联想
Senior AI System Engineer
Senior AI System Engineer
发布于 大约 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公后端开发
后端开发
Cgo
Go
Llm
Pprof
Rag
端侧优化
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
联想AI系统高级工程师，技术前沿，薪资优厚，但工作强度可能较高。
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
55K
比后端开发中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 500 个在招 · 其中后端开发 6 个
市场机会
选择面较广
北京 · 后端开发 · 约 230 个在招
职位详情
关于这个职位
作为联想AI系统高级工程师，你将负责AI与Agent项目的核心架构设计与开发，专注于端侧集成与优化，构建跨平台AI SDK，并带领团队提升工程效率
此职位要求深厚的Go语言功底和AI领域知识，适合有5-8年以上经验的技术专家
你将参与前沿的端侧AI技术落地，与核心团队协作，推动产品创新
最低要求
教育背景：计算机科学、人工智能、软件工程或相关专业本科及以上学历，良好的英语阅读和沟通能力
经验：5-8年以上软件开发经验，有复杂项目从0到1交付经验
核心技能：精通Go语言核心语法和特性，深入理解Goroutine调度（G-M-P）、Channel通信、GC原理与调优、内存分配（TCMalloc及端侧防泄漏）
有使用Go构建或集成LLM后端、Agent Runtime或RAG系统的经验，熟悉Go AI生态（如LangChainGo），熟练进行LLM API集成，能将本地部署模型打包为服务
精通pprof进行高并发/低延迟优化，有CGO解决Go/C++库性能瓶颈的经验
熟悉LLM应用开发、Prompt Engineering、Agent范式（如ReAct、Plan-and-Solve）、RAG工作流及端侧数据库
工作职责
核心架构与交付：负责AI与Agent项目的后端架构设计、核心开发和交付
端侧集成与优化：与核心团队（如Memory & Knowledge、Orchestration、Agent Runtime）协作，在设备上集成AI模块（如推理、Agent工作流、RAG、记忆/上下文、Agent编排）
确保高可用性打包和超低资源优化
跨平台与性能：构建跨平台（Windows/Android）AI SDK/应用，重点关注移动端的内存、功耗和延迟优化
工程效率：编写技术文档和API规范
构建和维护自动化测试和CI/CD流水线，确保跨平台交付的质量和效率
技术领导力：紧跟AI技术进展
指导初级/中级工程师
优先资格
Java：扎实的Java背景，便于与现有Java团队进行架构、代码和微服务集成
Python：较强的Python代码阅读能力，能将核心逻辑重构为Go
Rust（加分项）：在端侧优化、安全内存管理和跨平台底层交互（如C-FFI）方面有高价值
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 联想作为全球科技巨头，平台大，资源多，AI和Agent是当前重点发展方向，有广阔的发展空间
- 薪资待遇优厚，福利完善，职业稳定性高
- 有机会与全球顶尖团队合作，参与核心项目，提升个人影响力
- 技术要求极高，需精通Go、CGO、AI/Agent等多项技能，学习曲线陡峭
- 作为技术领导者，需要承担指导和管理职责，对沟通和领导能力有一定要求
- 适合有5-8年以上经验，精通Go语言，对AI和端侧技术有浓厚兴趣，并希望在大型平台实现技术突破的技术专家
缺点 / 挑战
- 职位涉及端侧AI、大模型等前沿技术，技术挑战性强，能快速积累核心技能
- 端侧优化工作难度大，需要处理内存、功耗等复杂问题，工作强度可能较高
角色解读
- 技术专家路线：在端侧AI优化、Agent架构等方向深耕，成为领域权威
- 技术管理路线：带领团队，从技术负责人逐步晋升为技术总监，负责更大范围的AI产品研发
- 跨领域发展：可转向AI产品架构师或AI解决方案专家，结合业务需求设计端侧AI方案
- 负责AI与Agent项目的后端架构设计、核心开发与交付，确保项目从0到1的落地
- 与核心团队协作，将AI模块（如推理、RAG、Agent编排）集成到Windows/Android设备上，并进行性能优化
- 构建跨平台AI SDK，优化内存、功耗和延迟，提升端侧AI体验
- 编写技术文档、API规范，并维护自动化测试和CI/CD流水线，保证工程效率
- 精通Go语言，深入理解Goroutine调度、Channel、GC原理及内存分配，能进行高并发和低延迟优化
- 具备Go + AI/Agent开发经验，熟悉LangChainGo等生态，能集成LLM和RAG系统
- 熟练使用pprof进行性能分析，掌握CGO技术解决Go与C++库的性能瓶颈
- 了解LLM应用开发、Prompt Engineering、Agent范式（如ReAct）和端侧数据库
申请策略
- 了解联想在AI和端侧设备上的最新产品和技术方向，在面试中展现对业务的思考
- 准备一个能体现你技术深度的项目案例，详细说明你在架构设计、性能优化和团队协作中的贡献
- 突出Go语言深度，如Goroutine调度、GC调优、内存优化等具体项目经验
- 重点展示AI/Agent项目经验，如LLM集成、RAG系统构建、Agent框架开发等
- 强调跨平台（Windows/Android）开发经验，以及性能优化（pprof、CGO）的成果
- 提及开源项目贡献，尤其是Go、Rust或AI相关项目
- 深入学习LangChainGo等Go AI框架，并尝试构建简单的Agent应用
- 熟悉端侧推理引擎（如llama.cpp、ONNX Runtime），了解其优化原理
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出你的技术决策和影响
- 结构化回答：先概述，再分点阐述，最后总结
- 结合项目经验：用具体案例和数据支撑你的观点，展示你的技术深度
- 请详细描述你使用Go构建的一个AI或Agent项目，包括架构设计、技术选型和遇到的挑战
- 如何优化一个高并发Go服务的性能？请结合pprof和内存分析工具说明
- 如何将LLM模型集成到移动设备上，并保证低延迟和低内存占用？
- 你如何理解Agent范式（如ReAct）？请举例说明如何实现一个简单的Agent
- 请谈谈你在跨平台（Windows/Android）开发中如何处理内存和功耗问题？
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
80较高
联想作为上市公司，提供有竞争力的薪资和福利，但具体薪资未在JD中明确，需面议。
薪资信号面议 (40K-70K/月)
成长发展
90较高
职位涉及端侧AI、Agent等前沿技术，技术挑战性强，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Go、AI、Agent、RAG、LLM、CGO、pprof、端侧优化
成长机会Mentor junior/mid-level engineers
业务类型profit_center
工作生活
60中等
职位要求现场办公，未提及弹性工作或远程选项，工作强度可能较高。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
联想作为科技巨头，其AI项目具有行业影响力，能推动端侧AI技术发展。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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