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 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
成都市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Cv
Nlp
云平台
大语言模型
微调
提示工程
机器学习
物联网
项目管理
AI 估算 · 20k–35k
高级AI研发岗在成都薪资中等偏上，国企稳定，综合经验及行业水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是中国铝业集团的高级AI研发工程师，主要负责深入产业场景挖掘AI机会，进行AI解决方案的选型、测试与定制化，并通过平台集成与工程实施实现AI能力的落地
你将运用大模型、CV、NLP等技术解决实际业务问题，推动企业数字化转型
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
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
- 身处国企巨头，项目资源丰富，可直接接触实体经济中的AI落地场景
- 技术栈前沿，涉及大模型、CV/NLP等多种AI技术，能积累全栈AI能力
- 工作稳定性高，福利保障完善，适合追求长期发展的求职者
- 有机会将单一项目成果转化为可复用的平台产品，成就感强
- 需要极强的业务理解能力，跨行业沟通可能消耗较多精力
- 国企流程可能较为冗长，项目推进速度不如互联网公司
- 技术落地需兼顾安全与稳定，创新节奏可能受限
- 适合对AI技术有热情、喜欢解决实际业务问题、希望在稳定平台上深耕产业AI的资深技术人员
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 方向一：深耕AI技术，成为AI架构师或技术专家，主导复杂解决方案
- 方向二：转向AI产品经理或技术管理，负责AI产品规划与团队管理
- 方向三：拓展行业知识，成为产业AI咨询顾问，赋能更多传统行业
- 深入产业场景，与业务方沟通，挖掘AI可以解决的业务痛点并定义技术任务
- 进行AI技术选型、概念验证(POC)，并通过提示工程或模型微调定制化解决方案
- 将AI能力模块化、服务化，集成到产业互联网平台，并保证稳定高效运行
- 全生命周期管理AI项目，从需求对接到交付上线，并持续优化和量化价值
- 扎实的AI技术基础，熟悉主流模型（CV、NLP等）的能力边界，有API调用和提示工程经验
- 云平台和物联网基础，了解数据接入和集成方案
- 极强的业务理解和沟通能力，能快速理解不同产业的术语和逻辑
- 解决方案思维和项目管理能力，能推动端到端的项目落地
申请策略
- 提前了解中国铝业集团的业务板块和产业互联网战略，在面试中体现对行业痛点的理解
- 准备好“技术选型对比”案例，展示你如何评估和选择AI解决方案
- 突出AI项目经验：详细描述你在提示工程、模型微调、POC验证方面的具体案例和成果
- 强调业务理解能力：展示你如何与业务方沟通，识别问题并转化为技术方案
- 展示集成架构能力：如果有将AI集成到平台或系统的经验，重点说明
- 量化项目价值：用数字说明AI应用带来的成本节约或效率提升
- 补充云平台（如阿里云、华为云）和物联网相关知识，尤其是数据接入和集成
- 强化提示工程和微调技能，熟悉LangChain等工具
面试指南
- STAR原则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 展现从业务问题到技术方案的完整思考链路，强调跨部门沟通与协作
- 突出量化结果和可复用性，体现产品化思维
- 请分享一个你通过AI解决实际业务问题的案例，包括场景、技术选型和落地效果
- 如何对不同行业的业务方进行需求挖掘？举例说明
- 大模型提示工程中有哪些常见技巧？如何针对特定领域优化？
- 设计一个将AI能力集成到现有平台的方案，需要考虑哪些关键点？
- 如何量化AI项目的价值？请用你之前的项目举例
职位点评
71
综合评分
国企AI前沿岗，技术成长快，薪资稳定，但工作模式传统。
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
适合追求技术成长和稳定平台，对工作地点灵活性和WLB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85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
国企上市公司薪资福利稳定，但具体薪资未披露，市场竞争力中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿，涉及大模型、CV/NLP等，且有实际产业落地机会，成长空间大。但未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大语言模型、提示工程、微调、CV、NLP、云平台、物联网
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，地点成都市区，未提及弹性工作或WLB信息，国企氛围可能较宽松但无法确定。
工作模式仅现场办公
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
75中等
AI赋能传统产业，有社会价值，行业属于高速增长赛道，但国企创新节奏可能较稳健。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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