马士基
Associate AI/ML Engineer
Associate AI/ML Engineer
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Api Integration
Generative Ai
Llm
Nlp
Rag
Sql
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
跨国巨头AI岗，技术栈前沿且成长空间大，业务场景丰富，薪资福利具竞争力。
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
2万
比机器学习工程中位数低
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 110 个在招
市场机会
选择适中
成都 · 机器学习工程 · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责利用大语言模型（LLM）、生成式AI和自然语言处理技术，设计并部署企业级AI自动化解决方案
你需要使用Dify、Coze等编排工具构建AI工作流和智能体应用，并将其与现有企业系统集成，以解决实际业务挑战并提升运营效率
最低要求
-5年AI、数据科学、机器学习、软件工程或相关领域工作经验
精通Python和SQL
具备生成式AI技术实践经验，包括提示词工程、检索增强生成（RAG）、AI智能体和基于LLM的应用
具有AI工作流平台（如Dify、Coze、ComfyUI、LangFlow、Flowise或类似工具）的使用经验
熟悉API集成、JSON、REST服务及企业应用连接
了解Azure云服务，包括Azure OpenAI、Function Apps、Web Apps、Storage及相关服务
具备较强的解决问题能力，热衷于构建解决实际业务挑战的实用AI解决方案
具备优秀的沟通能力，能够与技术及非技术利益相关者有效协作
拥有计算机科学、工程、人工智能、数据科学或相关领域的学士或硕士学位
工作职责
与业务利益相关者、领域专家和技术团队合作，了解业务流程并识别AI自动化机会
设计、开发和部署基于大语言模型（LLM）、生成式AI、自然语言处理（NLP）和工作流编排平台的AI驱动解决方案
使用Dify、Coze及类似低代码/无代码AI编排工具，构建和维护AI工作流、Copilots和基于智能体的应用
通过API、数据库和云服务将AI解决方案与企业系统集成
执行数据分析、提示词工程、实验和评估，以持续提升解决方案质量和业务影响力
将模糊的业务需求转化为能交付可衡量价值的实用AI解决方案
紧跟新兴AI技术发展，并在团队中推广最佳实践
持续平衡创新、可维护性、可扩展性和卓越运营
优先资格
在企业环境中开发AI智能体、Copilots或工作流自动化解决方案的经验
具备向量数据库、嵌入（embeddings）、RAG架构及AI评估框架的经验
了解航运、物流、供应链、客户服务或运营领域知识
具有Azure AI Foundry、OpenAI、Claude、Gemini或类似AI平台的使用经验
具备构建生产级应用并通过CI/CD管道部署解决方案的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够接触到LLM、RAG、AI Agent等当前最前沿的生成式AI技术，技术栈非常现代
- 马士基作为全球航运巨头，业务场景丰富，AI落地机会多，且外企通常注重工作生活平衡
- 生成式AI技术迭代极快，需要保持持续学习和技术跟进
- 适合对生成式AI和LLM应用有浓厚兴趣，具备一定工程落地能力，且希望在大型跨国企业中积累丰富业务场景经验的AI工程师
缺点 / 挑战
- 需要将模糊的业务需求转化为实际的AI解决方案，对业务理解能力和技术落地能力要求较高
角色解读
- 可从AI应用开发工程师成长为AI架构师或AI技术负责人
- 未来可向生成式AI领域的技术专家或AI产品技术总监方向发展
- 负责利用大语言模型和生成式AI技术，设计并开发企业级AI自动化解决方案
- 使用Dify、Coze等低代码工具构建AI工作流和智能体应用，并将其与现有企业系统深度集成
- 需要精通Python和SQL，具备扎实的生成式AI、RAG、提示词工程及AI Agent开发经验
- 同时需要熟悉Azure云服务及API集成，具备良好的跨部门沟通与业务需求转化能力
申请策略
- 在面试中准备好展示你如何将模糊的业务需求转化为具体的AI技术方案，并强调你的跨部门沟通与协作能力
- 重点突出在LLM、RAG、AI Agent及Dify/Coze等编排工具上的实际项目经验
- 展示通过API和云服务将AI模型集成到企业级系统中的成功案例
- 建议深入学习Azure OpenAI服务及企业级AI应用的CI/CD部署流程
- 可以补充一些航运、物流或供应链领域的业务知识，以更好契合公司业务
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来描述项目经验，重点突出技术选型、遇到的难点及最终的量化业务收益
- 对于架构和集成问题，从系统设计的角度，阐述高可用性、安全性和可扩展性
- 请分享一个你使用LLM或RAG技术解决实际业务问题的项目经验
- 在使用Dify或Coze等工具构建AI工作流时，你遇到过哪些挑战，是如何解决的？
- 如何将AI模型通过API安全、高效地集成到现有的企业系统中？
- 面对模糊的业务需求，你通常如何将其转化为可落地的AI解决方案？
- 提前了解马士基在航运和物流领域的业务痛点，思考AI可以如何赋能供应链或客户服务
- 复习Azure云服务及RAG架构的核心原理和最佳实践
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值65
薪资福利
75中等
作为跨国企业的AI岗位，薪资在成都市场具有竞争力，且外企福利体系相对完善，但具体薪资未明确披露。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及LLM、RAG、AI Agent等前沿生成式AI技术，技术栈非常新，且公司鼓励跟进新兴技术，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、LLM、Generative AI、NLP、RAG、Dify、Coze、Azure OpenAI、CI/CD
成长机会Stay current with emerging AI technologies、promote best practices
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
跨国企业通常注重工作生活平衡，但JD中未明确提及弹性工作或WLB相关政策，办公地点位于成都。
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
65中等
航运物流是传统但关键的行业，AI赋能供应链具有一定的社会价值，但JD中未强调宏大的社会使命。
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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