蔡司
Senior IT Specialist, AI
Senior IT Specialist, AI
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Ai Agent
Azure Ai Search
Copilot Studio
Mcp
N8N
Rag
微软技术栈
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
在光学巨头企业内进行前沿AI全栈开发，技术栈专精微软生态，发展机会明确，但办公与加班情况待明确。
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
33K
比全栈开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
84 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 全栈开发 · 40 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位为蔡司招聘的高级IT专家，主要负责基于微软技术栈，进行企业级AI应用及大模型平台的端到端全栈开发
工作涵盖AI基础设施构建、RAG系统、AI Agent开发以及Dify、N8N等低代码平台的二次开发与集成，旨在推动AI技术与业务场景的深度融合
最低要求
计算机科学、软件工程、信息技术或相关领域的学士或硕士学位
拥有5年以上软件开发经验，以及1-3年的AI应用开发经验
精通至少一门主流编程语言，如.NET Core或Python，编码能力强，具备扎实的工程思维
沟通协作能力强，能够独立负责模块开发，也能与团队协作交付复杂项目
熟悉微软技术栈
了解微软Agent Framework及其生态系统，理解Semantic Kernel和AutoGen等概念，包括内存管理、提示工程和多智能体协作机制
熟悉RAG技术，包括数据向量化、向量数据库和检索策略
精通Function Calling / MCP（模型上下文协议），能够将大模型与外部API、数据库和工具集成，并具有实际实施经验
有使用Dify、N8N和Microsoft Copilot Studio进行使用和二次开发的经验
能够构建AI工作流，理解低代码AI平台的核心逻辑
熟悉Azure AI Search，有构建企业知识库、实现AI检索和开发MCP服务器以集成大模型与外部工具或系统的经验
有设计AI Agent的经验，包括根据业务场景定义智能体角色和规划协作工作流，以解决实际业务问题
其他技能：沟通协作能力（能高效与产品、业务和运营团队沟通，理解需求并将其转化为技术解决方案
有跨部门协作经验，能推动项目成功落地）
项目管理技能（熟悉Scrum敏捷开发，能参与或主导架构相关的项目规划
具备风险识别和解决问题的能力，在复杂项目中兼顾进度和质量）
文档与演示能力（能编写清晰的技术文档和架构设计规范
具备较强的演示能力，能在技术评审或汇报中清晰阐述解决方案）
工作职责
负责大模型应用的全栈开发，包括前端界面、后端服务、数据库设计和优化
负责搭建公司的AI基础设施平台，并交付大模型应用的端到端开发生命周期，包括但不限于：模型方案设计、提示工程、知识库构建、模型编排、RAG策略优化及AI Agent/MCP Server开发
负责对Dify、N8N和Copilot Studio等低代码AI平台进行二次开发和集成，构建灵活的AI Agent/工作流以满足各业务场景的自动化需求
负责公司AI IaaS/SaaS/PaaS平台的日常开发和维护
负责基于微软Agent Framework设计、开发和实施AI Agent应用，支持与低代码AI平台的集成和开发
负责设计和构建基础AI工具，包括但不限于：在Azure Foundry上构建业务知识库、开发MCP服务器、实施RAG系统、完成数据向量化和检索策略优化，以及实现大模型与外部工具/系统的交互，以提升AI应用交付能力
探索前沿技术并支持业务落地，推动大模型与行业特定场景的融合
参与AI应用的性能优化和故障排查，确保系统稳定性和用户体验
为内外部用户提供AI相关技能的培训
关注前沿AI技术动态（如多智能体协作、AGI、模型微调等），并将其应用于实际业务场景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能接触到前沿的AI技术栈（大模型、Agent、RAG）并在企业级场景中实践，技术成长空间大
- 依托蔡司的全球化平台和业务场景，有丰富的技术落地机会和资源支持
- 岗位职责明确且有深度，涵盖从基础设施到应用集成的完整链条，有利于构建系统化能力
- 技术栈较为专精（微软生态+特定AI平台），对技术深度和快速学习能力要求高
- 作为企业内部平台开发，可能需要处理复杂的遗留系统整合和内部需求优先级协调
- 拥有5年以上扎实全栈开发经验，对微软技术栈和AI应用落地有浓厚兴趣和实际经验，具备较强自驱力和跨团队沟通能力，希望在大型跨国企业的平台上深入实践AI技术的工程师
