商米科技
AI 工程师-2
AI 工程师-2
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Autogen
Llamaindex
Rag
大模型
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿大模型技术岗，技术成长空间大，薪资面议，WLB信息不明确。
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
35K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
69 个在招
市场机会
选择面较广
杭州 · 人工智能 · 约 260 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个大模型应用工程师岗位，核心职责是将大模型技术（如Agent、RAG）工程化落地到公司产品中，并与低代码平台深度结合，提升研发效率
你将负责模型选型、应用开发、监控运维以及前沿技术探索，需要具备扎实的工程能力和对大模型生态的深入理解
适合热爱技术、喜欢钻研并希望在大模型领域深耕的工程师
最低要求
工程能力：熟练掌握Python/Java，具备复杂工程开发能力，拥有1年以上大模型工程领域的实际经验
应用开发框架经验：熟悉主流开源大模型开发框架（如LangChain、AutoGen、LlamaIndex、Dify等），并能熟练使用至少一项，具备实际项目成功的落地经验、解决困难的经验
模型选型与接入能力：熟悉常用开源或商用大模型，了解模型间的差异、性能与成本，具备快速接入能力及场景适用性判断能力
监控与运维：熟悉大模型的监控和运维体系，能够通过可观测性工具持续优化大模型应用的性能、表现和成本
技术敏锐度与学习能力：关注大模型领域的开源项目动态，具备强烈的技术兴趣，视野开阔，喜欢钻研，拥有优秀的学习能力与沟通能力
工作职责
大模型能力工程化落地：负责公司大模型相关技术（如Agent、RAG等）的能力建设与工程化落地，为产品赋能
低代码平台深度结合：与公司低代码研发平台深度协作，利用大模型能力全面增强平台功能，显著提升用户研发效率
技术探索与业务结合：持续跟进大模型技术领域的最新进展，探索更多与公司业务场景结合的创新应用
优先资格
加分项：具备Python工程DevOps全生命周期经验
能推动大模型可观测性能力与Java体系的融合优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深度参与前沿大模型技术的工程化落地，技术成长空间大，能积累宝贵的实战经验
- 公司提供开放的技术创新环境，鼓励探索和落地新技术，适合喜欢钻研的工程师
- 与低代码平台结合，业务场景明确，能直接看到技术对研发效率的提升，成就感强
- 需要与多个团队协作，对沟通能力和跨团队推动能力有一定要求
- 适合对前沿技术有强烈热情、具备扎实工程基础、喜欢钻研并希望在大模型领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
- 大模型技术迭代迅速，需要持续学习和跟进，保持技术敏锐度，学习压力较大
- 工程化落地涉及模型选型、性能优化、成本控制等多方面，对综合工程能力要求较高
角色解读
- 在大模型应用领域深耕，从应用工程师成长为技术专家，负责更核心的模型架构设计与优化
- 向技术管理方向发展，带领团队负责大模型相关项目的规划与落地，推动公司技术战略实施
- 横向拓展至AI产品、解决方案等方向，结合业务理解，成为技术与业务结合的复合型人才
- 负责将大模型技术（如Agent、RAG）进行工程化落地，并集成到公司的产品体系中，为产品赋能
- 与低代码研发平台团队深度协作，利用大模型能力增强平台功能，提升用户的研发效率
- 持续跟踪大模型领域的最新进展，探索与公司业务场景结合的创新应用，推动技术落地
- 熟练掌握Python或Java，具备复杂工程开发能力，并有1年以上大模型工程领域的实际经验
- 熟悉LangChain、AutoGen、LlamaIndex、Dify等主流开源大模型开发框架，并能熟练使用至少一项
- 具备模型选型与接入能力，了解不同模型的差异、性能与成本，并能进行快速接入和场景适用性判断
- 熟悉大模型的监控和运维体系，能够使用可观测性工具优化应用性能、表现和成本
申请策略
- 提前了解商米科技的产品线和业务方向，思考大模型技术如何为其赋能
- 在面试中展示对技术细节的深入理解和解决实际问题的能力，而不仅仅是概念性的了解
- 突出在大模型工程领域的实际项目经验，特别是使用LangChain、Dify等框架的落地案例
- 强调Python或Java的复杂工程开发能力，展示解决困难问题的具体经历
- 如有模型选型、性能优化、成本控制或监控运维方面的经验，务必详细描述
- 提及对开源社区的关注和贡献，体现技术热情和学习能力
- 深入掌握至少一个主流大模型开发框架（如LangChain或Dify），并了解其内部原理
- 补充大模型监控与运维相关知识，熟悉可观测性工具的使用
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来回答项目经验类问题，突出个人贡献和量化成果
- 对于技术选型和方案设计问题，先阐述分析框架（如考虑因素、权衡点），再结合具体案例说明
- 对于开放性问题，展示你的技术视野和思考深度，并联系公司业务场景提出见解
- 请详细描述一个你使用LangChain或Dify等框架落地的大模型项目，包括架构设计、遇到的问题和解决方案
- 在模型选型时，你会如何权衡不同大模型的性能、成本和场景适用性？请举例说明
- 如何设计和实施大模型应用的监控与运维体系？你会关注哪些关键指标？
- 你如何看待Agent和RAG技术？它们在你的项目中是如何应用的？
- 如何评估和优化大模型应用的性能与成本？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活45
使命价值75
薪资福利
70中等
JD中提及提供有竞争力的薪酬与福利，但未给出具体数字，薪资信号为未披露。作为C轮后大型企业，薪酬体系相对完善，但具体水平需面议确认。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
福利待遇有竞争力的薪酬与福利
成长发展
90较高
该职位深度聚焦前沿大模型技术，明确提到深度参与前沿技术、开放创新环境，技术成长空间大，发展性动机能得到很好满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG、LangChain、AutoGen、LlamaIndex、Dify
成长机会深度参与前沿大模型技术的机会、开放的技术创新环境、助力个人成长与职业发展
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未提及具体办公模式、工作强度或WLB相关信息，无法判断。工作地点位于杭州，具体通勤情况未知。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
大模型技术属于高速增长赛道，该职位致力于通过技术创新提升研发效率，具有一定的行业推动意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号推动行业领先的工程化实践、共同打造智能化未来
创新程度积极采用新技术
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