西门子
XAgent前沿部署工程师（FDE）
XAgent前沿部署工程师（FDE）
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解决方案
解决方案
Ai Agent
Llm
Prompt Engineering
Rag
工业软件
系统集成
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
外企平台稳定、AI前沿技术落地、侧重项目交付与系统集成、需适应现场工作节奏
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
3.3万
比解决方案中位数高
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 200 个在招 · 其中解决方案 12 个
市场机会
选择面较广
深圳 · 解决方案 · 80 个在招
职位详情
关于这个职位
负责将AI Agent平台能力与工业业务场景结合，深入客户现场进行需求分析、原型开发、系统集成与项目交付闭环
需对接IT/OT系统及第三方服务，解决现场部署与技术问题，并将实践经验沉淀为标准化组件，推动AI技术在工业领域的规模化应用
最低要求
必备条件
计算机、软件工程、自动化、人工智能或相关专业本科及以上学历
具备 3 年及以上软件开发、系统集成或技术解决方案交付经验
具有实际 AI 应用开发经验者优先
熟悉 LLM 应用开发，了解 Prompt Engineering、RAG、Tool Calling、Harness、Agent Workflow 等核心技术，能够独立完成 AI Agent 原型及应用开发
具备系统集成能力，能够对接第三方 API、数据库、企业应用或工业软件，并处理实际集成问题
熟悉 Git、Linux、Docker 等常用开发及部署工具，具备基本的日志分析、问题定位和测试能力
具备优秀的沟通协作、问题分析及快速学习能力，能够在需求不完全明确的情况下推动问题闭环
能够适应面向客户和业务现场的工作方式，具备较强的结果导向和交付意识
工作地点：深圳，能够满足团队协作及项目现场支持要求
工作职责
AI Agent 场景落地与交付
深入业务部门、工业企业及生态合作伙伴，识别真实业务痛点，将业务需求转化为可落地的 AI Agent 解决方案
基于平台AI能力，完成 Agent、Skill、工具调用、知识库、业务本体及业务工作流的设计、开发、集成和部署
参与工业产品设计、供应链管理、设备运维、视觉质量检测、能源审计、机床代码生成、企业知识问答等场景的 AI Agent 项目落地
负责从需求分析、技术验证、原型开发到生产部署、用户验收及持续优化的完整交付闭环
针对复杂或非标准业务场景，快速开发适配组件、接口及定制化功能，推动解决方案从 PoC 走向规模化应用
企业系统与工业软件集成
对接企业现有 IT/OT 系统、工业软件、业务 API、数据库及第三方服务，将现有业务能力封装为 AI Agent 可调用的工具或 Skill
与客户及合作伙伴技术团队协作，解决现场部署、系统兼容、网络访问、数据质量及业务流程适配等问题
配合完成企业级部署所需的安全、性能、稳定性和可运维性验证
客户协作与技术问题闭环
直接与客户、产品经理、架构师及合作伙伴沟通，快速理解业务问题，并将需求转化为明确的技术实施方案
在项目交付过程中负责技术问题定位、根因分析、方案实施及交付风险跟踪
通过原型、技术演示和可运行成果向客户展示 AI Agent 的业务价值，支持售前验证、客户试点及商业化推广
将重复出现的业务需求、技术问题和通用能力沉淀为标准化组件、模板、工具或平台产品需求
平台能力建设与持续改进
与平台研发团队合作，将项目实践反馈至 XAgent 平台，推动产品功能和开发体验持续改进
沉淀可复用的 Agent 模板、Skill、连接器、行业解决方案及部署工具，提升后续项目交付效率
建立项目交付文档、测试用例、技术方案和最佳实践，支持解决方案在不同客户及工业场景中的复制推广
持续跟踪 AI Agent、LLM、MCP、RAG 、Skill、本体等技术发展，并探索其在工业及企业业务场景中的应用
优先资格
加分项
有工业软件、工业自动化、智能制造、设备运维、质量检测或能源管理项目经验
有 LangGraph、LangChain、Harness 或其他 Agent 开发框架的实际应用经验
熟悉 MCP、Function Calling、Agent-to-Agent 协作、向量数据库及知识库建设
具备前端开发能力，熟悉 React、TypeScript 等技术，能够独立完成端到端的原型开发
具备 Kubernetes、云平台部署、企业级身份认证、权限治理或私有化部署经验
有客户现场交付、技术咨询、解决方案工程师或 Forward Deployed Engineer 相关经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触前沿AI Agent技术与工业实体场景结合，技术栈新颖且落地性强
- 依托西门子全球工业背景，项目资源稳定，能积累高价值的B端交付经验
- 需频繁出差或驻场客户现场，工作节奏受项目交付节点影响较大
- 适合喜欢技术落地实战、具备较强抗压能力与客户服务意识的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾技术开发与客户需求沟通，对综合能力要求较高
角色解读
- 可向资深解决方案架构师、AI应用交付专家或技术项目经理方向发展
- 积累工业场景经验后，可转型为垂直行业AI产品负责人或平台研发核心骨干
- 深入工业客户现场，将AI Agent平台能力与实际业务痛点结合，完成从需求分析、原型开发到系统集成的全链路交付
- 负责对接企业IT/OT系统及第三方API，解决现场部署与技术兼容问题
- 将项目经验沉淀为标准化组件，反哺平台产品迭代
- 熟练掌握LLM应用开发核心概念（RAG、Tool Calling、Agent Workflow），具备扎实的系统集成与API对接能力
- 熟悉Linux/Docker/Kubernetes等部署工具，拥有良好的业务理解力与跨团队沟通协作能力
申请策略
- 准备1-2个完整的“技术验证到规模化落地”案例，面试时重点阐述如何将模糊业务需求转化为可执行技术方案
- 突出AI Agent/RAG相关项目经验，详细描写系统集成与第三方API对接的具体案例
- 强调从需求到交付的闭环能力及客户现场问题解决记录
- 补充LangChain/LangGraph等主流Agent框架的实际动手经验
- 加强工业软件协议（如OPC UA）或常见ERP/MES系统对接知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 重点突出需求转化逻辑、技术选型依据、跨部门协同机制以及量化交付成果
- 请分享一个你主导的AI应用或系统集成项目，你是如何从需求澄清走到最终交付的？
- 遇到不兼容的第三方系统或数据质量问题时，你的排查思路是什么？
- 如何评估一个AI Agent在工业场景下的落地可行性与ROI？
- 复习RAG、Prompt Engineering、Tool Calling等核心原理及最新进展
- 梳理过往项目中遇到的典型集成难点及解决方案，准备技术演示Demo或架构图
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
结合深圳市场水平及3年经验要求，薪酬处于市场中上水准，岗位提供规范的薪酬结构与完善的福利保障。
薪资信号市场水准 (2.5千–4.0万/月)
成长发展
85较高
聚焦AI Agent前沿技术在工业场景的落地，技术栈新颖，能提供丰富的实战项目与平台反哺机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、RAG、LangChain、LangGraph、MCP
业务类型profit_center
工作生活
60中等
需适应客户现场工作与团队协作，可能涉及一定出差或驻场，WLB受项目交付周期影响，但整体工作模式未明确说明。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
致力于将AI技术赋能传统工业制造，推动产业升级与智能化转型，具备明确的产业应用价值与社会意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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