缺点 / 挑战
- 需同时关注前沿技术探索与业务落地，平衡创新与稳定性可能带来一定压力
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI应用架构，成为特定领域（如Agent开发、企业AI平台）的专家或架构师
- 技术管理路线：凭借项目管理和跨部门协作能力，向技术经理或AI项目负责人发展
- 解决方案路线：转向更贴近业务的AI解决方案架构师或咨询顾问角色，负责AI战略与落地规划
- 设计和构建企业级AI应用的全栈架构，从前端界面到后端服务及数据库
- 负责大模型（LLM）应用的全生命周期开发，包括RAG系统、AI Agent设计与编排
- 集成与二次开发Dify、N8N等低代码AI平台，搭建自动化业务工作流
- 利用微软技术栈（如Agent Framework, Azure AI Search）实现AI解决方案，并进行性能优化与培训
- 扎实的全栈开发能力，精通.NET Core或Python，熟悉微软技术栈
- 深入理解RAG、向量检索、AI Agent架构与MCP协议等AI应用核心技术
- 具备使用和二次开发主流低代码AI平台（如Dify）的实际经验
- 优秀的跨部门沟通、项目管理能力和技术文档撰写能力
申请策略
- 研究蔡司的核心业务（光学、医疗、工业测量）及其数字化转型动态，在面试中展现你对如何将AI技术应用于这些特定场景的思考
- 准备一个能清晰阐述你如何将AI技术与业务需求结合、并解决实际问题的项目故事
- 重点突出与JD高度匹配的项目经验，尤其是使用.NET Core/Python开发AI应用、构建RAG系统、集成微软Agent Framework或Azure AI服务的案例
- 详细描述使用Dify、N8N等低代码平台进行二次开发或构建自动化工作流的具体成果
- 强调在复杂项目中独立负责模块或与团队协作交付的经历，体现沟通与项目管理能力
- 列出熟悉的技术栈，如Semantic Kernel, Vector DB, MCP等，确保关键词清晰
- 深入研究微软Agent Framework及Semantic Kernel的最新文档和示例项目，掌握其核心概念
- 动手实践使用Azure AI Search和向量数据库构建一个小型的RAG应用，以巩固理解
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经历问题，突出你的技术决策和贡献
- 对于技术问题，先阐述核心概念和设计原则，再结合具体技术选型和实际案例（如使用了哪个向量数据库，为何选择该检索策略）
- 回答协作类问题时，侧重于你的沟通策略、需求理解能力以及如何推动共识和项目进展
- 请详细介绍一个你主导或深度参与的AI应用开发项目，你具体负责哪些部分，解决了什么业务问题？
- 你如何设计和优化一个企业级的RAG系统？在向量检索、数据处理和策略选择上有哪些关键考虑？
- 你对微软的Agent Framework、Semantic Kernel有哪些理解？如何用它设计一个多智能体协作的工作流？
- 如何将Dify或N8N这类低代码平台与企业自有的系统或数据进行深度集成？请举例说明
- 在跨部门协作推进一个AI项目时，遇到的最大挑战是什么？你是如何解决的？
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
75中等
薪资估算处于上海同级别技术岗位的中上水平，具有市场竞争力。但作为跨国企业，其福利体系通常较为规范，具体细节需确认。
薪资信号市场水准 (2.5–4万/月)
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术栈（大模型、Agent、RAG）的企业级落地，并要求探索前沿技术，能提供显著的技术成长机会。但技术栈相对专精于微软生态。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、RAG、AI Agent、MCP、Azure AI Search、Dify、N8N、Microsoft Agent Framework、Semantic Kernel
成长机会探索前沿技术、支持业务落地、前沿AI技术动态
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
职位描述未明确办公模式和加班情况，无法判断工作生活平衡。作为高级技术岗位且涉及平台开发，可能需要应对项目压力。
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
80较高
蔡司是光学和光电子学领域的全球领导者，该岗位通过构建AI平台赋能其核心业务（如医疗、工业），具有明确的业务价值和社会影响力。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号推动大模型与行业特定场景的融合、解决实际业务问题
创新程度积极采用新技术
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