捷普
AI Engineer
AI Engineer
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
无锡市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
机器学习
深度学习
计算机视觉
AI 估算 · 20k–35k
AI工程师岗位，要求2年以上经验，无锡地区薪资水平中等偏上，结合制造业背景，预估月薪2-3.5万。
职位详情
关于这个职位
作为捷普的AI工程师，您将专注于设计、开发和部署机器学习、深度学习及计算机视觉模型，以优化制造流程、提升产品质量并驱动业务增长
您将与跨职能团队合作，将业务需求转化为可行的AI解决方案，并负责从数据处理到模型部署的完整生命周期
该职位要求扎实的编程基础和机器学习知识，并有机会接触前沿的大模型应用技术
最低要求
计算机科学、人工智能、电子工程或相关领域的学士或硕士学位
具备AI/机器学习领域2年以上的工作经验
精通至少一种主流编程语言，如Python、Java、C++
熟悉至少一种主流机器学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras
深入了解机器学习算法（如监督学习、无监督学习、强化学习）和统计建模
具备数据预处理、特征工程和模型评估的经验
良好的沟通能力和团队协作精神，能够与不同背景的同事有效合作
工作职责
研究、设计、开发和实施基于机器学习、深度学习和计算机视觉的AI模型和算法
与跨职能团队合作，识别业务需求并将其转化为可行的AI解决方案
收集、清理、预处理和分析大规模数据集，以支持AI模型的训练和评估
部署和维护生产环境中的AI系统，并进行持续监控和优化
评估和选择合适的AI工具、平台和技术
撰写清晰的技术文档，包括设计规范、测试计划和用户指南
跟踪最新的AI技术趋势和研究进展，并将其应用到实际项目中
优先资格
有计算机视觉、自然语言处理或推荐系统相关项目经验者优先
有云计算平台（如AWS, Azure, GCP）上AI解决方案部署经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 捷普作为全球领先的制造解决方案提供商，业务场景丰富，为AI技术落地提供了广阔的应用平台
- 岗位涉及机器学习、深度学习、计算机视觉以及大模型应用，技术栈全面，有利于个人技术能力的全面提升
- 公司已上市，规模大，工作稳定，福利体系完善，职业发展路径清晰
- AI技术迭代迅速，需要持续学习，保持技术领先
- 适合对AI技术在工业制造领域应用有浓厚兴趣，具备扎实机器学习基础，并希望在稳定平台中深入发展的工程师
缺点 / 挑战
- 制造业环境下的AI应用可能涉及复杂的业务逻辑和现场环境，对问题解决能力要求较高
- 需要与不同背景的团队协作，沟通成本较高，需要具备良好的跨部门协作能力
角色解读
- 在技术深度上，可以成长为AI算法专家或架构师，专注于解决更复杂的制造智能化问题
- 在业务广度上，可以转向AI产品经理或技术管理岗位，负责AI项目的整体规划和落地
- 随着工业4.0和智能制造的推进，该领域的经验将具有很高的市场价值，有机会向更广泛的工业AI领域发展
- 设计、开发和部署机器学习、深度学习和计算机视觉模型，以解决制造过程中的实际问题
- 与跨职能团队（如生产、质量、工程）合作，识别业务需求并将其转化为可行的AI解决方案
- 负责从数据收集、清洗、预处理到模型训练、评估和部署的完整生命周期
- 持续监控和优化生产环境中的AI系统，并跟踪最新的AI技术趋势
- 精通Python，并熟悉SQL、C++/Rust/Java等语言，以应对数据处理和高性能生产环境需求
- 熟悉TensorFlow、PyTorch、Keras等主流机器学习框架，并深入理解机器学习算法和统计建模
- 掌握LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发框架，以及Docker、Kubernetes等容器化技术
- 具备良好的沟通能力和团队协作精神，能够与不同背景的同事有效合作
申请策略
- 在申请时，可以表达对智能制造和工业4.0的兴趣，并展示你如何将AI技术应用于实际生产场景
- 了解捷普的业务范围，特别是其在电子制造服务（EMS）领域的地位，有助于在面试中展现你的诚意
- 突出机器学习、深度学习或计算机视觉相关的项目经验，特别是完整的模型开发到部署的案例
- 强调Python编程能力，并展示在数据处理、特征工程和模型评估方面的具体实践
- 如果有大模型（LLM）应用、LangChain或相关框架的使用经验，务必重点突出
- 展示在制造业或相关工业领域的项目经验，体现对业务场景的理解
- 补充学习LangChain、LlamaIndex等大模型应用开发框架，并尝试构建简单的应用
- 熟悉Docker和Kubernetes的基本操作，了解AI模型在云端的部署流程
面试指南
- 回答项目经历时，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出你的个人贡献和项目成果
- 回答技术问题时，先阐述基本原理，再结合具体场景分析，最后提出解决方案
- 回答挑战性问题时，展示你的问题解决思路，并强调你如何与团队协作
- 请描述一个你从0到1完成机器学习项目的经历，包括数据、模型选择和部署
- 你如何评估一个机器学习模型的性能？在制造业场景下，你会关注哪些指标？
- 你对Transformer架构的理解？如何将其应用到非NLP任务中？
- 请举例说明你如何使用LangChain或类似框架构建一个AI应用？
- 在制造业环境中部署AI模型，你会考虑哪些挑战？
职位点评
70
综合评分
跨国制造巨头，技术栈前沿，成长空间大，但现场办公，WLB一般。
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、希望在智能制造领域深耕，且对工作地点和灵活性要求不高的求职者。
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80
工作生活60
使命价值65
薪资福利
70中等
作为跨国上市巨头，薪资福利体系完善，稳定性高，但薪资水平可能不如互联网大厂，属于市场中等偏上水平。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
80较高
岗位技术栈前沿，涉及大模型、深度学习等，并提供丰富的业务场景，有利于个人技术成长和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、机器学习、深度学习、计算机视觉、TensorFlow、PyTorch、Keras、LangChain、Docker、Kubernetes
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在无锡，生活成本相对较低，但岗位要求现场办公，且制造业环境可能有一定的工作强度。
工作模式仅现场办公
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
65中等
智能制造是当前的热门领域，通过AI技术优化制造流程，具有较高的行业价值和社会意义。
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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