埃森哲
AI Native Software Engineering Asso. Manager
AI Native Software Engineering Asso. Manager
发布于 大约 3 小时前中层管理(经理/总监)
上海市 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
技术管理
Autogen
Crewai
Langgraph
Llmops
Openai
Rag
Vertex Ai
Anthropic
AI 估算 · 40k–60k
AI智能体工程师需求旺盛，埃森哲作为顶级咨询公司，薪资竞争力强，此级别资深岗位月薪可达4-6万。
职位详情
关于这个职位
这是一个在埃森哲担任AI原生软件工程副经理的职位，负责为企业客户设计、构建和部署生产级的智能体AI系统
你将与客户工程团队紧密合作，主导技术设计，并构建可复用的模式和加速器
该职位要求具备在生产环境中交付多智能体系统的实战经验，而不仅仅是概念验证
你将有机会接触Anthropic、OpenAI、微软和谷歌等前沿技术生态，并可能进入Forward Deployed Engineer项目
最低要求
年以上生产环境软件工程经验
至少1年生产环境中设计和部署智能体AI解决方案的实践经验——必须项
具备智能体编排框架（LangGraph、CrewAI、AutoGen或同等）的实践经验——达到生产级深度，而非教程水平
有直接在生产代码中调用LLM API（OpenAI、Anthropic、Vertex AI）的经验：供应商抽象、令牌管理、延迟和成本权衡
RAG流水线所有权：嵌入、分块策略、向量数据库和上下文工程
LLMOps基础知识：评估框架设计、提示词版本管理和生产可观测性
云原生工程成熟度：Kubernetes、Docker、微服务、Serverless、CI/CD和IaC（Terraform或Helm）
精通Python
Java或同等后端语言亦可
具备生产调试和可观测性经验
经验质量重于年限，在四年内交付过三个生产级智能体系统的候选人优于仅有被动AI接触的通用型人才
工作职责
端到端设计和构建生产级智能体系统：多智能体编排、RAG流水线、基于策略的路由、工具调用、记忆管理和生命周期可观测性
构建并拥有RAG流水线：嵌入、分块策略、向量搜索、上下文窗口工程，并针对真实质量目标进行调优
集成并抽象多个LLM提供商——OpenAI、Anthropic、Vertex AI和开源模型——具备故障转移路由、令牌、成本和延迟管理
在生产环境中实施LLMOps：具有真实质量指标的评估框架、提示词版本管理、可观测性工具（LangSmith、Braintrust或同等）、成本和安全性监控
与客户工程团队直接合作，设计、原型化和部署智能体解决方案——工作坊、概念验证、代码协作会议和架构评审
构建可复用的模式、加速器和操作手册，使其超越单个客户项目，让下一个项目能更快启动
定义并使用指标来衡量智能体的准确性、延迟、安全性和成本效益
以业务语言向客户利益相关者展示发现和建议
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在AI工程人才市场核心，需求增长快于供给，职业前景广阔
- 能接触不同行业、不同技术栈的客户，积累多元化经验
- 提供与Anthropic、OpenAI等前沿厂商的深度合作机会
- 公司平台大，有完善的职业发展路径和资源支持
- 技术栈更新快，需要持续学习，保持技术领先
缺点 / 挑战
- 对生产级智能体系统的要求极高，需要处理复杂的技术挑战和故障
- 咨询行业工作强度大，可能需要频繁出差和应对客户压力
- 适合那些拥有扎实AI工程背景，渴望在真实企业环境中解决复杂问题，并愿意在快节奏、高挑战的咨询环境中成长的资深工程师
角色解读
- 可晋升为技术总监或首席架构师，负责更大规模的AI系统设计
- 有机会进入埃森哲的Forward Deployed Engineer项目，与前沿AI公司深度合作
- 在咨询行业积累跨行业经验，成为企业AI转型的专家顾问
- 设计并构建生产级的多智能体AI系统，包括编排、RAG流水线、工具调用和可观测性
- 与客户工程团队紧密合作，主导技术设计，并交付可复用的解决方案和加速器
- 负责LLMOps实践，包括评估框架、提示词版本管理和成本/安全监控
- 精通Python，并具备LangGraph、CrewAI或AutoGen等智能体框架的生产级经验
- 深入理解RAG流水线、向量数据库和上下文工程
- 熟悉云原生技术栈，包括Kubernetes、Docker、CI/CD和IaC
- 具备直接调用LLM API（如OpenAI、Anthropic）的经验，并理解成本、延迟和令牌管理
申请策略
- 在简历中强调你处理生产环境故障的经验，特别是凌晨2点智能体失败的故事
- 了解埃森哲的行业解决方案和客户案例，在面试中展示你的业务洞察力
- 突出在生产环境中交付多智能体系统的具体案例，量化系统性能和业务影响
- 强调RAG流水线、LLMOps和云原生技术的实际应用经验
- 展示与客户或跨团队协作的经验，体现沟通和领导能力
- 列出掌握的技术栈，如LangGraph、Kubernetes、Python等
- 深入学习LangGraph或CrewAI的高级特性，并尝试构建更复杂的多智能体应用
- 熟悉LangSmith或Braintrust等可观测性工具，提升LLMOps技能
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的项目经验，突出你的决策和影响
- 在回答技术问题时，先阐述你的设计思路，再深入细节，最后总结权衡
- 对于业务类问题，强调你的技术决策如何支持业务目标，体现商业思维
- 描述一次你在生产环境中部署多智能体系统的经历，遇到了哪些挑战？
- 如何设计一个评估框架来衡量RAG流水线的质量？
- 在多个LLM提供商之间进行路由时，你会如何权衡成本、延迟和准确性？
- 请举例说明你如何优化一个智能体系统的性能
- 如何向非技术客户解释复杂AI系统的价值？
职位点评
71
综合评分
前沿AI技术、顶尖平台、发展空间大，但工作强度高、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
最适合追求前沿技术成长和职业发展机会的资深AI工程师，愿意接受高强度工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
作为跨国巨头，埃森哲提供有竞争力的薪资和福利，但具体薪酬结构未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：40K-60K/月）
成长发展
90较高
该职位处于AI工程人才市场前沿，提供与顶尖AI厂商合作的机会，技术成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LangGraph、CrewAI、AutoGen、RAG、LLMOps、Kubernetes、OpenAI、Anthropic、Vertex AI
成长机会vendor fellowship access、direct pathway to the Forward Deployed Engineer programme
业务类型profit_center
工作生活
40较低
职位要求现场办公，且咨询行业工作强度高，可能涉及出差，WLB一般。
工作模式仅现场办公
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
该职位通过帮助企业实现AI落地，具有较高的行业影响力，但社会价值导向不明确。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度开拓性创新（行业首创）
埃森哲 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs