地平线
软件集成工程师
软件集成工程师
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
DevOps/SRE
CI/CD
Llm
N8N
自动化测试
AI 估算 · 25k–45k
北京AI芯片头部企业，DevOps方向，技术要求高，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责地平线AI工具链产品的集成与质量保障，建设和优化CI/CD流水线，开发自动化脚本，并探索Agent技术以智能化研发流程
你将深入接触Docker、Kubernetes、Jenkins等工具，以及LLM、RAG等前沿技术，适合对DevOps和AI工程化感兴趣的工程师
最低要求
具备扎实的软件工程基础，热爱自动化与 AI 工程化实践，能够独立推动复杂研发流程建设
本科及以上学历，计算机相关专业，熟练掌握 Python，具备 C++ 开发能力，熟悉 Linux/Shell
熟悉 Git、Jenkins、Docker、Kubernetes、n8n 等研发工具，具备 CI/CD 平台建设、自动化测试及项目交付经验
具备良好的工程实践、跨团队协作及项目推动能力，能够推进复杂项目落地并推动问题闭环
具备责任心和 Owner 意识，具有良好的沟通协作能力、持续学习能力
了解 Agent、LLM、MCP、RAG 等 AI 工程化技术，有相关项目经验者优先
工作职责
负责地平线 AI 工具链产品的集成、质量保障及工程化建设，把控版本交付质量，提升研发效率与自动化水平，保障工具链稳定、高质量发布与交付
负责工具链多模块版本集成、依赖管理及发布，建设 CI/CD、自动化测试与发布体系
开发和维护集成工具及自动化脚本，推进研发流程标准化、自动化，提升研发效率与交付质量
推动 Agent 技术在研发流程中的应用，整合 Jenkins、GitLab、测试平台及知识库等研发系统，实现版本集成、测试验证、问题定位等研发流程智能化
优先资格
具有 Agent 或 AI 智能体开发经验
熟悉深度学习、机器学习或 AI 模型训练、部署流程
具有嵌入式软件开发或 AI 工具链相关项目经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 地平线是已上市的AI芯片公司，平台稳定，技术氛围好
- 涉及CI/CD、容器、AI Agent等前沿技术，技能成长快
- 负责工具链核心环节，可接触AI模型部署全流程，发展空间大
- 北京地区薪资有竞争力，公司规模大，福利完善
- 工作涉及多模块协调，需要较强的跨团队沟通和推动能力
- 自动化与智能化建设涉及面广，需要持续学习新技术（如Agent、LLM）
- 适合热爱自动化、熟悉DevOps、并对AI工程化感兴趣的工程师
缺点 / 挑战
- 工具链集成与质量保障工作可能面临版本迭代频繁、发布压力大等挑战
角色解读
- 从工具链集成工程师向DevOps专家或AI工程化架构师发展
- 可深入AI基础设施方向，如MLOps、模型部署与优化
- 在大型AI公司积累平台建设和自动化经验，未来可转向技术管理或架构岗
- 负责AI工具链产品的版本集成、依赖管理及发布，确保多模块协同工作
- 建设CI/CD流水线和自动化测试体系，提升交付质量和效率
- 开发维护集成工具和自动化脚本，推进研发流程标准化
- 推动Agent技术在研发流程中的应用，整合Jenkins、GitLab等系统实现智能化
- 熟练掌握Python和C++，熟悉Linux/Shell
- 熟悉Git、Jenkins、Docker、Kubernetes、n8n等工具
- 具备CI/CD平台建设、自动化测试和项目交付经验
- 了解Agent、LLM、MCP、RAG等AI工程化技术
申请策略
- 关注地平线在AI芯片和工具链的布局，在面试中表达对AI工程化的热情
- 准备一个过往项目如何通过自动化提升效率的故事，凸显Owner意识
- 突出CI/CD平台建设和自动化测试项目经验，具体说明使用了哪些工具和解决了什么问题
- 展示Python/C++编程能力，以及脚本开发经验
- 若有Agent或AI相关项目，重点描述
- 没有则体现对相关技术的了解
- 强调跨团队协作和项目推动能力，用案例说明
- 补充学习Kubernetes、Docker容器化技术，熟悉n8n等自动化平台
面试指南
- 用STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 强调结果和量化指标
- 对于开放性设计问题，先明确目标，再分层拆解，给出方案
- 请介绍一下你过去负责的CI/CD或自动化测试项目，遇到哪些挑战？
- 如何管理多个模块的版本依赖？有没有处理过依赖冲突？
- 谈谈你对MLOps或AI模型部署的理解？
- 如果让你用Agent优化现有研发流程，你会怎么做？
- 你如何保证工具链发布的稳定性和质量？
职位点评
67
综合评分
北京AI芯片大厂，工具链集成运维岗，技术前沿，薪资可期，但WLB未知。
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前沿AI实践，对工作地点灵活度要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活45
使命价值70
薪资福利
65中等
JD未提及具体薪资福利，但公司为上市AI芯片企业，位于北京，预计薪酬有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位涉及Agent、LLM等前沿AI工程技术，以及CI/CD、容器化实践，技能成长空间大，但JD未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C++、Linux/Shell、Git、Jenkins、Docker、Kubernetes、n8n、CI/CD、Agent、LLM、MCP、RAG
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
职位要求现场办公，未提及灵活工作或加班情况，WLB信息不明确。
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
AI芯片行业处于高速增长期，但职位本身偏向内部工具链建设，社会直接价值一般。
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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