中国铝业集团有限公司
高级软件研发工程师（AI）
高级软件研发工程师（AI）
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai解决方案
Api集成
Cv
Nlp
业务理解
云平台
产业互联网
提示工程
模型微调
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
央企产业AI落地专家，强调业务理解与方案集成，技术应用扎实，稳定性高。
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
20K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
63 个在招
市场机会
选择不多
成都 · 人工智能 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI技术在产业场景中的落地应用，从挖掘业务痛点、定义AI问题，到进行方案选型、技术集成和效果优化
你需要将AI能力模块化、服务化地嵌入到公司的产业互联网平台中，并量化其带来的实际价值，最终形成可复制推广的解决方案
最低要求
大学本科及以上文化程度
专业类别：计算机类、数学类、理学类等
人工智能、物联网工程、计算机科学与技术、软件工程等相关专业优先
身体健康，年龄为45周岁以内
年以上工作经验，3年以上AI研发运用相关经验
专业技术能力：技术应用经验-对主流AI模型（CV、NLP、预测等）的能力边界有清晰认知，具备丰富的API调用和提示工程经验
云平台与物联网基础：熟悉主流云平台，并了解物联网数据接入
具备产业场景挖掘与AI机会识别，AI解决方案的选型、测试与定制化能力，平台集成与工程实施能力
具备极强的业务理解与沟通能力：能快速理解不同产业的“行话”和核心业务逻辑，并能与非技术的项目方负责人有效沟通
解决方案思维：提供端到端的解决方案
产品化思维：能将一次性的集成成果，转化为平台可规模化复用的产品能力
项目管理与推动能力：能够协调内外部资源，推动项目落地
工作职责
产业场景挖掘与AI机会识别
）深入理解项目方业务：与业务方沟通，深入调研其业务流程、痛点及降本增效的潜在机会
）定义AI可解问题：从纷繁复杂的产业问题中，精准识别出哪些可以通过当前成熟的AI技术来解决，并将其清晰地定义为技术任务
AI解决方案的选型、测试与定制化
）技术选型与POC验证：基于场景需求，评估并选择最合适的AI产品/API/解决方案
主导进行概念验证，在真实或近似真实的环境中测试方案的有效性
)提示工程与微调：大语言模型等应用，通过精心的提示工程，使其能理解和处理特定行业的术语、流程和数据
在必要时，协调资源对基础模型进行微调，以更好地适应特定产业场景
平台集成与工程实施
）设计集成方案：设计将AI能力“模块化”、“服务化” 地嵌入到产业互联网平台的标准方案
)完成技术集成：负责将AI解决方案安全、稳定、高效地集成到平台，确保集成后的系统数据流畅通、用户体验顺畅
)构建可复用资产：将成功的集成案例沉淀为平台的可复用能力或标准解决方案，以便快速复制到其他类似场景的项目中
全生命周期管理与价值呈现
)项目管理与交付：负责从需求对接到集成上线的全过程，确保AI赋能项目成功交付
)效果监控与持续优化：上线后，持续监控AI模块的运行效果和业务指标，根据反馈进行迭代优化
)价值量化与赋能：清晰量化AI应用为项目方带来的实际价值（如成本降低金额、效率提升百分比），并制作成案例，用于平台的市场推广和对内部、外部的技术赋能
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能深入接触工业互联网和实体产业，将前沿AI技术应用于实际场景，获得扎实的项目落地经验
- 在大型央企集团内，项目资源和业务场景丰富，技术成果有清晰的量化价值反馈
- 岗位要求复合能力，有助于培养从技术到业务、从方案到产品的全栈思维
- 将AI方案稳定集成到现有产业平台，可能需要应对复杂的系统架构和兼容性问题
- 作为技术赋能角色，需要协调内外部多方资源，对项目管理和推动力要求很高
- 适合不仅热爱技术，更希望技术能‘落地生根’、创造实际价值的工程师
