松下电器
AI高级研发工程师
AI高级研发工程师
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市 / 无锡市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Llm
Pytorch
Rag
微服务
AI 估算 · 30k–50k
高级AI研发工程师，要求5年以上经验并掌握LLM等前沿技术，上海地区薪资竞争力较强。
职位详情
关于这个职位
这是一个专注于数据与AI应用研发的高级工程师职位，负责从需求分析到系统落地的全流程工作
你将参与AI创新项目，利用大模型（LLM）和机器学习技术开发可复用的平台工具
适合有5年以上经验、具备全栈能力和AI技术深度的工程师
最低要求
【教育程度】：本科及以上学历，且至少5年以上工作经验
【专业要求】：计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学等相关专业
【语言能力】：CET-4及以上
【计算机能力】：
具备全栈开发能力，熟悉前后端常用框架（如Spring Boot、Vue/React等）
熟练应用容器化与云原生技术（如Docker、Kubernetes），具备微服务的部署、监控和运维经验
深入掌握AI核心技术：
大模型方向：熟悉Transformer架构，具备大模型（LLM）应用开发、精调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）及RAG等高级应用经验，了解LangChain等主流框架
机器学习方向：了解经典机器学习算法（如集成学习、推荐系统）和深度学习模型（如CNN、RNN），能利用PyTorch/TensorFlow等框架进行模型开发、训练与优化
【其他】：具备良好的逻辑思维能力、沟通表达能力及抗压能力
工作职责
负责数据与AI应用的研发与创新，包括需求分析、技术选型、系统设计和开发实现
能够独立企划和推进AI相关的创新研发项目，从0到1完成技术方案落地
输出稳定、可扩展的AI解决方案，并将其转化为可复用的工具或平台，供业务部门使用
与业务、产品团队紧密协作，深入理解业务需求，提供技术支持和优化建议
优先资格
有日语能力者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 涉及AI前沿技术（LLM、RAG等），有利于保持技术领先性
- 跨国企业平台，工作稳定性高，且可接触国际化业务
- 工作地点可选上海或无锡，灵活性较好
- 独立负责项目，能锻炼从0到1的落地能力
- 需要全栈能力和AI深度，技术栈广，学习成本高
- 可能面临内部业务需求的复杂性，需与多方协作
- 作为内部IT部门，可能不如互联网公司那样核心，创新空间有限
- 适合5年以上经验、对AI应用开发有热情、能独立完成项目并具备全栈能力的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在AI领域深耕，成为大模型应用或机器学习方向的专家
- 向技术架构师或技术经理方向发展，负责更大规模的AI平台建设
- 依托松下平台，可转向业务侧或管理岗位
- 负责数据与AI应用的研发与创新，涵盖需求分析、技术选型、系统设计和开发实现
- 独立企划和推进AI创新项目，从0到1完成技术方案落地
- 将AI解决方案转化为可复用的工具或平台，支持业务部门使用
- 与业务和产品团队紧密协作，提供技术支持和优化建议
- 全栈开发能力，熟悉Spring Boot、Vue/React等前后端框架
- 容器化与云原生技术，如Docker、Kubernetes，以及微服务部署运维经验
- 深入掌握大模型技术，包括Transformer、LLM应用开发、Fine-tuning、Prompt Engineering、RAG及LangChain
- 了解机器学习与深度学习，能使用PyTorch/TensorFlow进行模型开发
申请策略
- 了解松下集团及松下信息系统（上海）有限公司的业务方向，特别是他们在AI领域的布局
- 确认工作地点偏好（无锡或上海），在沟通中表达清楚
- 突出AI项目经历，尤其是LLM应用、RAG、精调等具体案例
- 强调全栈开发能力，列出前后端框架、云原生技术实践
- 如果有日语能力，务必在简历中标注
- 展示从0到1的项目落地成果，如开发过的平台或工具
- 如果对大模型不够熟悉，可提前学习LangChain、RAG等框架
- 补充云原生和微服务部署经验，熟悉Docker和Kubernetes
面试指南
- 用STAR法则回答项目经历，突出难点、解决方案和量化结果
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合实践案例，说明取舍
- 对于协作问题，强调沟通能力和业务理解能力
- 请介绍一个你主导的AI项目，包括技术选型、架构设计和落地效果
- 你在LLM应用开发中，如何解决RAG的检索准确性问题？
- 如何设计一个可扩展的AI服务平台？请谈谈你的思路
- 你如何与业务团队协作，确保AI方案满足业务需求？
- 你对Kubernetes和微服务的部署运维有什么经验？
职位点评
71
综合评分
跨国企业AI高级研发岗，前沿技术栈，成长空间大，工作地点可选上海或无锡但薪资未披露，WLB未知。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和前沿AI应用开发的资深工程师，对工作地点灵活性有一定接受度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活55
使命价值70
薪资福利
70中等
跨国企业平台，薪资水平可能稳定但未披露具体数值，福利信息不明确，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
85较高
岗位涉及AI前沿技术（LLM、RAG等），强调创新和从0到1的研发，技能成长和职业发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、LangChain、PyTorch、Kubernetes
业务类型cost_center
工作生活
55较低
工作地点明确（上海或无锡）为现场办公，未提及远程或弹性工作，WLB信号不明确。
工作模式仅现场办公
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应用创新具有一定行业前景，但主要服务于内部业务部门，社会影响力有限，意义感满足程度尚可。
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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