特斯拉
Software Engineer, Data Analytics Agents & Platform
Software Engineer, Data Analytics Agents & Platform
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公大数据
大数据
CI/CD
Llm Agents
Sql
大数据平台
数据仓库
监控
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
特斯拉上海高级软件工程师，专注LLM代理和数据平台，技术前沿、工业价值高，但工作地点在工厂且模式未明。
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。
薪资怎么样
48K
比大数据中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 350 个在招
市场机会
选择不多
上海 · 大数据 · 6 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位在特斯拉上海超级工厂的IT应用商业智能团队，负责构建下一代企业数据产品，重点开发生产级LLM代理（大语言模型代理），用于对复杂、大规模受控数据进行对话式和工具增强分析，超越传统仪表盘
工作包括设计和运维LLM代理系统、开发连接数据仓库和语义层的后端服务、并与制造、供应链和合规数据服务集成，推动企业数据平台架构演进
最低要求
年以上软件工程经验，有生产系统交付和运维经验
具备构建和部署LLM代理（包括工具使用、编排、部署和迭代，而非仅原型）的实证经验
强大的分析工程技能，包括复杂SQL、大数据集、指标和数据质量
有数据仓库/大数据平台（如Hive、Spark、Airflow、分布式SQL引擎、ClickHouse或类似OLAP系统）的实际开发或运维经验，包括由分析或代理工作负载驱动的平台工作
后端编程熟练，使用Python和/或Java（REST API、数据库、分布式系统基础）
能用英语和中文与工厂及IT利益相关者有效沟通
具备较强的问题解决、主人翁精神和协作能力
工作职责
设计、构建、部署和运维用于工厂和企业分析的LLM代理，包括工具调用、工作流、评估和生产监控
开发后端服务，将代理连接到数据仓库、语义/指标层和大数据平台（受控SQL、数据API和标准企业访问模式）
与业务用户进行交互式、多轮分析，包括意图澄清、大规模结构化数据和可解释结果
拥有代理基础设施：知识库、搜索和向量索引（根据需要）、对话状态、授权和审计跟踪
演进仓库和服务架构以支持代理交互——访问层、API和治理——并优化延迟、吞吐量、成本和可靠性
将代理与内部产品（涵盖制造、供应链和监管/合规数据服务）集成
遵守生产标准：CI/CD、可观测性和值班支持
优先资格
在制造业、供应链或监管/合规数据服务领域具有领域经验
有构建和运维大规模数据平台（包括摄入、调度、服务、可靠性）的背景
具有电动汽车、机器人或工业制造背景
在全球制造、汽车或技术组织中有企业数据平台经验
在数据仓库或分析平台上进行架构或性能改进以支持LLM代理、对话式分析或高交互查询模式的实证经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在特斯拉这样的全球领先公司工作，参与前沿AI和工业数据分析项目
- 直接应用于实际制造和供应链场景，技术影响力强
- 大规模数据平台和LLM代理的实操经验，提升专业竞争力
- 国际化团队环境，有机会与全球专家协作
- 可能涉及高强度工作节奏，适应工厂环境和技术快速迭代
- 需跨领域知识，如制造业、供应链和合规数据，学习曲线较陡
- 适合有丰富软件工程经验、对AI和数据分析有浓厚兴趣、愿意在工业环境中解决实际问题的技术专家
缺点 / 挑战
- 要求高：需要5年以上经验加上LLM和大数据平台实操，门槛较高
角色解读
- 技术深耕：向高级数据平台架构师或AI工程专家发展，专注LLM和工业分析
- 管理方向：过渡到技术经理或团队负责人，领导数据平台和代理项目
- 领域扩展：在制造或供应链数据分析领域积累专长，成为业务和技术桥梁
- 设计、构建和部署生产级LLM代理，用于工厂和企业数据分析，实现对话式和工具增强交互
- 开发后端服务连接数据仓库和语义层，优化数据访问模式和性能
- 与业务用户协作，提供交互式、多轮分析，确保结果可解释和可靠
- 拥有和演进代理基础设施，包括知识库、索引和授权系统，支持高并发工作负载
- 扎实的软件工程基础，能开发和运维生产系统，熟悉Python/Java和分布式系统
- LLM代理实操经验，包括工具调用、编排和部署，而非仅理论或原型
- 强大的数据分析技能，如复杂SQL、大数据集处理和数据质量保障
- 跨团队沟通能力，与工厂和IT利益相关者协作，使用英语和中文
申请策略
- 研究特斯拉的数据平台战略和AI应用案例，准备如何贡献的具体想法
- 面试中准备展示技术深度，如代理架构选择、性能瓶颈解决和业务影响分析
- 突出构建和部署LLM代理的项目经验，强调生产环境应用和性能优化
- 展示大数据平台开发或运维案例，如使用Hive、Spark或ClickHouse处理大规模数据
- 包括Python/Java后端开发成果，如API设计、数据库集成和系统架构
- 提供跨团队协作和问题解决的具体例子，体现沟通和主人翁精神
- 深化LLM代理相关技能，如工具调用框架、向量索引和对话系统设计
- 学习工业制造和供应链数据分析知识，了解特斯拉业务背景
面试指南
- 使用STAR方法：描述情境、任务、行动和结果，强调技术决策和业务价值
- 结构化回答：从架构设计、技术选型、挑战克服到成果量化，展现全面思考
- 结合案例：准备具体项目细节，突出LLM代理、数据平台和协作经验
- 如何设计一个可扩展的LLM代理系统来处理大规模企业数据分析？
- 描述一个你构建的LLM代理项目，遇到的挑战及解决方案
- 如何确保代理连接数据仓库时的安全性、治理和性能？
- 如何在制造或供应链场景中应用对话式分析来解决实际问题？
- 你如何与非技术业务用户协作，澄清意图并提供可解释的分析结果？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
70中等
薪资未在JD中明确披露，但特斯拉作为知名公司可能提供有竞争力的薪酬；福利待遇未提及。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿LLM代理技术和大规模数据平台开发，提供显著的技术成长和行业应用机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、SQL、Python、Java、数据仓库、Spark、CI/CD
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在上海工厂，办公模式未明确提及，可能需现场办公；未提及WLB相关信号。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
特斯拉致力于电动汽车和可持续能源，具有高社会影响力；职位直接应用于工业数据分析，推动实际生产优化。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度开拓性创新（行业首创）
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