影石创新
AI应用工程师-2027校招
AI应用工程师-2027校招
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
Ai Agent
Ai应用落地
Bad Case分析
Prompt工程
低代码平台
大模型
效果监控
需求分析
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
校招AI应用岗，前沿技术栈、成长性强，但薪资福利与办公模式JD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
2.0万
与人工智能中位数基本持平
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 110 个在招
市场机会
选择面较广
深圳 · 人工智能 · 约 160 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位面向2027届校招，负责AI Agent、技能及场景化AI应用的产品设计、搭建与工程化落地，覆盖AI翻译、AI内容生成等业务场景
你需要对接业务需求、设计技术方案，并持续做效果监控与Bad Case优化，推动AI能力在业务中真正落地
最低要求
本科及以上学历，专业不限，计算机、人工智能、软件工程、数据科学、信息管理等理工科或商科背景均可，对AI产品有浓厚兴趣
具备基本的技术理解力，了解大模型、Prompt工程、Agent等AI核心概念，有Python或低代码平台使用经验者加分
有产品实习、AI相关项目或创业经历者优先，具备良好的需求分析、逻辑拆解与文档撰写能力
好奇心强，学习敏锐度高，能快速理解新技术与业务逻辑，沟通协作能力强，自驱推进，具备产品思维与用户同理心
工作职责
负责AI Agent、技能（Skill）及场景化AI应用的产品设计、搭建、开发、调试与上线，主导AI应用在实际业务场景（如AI翻译、AI内容生成等）的工程化落地
对接业务需求，梳理AI应用落地场景，设计合理的技术方案，推动AI能力与业务场景深度融合，提升业务自动化、智能化水平
负责AI应用的日常运维、效果监控与迭代优化，收集并分析Bad Case，优化模型调用、Prompt工程及应用逻辑，提升应用准确率与用户体验
关注AI领域前沿技术（主流大模型、Agent框架、Harness工程等），将新技术、新方法融入实际工作，提升AI应用开发效率与质量
优先资格
有Python或低代码平台使用经验者加分
有产品实习、AI相关项目或创业经历者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位直接参与AI Agent、大模型应用等前沿方向，技术成长空间较大
- 工作覆盖产品设计、工程开发、效果优化全链路，有利于培养复合能力
- 影石创新在智能影像领域有成熟业务场景，AI应用有真实落地机会
- 需要持续跟进快速变化的大模型与Agent技术，并面对效果监控、Bad Case迭代等琐碎工作
- 适合对AI应用落地有强烈兴趣、学习能力强、愿意在业务一线快速迭代的应届生，尤其适合兼具技术理解与产品思维的候选人
缺点 / 挑战
- AI应用落地需要同时理解业务和技术，对跨领域学习和沟通能力要求较高
- 校招岗位可能需要在较短时间内适应真实业务节奏和上线压力
角色解读
- 可从AI应用工程师向AI产品技术复合型人才发展，深入Agent、Prompt工程与业务落地
- 随着项目经验积累，可承担更复杂的AI场景架构与解决方案设计，向技术负责人或AI产品负责人方向发展
- 在AI翻译、内容生成等场景形成行业理解后，可拓展到更多业务线的智能化升级
- 负责AI Agent、技能及场景化AI应用的产品设计、开发、调试与上线，推动AI翻译、AI内容生成等场景落地
- 对接业务需求，梳理可落地的AI场景并设计技术方案，让AI能力与业务流程深度融合
- 负责应用日常运维、效果监控和迭代优化，通过Bad Case分析改进模型调用、Prompt与应用逻辑
- 跟踪主流大模型、Agent框架、Harness工程等前沿技术，并应用到实际开发中
- 理解大模型、Prompt工程、Agent等核心概念，具备AI应用工程化的基本技术理解力
- 具备需求分析、逻辑拆解和文档撰写能力，能把业务问题转化为AI应用方案
- 有Python或低代码平台使用经验，能完成应用搭建、调试和上线
- 具备产品思维、用户同理心和跨团队沟通协作能力，能自驱推进项目
申请策略
- 关注影石创新在智能影像和AI应用方面的业务动态，面试中展示对场景的理解
- 投递前确认2027校招的流程与时间节点，准备好项目作品或Demo链接
- 突出AI相关项目经历，说明你如何使用大模型、Prompt工程或Agent框架解决具体问题
- 展示Python或低代码平台的应用搭建经验，写明从需求到上线的完整过程
- 用数据体现效果优化能力，如准确率提升、Bad Case减少、业务流程效率提升等
- 体现产品思维和跨团队协作经历，如需求分析、文档撰写、项目推进等
- 提前熟悉主流大模型API、Agent框架和Prompt工程方法，做一个小型场景化AI应用Demo
- 补充AI应用评估与Bad Case分析方法，了解如何监控和迭代线上效果
面试指南
- 用“业务目标—技术方案—落地效果—迭代优化”的结构回答项目类问题，突出你的具体贡献
- 面对场景设计题，先澄清用户和业务目标，再说明模型/Agent/Prompt选型、数据与评估方式、上线风险
- 回答Bad Case优化时，按“定位问题—分类原因—制定策略—验证效果”的闭环展开
- 你如何理解AI Agent？如果让你设计一个AI翻译或AI内容生成应用，你会怎么做？
- 请介绍一个你用大模型/Prompt工程/低代码平台完成的项目，遇到的最大困难是什么？
- 线上AI应用效果不达预期时，你会如何排查和优化Bad Case？
- 业务方提出一个模糊的AI需求，你如何拆解成可落地的技术方案？
- 你最近关注了哪些AI新技术？它可能如何应用到影石的业务场景中？
职位点评
薪资福利60
成长发展85
工作生活55
使命价值75
薪资福利
60中等
JD未披露薪资与福利信息，补偿性动机满足度需结合后续offer判断；校招岗位通常按公司统一薪酬体系执行。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位聚焦AI Agent、大模型应用与Prompt工程，技术方向前沿，且覆盖从设计到上线的完整链路，成长性较强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、Prompt工程、大模型、Python、低代码平台、Bad Case分析、Harness工程
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、弹性安排或加班情况，生活化动机满足度无法从文本判断。
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
75中等
岗位推动AI能力在真实业务场景落地，涉及AI翻译、内容生成等应用，处于AI应用增长方向，意义感中等偏上。
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
影石创新 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs