固德威
AI开发工程师
AI开发工程师
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Llm
Nlp
Pytorch
Tensorflow
大语言模型
模型部署
系统集成
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
稳定上市企业背景、前沿AI技术应用、侧重工程落地与系统集成
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
2.8万
比AI算法中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
市场机会
选择不多
苏州 · AI算法 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责LLM模型的微调、开发与部署，将业务痛点转化为AI技术方案并落地
需配合软件团队完成AI应用与公司现有IT系统的集成，并编写相关技术文档与用户手册，支持团队及系统用户使用
最低要求
计算机、人工智能、机器学习等相关领域
统招全日制本科及以上学历;
至少3年以上的AI、NLP或机器学习领域的工作经验
精通至少一种编程语言，如Python、Java或C++
熟悉主流的AI框架和库，如TensorFlow、PyTorch、NLTK或spaCy;
良好的英语读写能力，能够阅读和理解技术文档
项目管理能力、团队合作精神、优秀的分析问题和解决问题的能力
工作职责
负责LLM模型的微调、开发、调试与部署
对接需求方，将业务痛点转化为AI技术方案并落地
配合软件开发团队，确保AI应用与公司现有IT系统的集成
编写技术文档和用户手册，为团队成员和系统用户提供支持
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托上市制造企业平台，拥有真实的工业场景数据和应用需求，技术落地性强
- 具备3年以上AI/NLP经验，喜欢将前沿技术应用于实际业务场景的工程型人才
缺点 / 挑战
- 需兼顾模型开发与系统集成，对跨部门沟通能力和工程化落地能力要求较高
角色解读
- 可向AI架构师、高级算法专家或AI项目负责人方向发展，深入探索企业级AI应用落地
- 专注于大语言模型（LLM）的微调、开发与部署，解决实际业务中的AI应用问题
- 熟练掌握Python等编程语言，精通PyTorch/TensorFlow等主流AI框架，具备NLP领域实战经验
申请策略
- 了解固德威在光伏逆变器领域的业务特点，思考AI如何赋能其智能制造或客户服务环节
- 突出LLM微调项目经验，展示从需求分析到模型部署的全流程能力，强调系统集成案例
- 加强Prompt Engineering、RAG（检索增强生成）等技术栈的学习，提升模型在特定领域的适配能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型依据、问题解决过程和量化成果
- 请分享一个你主导的LLM微调项目，遇到的最大挑战是什么？
- 如何将非结构化的业务需求转化为可执行的AI技术方案？
- 在模型部署过程中，如何平衡性能与资源消耗？
- 复习LLM微调常用方法（如LoRA、P-Tuning），准备关于模型推理加速和边缘部署的技术细节
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为已上市的制造企业，提供稳定的薪酬体系和完善的福利保障，薪资水平在苏州地区具有竞争力。
薪资信号市场水准 (2.0千–3.5万/月)
成长发展
85较高
岗位聚焦于LLM等前沿AI技术，且在真实工业场景中落地，技术成长空间大，符合行业发展趋势。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、Python、PyTorch、TensorFlow
业务类型cost_center
工作生活
60中等
制造业IT部门通常需保证系统稳定运行，可能存在一定的响应压力，但相比互联网大厂节奏相对可控。
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
70中等
通过AI技术赋能传统制造业数字化转型，推动产业升级，具有一定的社会价值和行业意义。
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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