- 你应当具备良好的沟通能力和商业嗅觉，乐于深入了解业务，并能够独立负责从需求分析到交付的全过程
缺点 / 挑战
- 需要快速理解不同行业的业务逻辑和‘行话’，沟通成本和学习曲线较高
角色解读
- 技术专家路线：在特定产业领域（如铝加工、供应链）深耕，成为AI落地的行业专家或架构师
- 产品/解决方案路线：积累丰富案例后，可转向AI产品经理或解决方案架构师，负责更大范围的AI平台规划与设计
- 管理路线：凭借项目管理和跨团队协调经验，未来可能带领小团队负责某一业务线的AI赋能工作
- 你将作为AI与产业业务的桥梁，深入工厂、供应链等场景，用AI技术解决实际的生产、管理问题
- 负责从0到1评估、测试、集成AI解决方案（如CV、NLP、大模型），并将其稳定地嵌入公司产业平台
- 你需要将项目成果总结成可复用的标准化产品或模块，驱动AI能力的规模化应用，并量化其业务价值
- 对CV、NLP等主流AI模型有深刻理解，并能熟练运用API和提示工程（Prompt Engineering）进行应用开发
- 具备扎实的软件工程和云平台开发经验，能独立完成AI模块的集成、部署与运维
- 拥有出色的业务理解与沟通能力，能将复杂的产业需求翻译成清晰的技术任务，并推动落地
申请策略
- 在简历或求职信中，主动关联自己的经验与中国铝业的业务（如铝生产、有色金属贸易等），体现你对行业的兴趣
- 面试前，可以研究一下中国铝业集团的业务板块、数字化转型新闻或产业互联网相关报道，以便更好地理解公司需求和岗位背景
- 重点突出你参与过的AI应用落地项目，清晰说明你的角色、使用的具体技术（如调用了哪些模型API、做了哪些提示工程）、以及项目最终产生的业务效果（最好有量化数据）
- 强调你的业务理解能力，可以举例说明你如何快速学习一个新领域并将其需求转化为技术方案
- 展示你的全栈或集成能力，例如使用云服务（AWS/阿里云等）、微服务架构、或API开发的经验
- 复习并准备关于主流AI模型（尤其是大语言模型）的能力边界、API调用最佳实践和提示工程技巧的案例
- 了解一些基础的工业互联网、物联网（IoT）概念和常见云平台的服务（如存储、计算、IoT套件）
- 准备一个关于你如何将技术成果‘产品化’或‘标准化’以供复用的思考或实践案例
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目问题，重点突出你的思考过程和量化结果
- 按照‘业务理解 -> 问题定义 -> 方案评估与选型 -> 实施与集成 -> 价值度量’的框架来回答流程性问题
- 回答技术与业务沟通问题时，强调‘翻译’能力，即如何用业务语言解释技术原理和价值
- 请介绍一个你将AI技术成功应用到具体业务场景中的项目，你在其中负责什么？
- 如果现在有一个新的产业场景（例如某条生产线质检）需要引入AI，你会如何思考并推动这个项目？
- 如何向非技术背景的业务负责人解释一个复杂的AI技术方案？
- 你如何评估一个AI解决方案是否真的为业务创造了价值？
- 当集成到生产环境的AI模块出现性能问题或效果下降时，你会如何排查和解决？
职位点评
薪资福利70
成长发展65
工作生活60
使命价值70
薪资福利
70中等
作为大型央企的技术岗，薪资福利应能提供市场水准的稳定回报，但未必是顶尖水平。
薪资信号市场水准 (15K-25K/月)
成长发展
65中等
岗位聚焦于AI产业落地，技术实践性强，但JD未明确提及具体的培训或晋升通道。
技术前沿主流现代技术
技术栈AI模型、CV、NLP、提示工程、大语言模型、云平台、物联网
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点在成都，生活成本相对一线较低。但JD未提及办公模式和WLB相关信息。
工作模式未明确
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
将AI技术应用于实体产业升级，具有明确的产业赋能价值和社会意义，但属于传统行业的数字化转型。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号降本增效、价值量化与赋能
创新程度积极采用新技术
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