德赛西威
AI应用开发工程师（2027届-惠州）
AI应用开发工程师（2027届-惠州）
发布于 8 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Agent开发
Llamaindex
Prompt工程
Rag
多智能体协同
大模型
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
大模型 AI 应用开发校招岗，四方向可选、技术前沿，薪酬与 WLB 未披露
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，方便比较职业起点。
薪资怎么样
1.6万
比人工智能中位数低
发布情况
正常在招 · 7 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
18 个在招
市场机会
选择不多
惠州 · 人工智能 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
基于主流大模型与 Agent 框架的 AI 应用开发校招岗，覆盖车载智能交互、研发效能、工业场景与智驾智能体四大方向，涉及 RAG、Prompt 工程、多智能体协同与工作流编排等应用层开发，共招 38 人
最低要求
硕士及以上学历，计算机、人工智能、软件工程、电子信息、自动化、数学等相关专业，基础扎实
熟练掌握 Python 编程语言，熟悉 Linux 开发环境，具备规范的代码编写能力与工程落地思维
掌握大模型基础原理，熟悉 Prompt 工程、RAG、Agent 开发基本流程，了解 LangChain、LlamaIndex 等主流应用框架
具备良好的业务理解、方案设计与问题排查能力，能够独立完成 AI 应用模块开发、调试与迭代优化
学习能力强，具备良好的沟通协作能力、责任心与抗压能力，愿意深耕 AI 业务应用落地，跟进前沿技术并实践落地
工作职责
基于主流大模型能力及 Agent 开发框架，结合各业务场景完成 AI 应用方案设计、开发、集成与落地迭代，将业务需求转化为标准化 AI 技术实现方案
负责 RAG 检索增强、Prompt 工程、Function Calling 工具调用、多智能体协同、工作流编排等应用层能力开发，持续优化模型推理效果、响应速度与场景适配性
参与 AI 应用测试、运维与效果评估，搭建应用层评测体系、安全沙盒与权限管控能力，保障业务系统稳定运行与持续迭代
跟进大模型前沿应用技术，沉淀业务落地最佳实践，撰写规范的技术文档、测试报告，支撑项目高效交付
方向一（车载智能交互方向）：负责车载座舱大模型交互、多模态 AIGC 及座舱 AI Agent 应用开发，优化车载智能交互体验，支撑车载 AI 产品落地运维
方向二（数字化效能应用方向）：负责企业研发效能 AI 工具、内部 Agent 平台及知识库 RAG 系统开发，搭建应用安全与评测体系，赋能团队研发提效
方向三（工业场景 AI 应用方向）：面向工业制造场景，负责工业 AI Agent、行业 RAG 知识库开发，对接工业业务系统，实现生产场景智能化赋能与迭代优化
方向四（智驾上层智能体应用方向）：结合智能驾驶业务场景与底层算法能力，负责智驾上层 AI 智能体的方案开发、场景适配与联调优化，提升智驾系统智能化能力
优先资格
了解 C++ 优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 大模型应用是当前技术前沿，技能积累行业需求旺盛
- 四大业务方向可选，覆盖车载、工业、智驾等多元落地场景
- 校招批量招聘，入职后可在真实业务场景快速锻炼工程能力
- 应用层开发涉及 RAG、多智能体、评测体系等完整能力面，成长全面
- AI 技术迭代快，需要持续跟进行业新框架与新方法
- JD 明确要求抗压能力，跨团队协作与调试排查工作量大
- 适合硕士学历、有 Python 与大模型应用开发基础、愿意深耕 AI 落地场景的应届生
缺点 / 挑战
- 业务落地要求兼顾效果、速度与稳定性，交付压力不小
角色解读
- 先在某一业务方向（车载交互/效能/工业/智驾）完成 AI 应用模块开发起步
- 沉淀业务落地最佳实践，成长为能独立负责 AI 应用方案的工程师
- 向 AI 应用架构、方向技术负责人或大模型产品落地专家方向发展
- 基于大模型与 Agent 框架完成 AI 应用方案设计、开发、集成与迭代落地
- 开发 RAG、Prompt 工程、Function Calling、多智能体协同与工作流编排等应用层能力
- 参与 AI 应用测试、运维与效果评估，搭建评测体系、安全沙盒与权限管控
- 按入职方向分别从事车载智能交互、研发效能、工业场景或智驾上层智能体应用开发
- 硕士学历，计算机、人工智能、软件工程等对口专业基础扎实
- 熟练 Python 与 Linux 开发环境，具备规范代码与工程落地思维
- 掌握大模型原理与 Prompt 工程、RAG、Agent 开发流程，了解 LangChain/LlamaIndex
- 良好的业务理解、方案设计、问题排查与沟通协作能力
申请策略
- 面试前明确自己最感兴趣的四大方向并准备针对性项目素材
- 了解公司智能座舱与智驾产品布局，将 AI 应用场景与业务结合表达
- 突出大模型相关项目（RAG、Agent、Prompt 工程）与开源实践
- 列明 LangChain、LlamaIndex 等框架使用经验与 Python 工程能力
- 展示独立完成模块开发与调试的量化成果
- 注明对口专业背景与学业基础
- 动手搭建一个完整的 RAG 或多智能体应用 demo
- 熟悉 Function Calling 与工作流编排的主流实现方式
面试指南
- 用「场景-方案-难点-结果」框架讲述项目经历，突出独立贡献
- 用「问题定位-分层排查-验证迭代」框架回答效果优化类问题
- 用「兴趣+匹配度+长期规划」框架回答方向选择类问题
- 请介绍你做过的大模型应用项目，你在其中负责什么？
- RAG 系统的检索效果不理想时，你会从哪些方面优化？
- Prompt 工程有哪些关键技巧，如何评估效果？
- 你如何理解多智能体协同与工作流编排的适用场景？
- 四个业务方向中你最想进入哪个，为什么？
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活52
使命价值70
薪资福利
65中等
JD 未披露薪资与福利信息，大模型应用开发岗市场溢价明显，具体薪酬需与 HR 确认。
薪资信号未披露（AI估算：1.2千–1.9万/月）
成长发展
90较高
岗位直接面向大模型、多智能体等前沿应用技术，且明确要求跟进前沿并实践落地，技术成长空间突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、Agent、Prompt工程、LangChain、LlamaIndex、Python、Function Calling、多模态AIGC
成长机会跟进大模型前沿应用技术、沉淀业务落地最佳实践、深耕AI业务应用落地、跟进前沿技术并实践落地
业务类型cost_center
工作生活
52较低
JD 未提及办公模式与 WLB 信息，但明确要求抗压能力，强度有一定暗示但仍无法判断。
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）
使命价值
70中等
AI 赋能车载交互、工业制造与智驾场景，应用前景广阔，但 JD 未表述使命与社会价值导向内容。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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