埃森哲
AI / ML Engineer
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
全栈开发
大语言模型(Llm)
平台工程
数据架构
机器学习
模型微调
生成式Ai
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
聚焦LLM微调与GenAI应用的前沿技术岗，企业平台规范、成长空间大，WLB待确认
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
3.2万
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 130 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 机器学习工程 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
负责优化大语言模型（LLM）的输出质量与上下文相关性，设计并开发集成LLM的综合系统
通过制定有效的生成式AI提示词、应用领域特定数据与技术进行模型微调及迭代优化，提升模型准确性与性能，并利用完整技术栈开发定制化应用程序
最低要求
具备机器学习基础水平（Beginner proficiency in Machine Learning）
拥有相关技能至少4年的工作经验
获得相关领域的学士学位
工作职责
探索协作机会并为跨团队挑战提供解决方案，参与关键决策
优化大语言模型以提升输出质量和上下文相关性，结合领域知识
设计并开发集成大语言模型或其应用的综合系统
为生成式AI模型制定有效的提示词，改善交互效果与结果
根据项目需求，利用完整技术栈开发应用程序
应用领域特定数据与技术，将模型有效适配至专业领域
通过微调和迭代改进，提升模型准确性与性能
优先资格
具备数据架构原则的基础水平
具备数据库架构的基础水平
具备大语言模型微调的基础水平
具备平台工程的基础水平
具备技术架构蓝图与路线图定义的基础水平
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球客户资源与项目规模，接触前沿生成式AI落地场景
- 技术栈覆盖模型层到应用层，利于构建端到端AI工程能力
- 企业培训体系完善，职业路径清晰
- 需同时兼顾模型优化与全栈开发，工作边界较宽，对多任务并行能力要求高
- 适合具备一定机器学习实战经验、对生成式AI有浓厚兴趣，且希望在大平台积累跨行业AI落地经验的工程师
缺点 / 挑战
- 实际工作中可能面临快速学习新技术与应对复杂业务需求的压力
角色解读
- 可向AI架构师、生成式AI技术负责人或AI产品解决方案专家方向发展
- 在跨国企业内可横向拓展至平台工程或技术战略咨询领域
- 聚焦大语言模型（LLM）的优化、微调与应用系统集成
- 负责设计生成式AI提示词策略，结合业务领域数据提升模型性能
- 使用全栈技术开发生成式AI相关应用程序
- 扎实的机器学习基础与至少4年相关实战经验
- 掌握大语言模型微调、提示词工程及领域数据适配技术
- 熟悉全栈开发与系统架构设计能力
申请策略
- 提前了解企业在AI咨询与数字化转型方面的业务布局，面试时准备1-2个将AI模型与实际业务痛点结合的完整案例
- 突出4年相关技能的项目经验，重点展示LLM微调、提示词优化及全栈开发的具体成果与量化指标
- 补充数据/数据库架构基础知识，熟悉主流平台工程工具链，强化生成式AI在企业级场景的部署与运维经验
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 强调技术选型依据、数据处理流程、模型评估指标及最终业务价值
- 展现跨团队协作与解决复杂问题的思路
- 请介绍你过去4年中与大语言模型或机器学习相关的核心项目经验
- 你是如何针对特定领域数据对模型进行微调并评估效果的？
- 在设计生成式AI应用时，如何平衡提示词工程与系统架构？
- 复习Transformer架构、LoRA/P-Tuning等微调技术原理
- 梳理个人项目中关于Prompt优化与性能调优的具体实践
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
薪资处于上海AI岗位市场中上水平，企业福利体系完善，稳定性较强，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号市场水准 (2.5千–3.8万/月)
成长发展
85较高
岗位深度聚焦生成式AI与大模型微调，技术前沿性强，且鼓励跨团队协作与知识共享，有利于快速积累AI工程化经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Generative AI、Fine-Tuning、Prompt Engineering、Machine Learning
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
未明确提及弹性工作制或远程办公，项目制工作节奏下可能有阶段性强度，但整体工作生活平衡优于互联网大厂。
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
岗位致力于通过AI技术优化企业决策与业务流程，具有明确的商业赋能导向，社会影响力主要体现在推动行业数字化升级。
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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