI4BI)
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AI产品经理
AI产品经理
Agentic Ai
Ai Engineer
Llm
Product Lifecycle
Software Engineering
System Design
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
顶尖半导体巨头、前沿AI技术栈、高成长潜力、高强度潜在风险
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
8.0万
比AI产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
58 个在招
职位详情
关于这个职位
作为台积电企业规划组织中的核心AI工程师，你将负责将复杂的商业智能挑战转化为基于先进LLM和Agentic AI的智能解决方案
工作涵盖从需求分析、算法研究到原型开发及生产部署的全生命周期，旨在打造高影响力的业务应用
工作职责
{"1. 与商业智能用户和项目经理紧密合作，深入理解业务挑战，并将其转化为可执行的AI开发路线图
","2. 研究、评估并整合最先进的AI和LLM算法及技术解决方案，以优化性能和推动创新
","3. 迭代构建原型和高质量产品，交付以用户为中心的服务
","4. 积极参与产品开发生命周期的每个阶段，从构思、架构设计到部署、监控和持续改进
"}
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处半导体行业龙头，拥有顶级数据资源和算力支持
- 接触最前沿的LLM和Agentic AI技术
- 跨部门协作机会多，视野开阔
- 需要将非结构化的商业需求转化为精确的技术方案，沟通成本高
- 对新技术的快速迭代和落地能力要求极高
- 具备扎实AI工程背景，同时对商业逻辑敏感，喜欢解决复杂实际问题的技术人员
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI架构师、AI产品负责人或技术专家方向发展，深入探索AGI在商业场景的应用
- 负责将商业智能领域的复杂问题转化为AI解决方案，特别是利用LLM和Agentic AI技术
- 精通AI/LLM算法研究与应用，具备扎实的软件工程能力，能够进行系统架构设计和全生命周期管理
申请策略
- 准备具体案例说明如何将模糊的业务需求转化为清晰的技术路径，体现‘翻译’业务与技术的能力
- 突出LLM微调、RAG、Agent框架搭建等实战经验
- 展示从0到1的产品落地案例
- 强调跨团队协作成果
- 加强对Business Intelligence领域知识的了解
- 提升Prompt Engineering和Agent系统设计能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点描述技术选型理由、遇到的瓶颈及最终的业务价值产出
- 请分享一个你使用LLM解决复杂业务问题的案例
- 如何评估和优化Agentic AI系统的性能与稳定性？
- 当业务需求不明确时，你如何与技术团队和业务方对齐目标？
- 在从原型到生产的转化过程中，你遇到过哪些挑战，如何解决？
- 复习最新的LLM应用架构（如LangChain, AutoGen等）
- 了解台积电近期在AI领域的布局
- 准备关于‘业务-技术’转化的思考框架
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
台积电作为上市巨头，薪酬福利体系完善且稳定，对于资深AI人才具有较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–10.0万/月）
成长发展
90较高
职位聚焦于Agentic AI和LLM等前沿技术，且涉及全生命周期开发，技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、LLM、AI Algorithms、System Design
业务类型profit_center
工作生活
60中等
制造业巨头通常节奏较快，虽未明确提及加班，但‘动态环境’和‘全生命周期’暗示较高投入度。
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
通过AI赋能企业规划，提升运营效率，具有明确的商业价值和行业影响力。
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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