联想
Forward Deployed Engineer
Forward Deployed Engineer
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Ai Agent
Azure Openai
Copilot Studio
JavaScript
Llm
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
跨国巨头核心AI转型岗，技术栈前沿且极具业务价值，发展成长空间大，但需适应业务驱动的敏捷节奏。
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
4.8万
比解决方案中位数高
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 270 个在招 · 其中解决方案 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
作为联想AI转型计划的核心构建者，你将深入业务部门，与业务领导者合作识别高价值AI机会，并快速构建、部署和推动AI解决方案的落地
该岗位要求你不仅具备扎实的AI和软件工程能力，还需推动技术在实际工作流中的真正采用与业务价值转化
最低要求
年以上软件工程、解决方案工程、应用AI或密切相关技术角色经验
在真实业务环境中构建和部署AI、自动化或智能工作流解决方案的实践经验
扎实掌握LLM、提示设计、基于检索的架构、编排和基于代理的系统
熟悉企业API、数据源和工作流平台的集成
具备推动变革落地的强烈意愿，理解构建解决方案只是工作的一半
沟通清晰，能够向业务和领导层受众用通俗语言解释技术决策
工作职责
嵌入业务部门，与领域负责人和主题专家合作，梳理工作流、发现痛点并识别高价值的AI机会
将业务问题转化为范围明确、可交付的用例，平衡雄心与构建/采用的可行性
构建与部署：使用合适的工具设计和构建AI解决方案，包括Microsoft AI及生产力平台（Copilot Studio, Azure OpenAI, M365）、RAG管道、代理工作流、自动化工具及必要的自定义开发
快速构建原型，与真实用户测试，并在短冲刺周期内迭代
交付能集成到现有工作流中的解决方案，而非独立的演示
推动采用与影响：不仅负责技术交付，还要与变革资源合作帮助团队真正使用所构建的工具
收集部署后的反馈，以提升性能并随时间增加业务价值
贡献可跨团队和职能扩展的模式与实践
沟通与协作：在业务利益相关者、数据团队和平台合作伙伴之间架起桥梁，进行清晰的双向翻译
向技术和高级非技术受众提供关于进度、风险和权衡的简明、诚实的更新
优先资格
熟悉Microsoft AI平台：Copilot Studio, Azure OpenAI, M365, Power Platform
具备自定义开发技能（Python, JavaScript或类似语言），以解决现成工具无法解决的问题
拥有技术咨询、解决方案架构或面向客户的工程背景
具备变革赋能、用户采用或流程重新设计经验，并能结合技术交付
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于企业AI转型的核心位置，能直接接触业务痛点并看到技术落地的实际商业价值
- 技术栈前沿（LLM, Agent, Copilot），且能锻炼极强的业务理解和跨部门推动能力
- 适合既懂前沿AI技术，又具备极强业务Sense和沟通推动能力，渴望看到技术产生实际商业价值的复合型工程人才
缺点 / 挑战
- 需要平衡技术理想与业务现实，推动业务团队改变现有工作习惯（Change Management）往往比纯技术开发更具挑战
角色解读
- 可向资深AI解决方案架构师、AI技术总监或业务线AI转型负责人方向发展，成为连接前沿技术与商业价值的核心桥梁
- 深入业务一线，与业务专家合作挖掘AI应用场景，将业务痛点转化为可落地的AI用例
- 使用大模型、RAG、Agent等技术快速构建原型并部署到实际工作流中，同时推动业务团队真正采用这些工具
- 扎实的AI工程能力，包括LLM应用、Prompt设计、RAG架构和Agent编排
- 具备全栈或自定义开发能力（Python/JS），以及出色的跨部门沟通与业务理解能力
申请策略
- 在面试中展现你对联想具体业务线的了解，以及你如何平衡“技术先进性”与“业务实用性”的思考
- 突出过往将AI/自动化技术成功落地到实际业务场景的案例，强调业务指标的提升（如效率提升、成本节约）
- 展示在Microsoft AI生态或类似企业级平台的集成经验
- 深入学习Copilot Studio、Azure OpenAI及Power Platform的企业级应用
- 提升变革管理（Change Management）和用户采纳策略的相关知识
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务价值”和“落地过程”，而不仅仅是技术实现
- 强调与业务方的共创和迭代过程
- 请分享一个你主导的从发现业务痛点到最终AI解决方案落地的完整案例
- 在推动业务团队采用新AI工具时，你遇到过哪些阻力？是如何解决的？
- 如何设计一个RAG或Agent系统来确保其在企业级环境中的准确性和安全性？
- 当业务需求与技术可行性存在冲突时，你如何权衡和沟通？
- 准备2-3个深度项目案例，详细梳理业务背景、技术方案、遇到的非技术阻力（如用户习惯）及最终的业务收益
- 了解联想近期的AI转型战略和具体产品线
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
该岗位属于核心AI转型岗，薪资具备市场竞争力，且跨国企业福利体系相对完善。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
90较高
处于企业AI转型最前沿，能深度参与LLM、Agent等前沿技术的业务落地，技术成长与业务视野双重提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、AI Agent、Copilot Studio、Azure OpenAI、Prompt Design
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式和WLB，但作为嵌入业务部门的FDE，需配合业务节奏和冲刺周期，工作强度可能随项目波动。
工作模式未明确
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
参与全公司范围的AI转型，推动AI技术在实际业务中的落地，具有较强的技术赋能和变革意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号driving meaningful change in a business、making sure what gets built is genuinely adopted and used
创新程度积极采用新技术
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