联发科
IT Engineer_Gen AI
IT Engineer_Gen AI
发布于 大约 18 小时前中层管理(经理/总监)
AI 估算 · 35k–55k · AI 参考估算
HsinChu, Taiwan
高级经验
本科
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Nlp
Pytorch
Rag
向量数据库
大语言模型
平台开发
机器学习
生成式Ai
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿AI平台技术领导岗，技术成长性极高，预期现场办公，薪资福利稳定。
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
45K
比人工智能中位数高
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 330 个在招 · 其中人工智能 6 个
市场机会
选择面较广
人工智能 · 约 870 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是负责公司生成式AI平台的高级技术领导者
你需要领导一个包含软件工程师和机器学习工程师的多学科团队，从战略层面规划并全权负责企业级RAG服务、数据分析智能体以及超自动化组件等核心AI平台的开发、部署和运营，确保平台能力与公司业务目标对齐，并推动内部团队的采纳和应用
最低要求
计算机科学、工程、人工智能或相关技术领域的学士或硕士学位
年以上软件开发经验，有成功交付复杂、可扩展软件产品的记录
年以上直接管理或技术领导经验，有成功建立和领导高绩效工程团队的证明
具备扎实的AI/ML、自然语言处理（NLP）和现代AI技术栈（例如大型语言模型、transformers、向量数据库）基础知识
具备云计算平台（例如AWS, GCP, Azure）和容器化技术（例如Docker, Kubernetes）的使用经验
精通Python及常用的数据科学/机器学习库（例如PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn）
工作职责
战略领导与团队管理：领导、指导并发展一个由软件工程师和机器学习工程师组成的多学科团队，培养卓越、协作和持续学习的文化
为生成式AI应用平台制定战略愿景、技术路线图和关键绩效指标（KPI），确保与业务目标保持一致
管理资源分配、项目规划和绩效管理，确保平台功能的及时高质量交付
平台开发与架构：监督平台核心组件的端到端生命周期（设计、开发、部署和运营）：企业RAG（可扩展且安全的服务，用于在内部专有数据上为大型语言模型提供基础）、数据分析机器人/智能体框架（能够查询结构化和非结构化数据，按需通过生成式用户界面画布提供洞察和分析的对话式AI代理）、超自动化组件（用于创建复杂AI驱动工作流和自动化业务流程的可复用模块和API）
倡导在软件工程、MLOps、系统设计和安全方面的最佳实践，确保平台健壮、可扩展且可靠
推动技术决策，评估新技术，并管理平台的技术债务
利益相关者协作与赋能：担任内部团队在生成式AI平台上构建应用的首要技术合作伙伴和顾问
与参与团队、业务部门和其他工程领导者密切合作，理解需求并将其转化为平台功能
有效地向技术和非技术利益相关者传达平台的愿景、功能和路线图
建立清晰的文档、教程和支持渠道，以促进采纳并确保平台用户获得积极的开发者体验
优先资格
具备构建或管理涉及检索增强生成（RAG）、向量搜索（例如Pinecone, Milvus）和编排框架（例如LangChain, LlamaIndex）系统的直接实践经验
具备开发对话式AI、聊天机器人或数据分析工具的经验
熟悉超自动化概念，包括业务流程管理（BPM）或机器人流程自动化（RPA）
具备在快节奏、模糊环境中进行战略性思考和系统化执行的能力
出色的口头和书面沟通技巧，能够向不同受众清晰地阐述复杂技术概念
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 作为公司AI平台的核心技术负责人，角色关键且影响力广泛
- 公司为上市跨国企业，平台和资源相对稳定
- 需要同时兼顾技术深度和团队管理，对综合能力要求很高
- 生成式AI技术迭代迅速，需要持续学习以保持技术领先
- 需在跨部门协作中平衡技术理想与业务现实，推动平台落地
- 适合具备扎实AI技术功底、拥有成功团队管理经验，并渴望在技术与管理双通道上持续发展的高级工程人才
缺点 / 挑战
- 岗位处于生成式AI技术应用的前沿领域，技术挑战性和成长空间大
角色解读
- 技术方向：可深入成为AI平台架构师或AI技术专家，引领公司AI技术战略
- 管理方向：可向工程总监、技术副总裁等更高级别的技术管理岗位发展
- 业务方向：凭借对AI平台的深入理解，可转向AI产品负责人或业务线技术负责人角色
- 领导并管理一个AI平台开发团队，负责生成式AI技术的战略规划和路线图制定
- 主导企业级RAG服务、数据分析智能体等AI核心平台的设计、开发与架构优化
- 作为技术桥梁，与业务部门协作，将业务需求转化为平台能力，并推动内部采用
- 深厚的AI/ML技术栈知识，特别是NLP、大语言模型和向量数据库的应用经验
- 丰富的软件工程和云原生技术经验，熟悉Python、容器化和主流云平台
- 具备3年以上的技术团队管理经验，能够带领团队高效交付复杂项目
申请策略
- 仔细研究联发科在AI领域的战略布局和公开的技术博客，面试时能体现你对公司业务的理解
- 准备一个关于你如何从零开始构建或主导一个复杂AI平台/产品的详细案例，涵盖技术选型、架构设计、团队协作和最终成果
- 重点突出过去8年以上软件开发和3年以上技术管理的经验，用具体项目案例说明交付的复杂产品和管理的团队成果
- 详细描述与生成式AI相关的技术实践，特别是RAG、向量数据库、对话式AI等项目的经历
- 强调在云原生环境（Kubernetes, Docker）下的平台设计和运维经验
- 展现与业务部门沟通协作、推动技术方案落地的软技能
- 深入研究和实践RAG、LangChain、LlamaIndex等当前主流的大模型应用框架
- 可以补充关于MLOps、AI系统监控与评估的实践知识，以完善平台的‘端到端’运维视角
面试指南
- 对于技术架构问题，采用‘背景-目标-设计-挑战-结果’（STAR）结构，重点阐述你的设计思考和关键技术决策点
- 对于管理规划类问题，体现系统性思维，从人员、技术、流程、目标等维度展开，强调与业务对齐
- 对于权衡类问题，展示你的商业意识、沟通能力和决策框架（如成本效益分析、影响评估）
- 请描述一个你设计或主导开发的、涉及RAG或类似技术的系统，其架构是怎样的？遇到了哪些关键挑战？
- 如果你领导这个新团队，你会如何规划初期3-6个月的技术路线图和团队协作方式？
- 请举例说明你如何在技术复杂性和业务需求之间做出权衡，并说服相关方
- 当平台面临性能瓶颈或技术债务时，你会如何规划和执行优化？
- 你如何看待生成式AI在企业级应用中的机遇和潜在风险？
职位点评
薪资福利65
成长发展90
工作生活55
使命价值70
薪资福利
65中等
作为跨国巨头的已上市公司岗位，预期提供市场水准的薪酬和完善的福利体系。但JD未披露具体薪资信息。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
90较高
该岗位直接负责公司生成式AI平台的开发，技术栈非常前沿，涉及大模型、RAG、智能体等，并包含管理职责，对技术深度和领导力成长都有很高价值。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Large Language Models、RAG、Vector databases、PyTorch、TensorFlow、Kubernetes、LangChain、LlamaIndex
成长机会continuous learning
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及任何远程或弹性办公信息，考虑到其现场团队管理和平台开发运维的职责，现场办公的可能性极高。未提及WLB相关信息。
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
70中等
生成式AI是当前科技行业的重要创新方向，该岗位参与构建企业级AI平台，具有一定的创新性和业务价值。但作为企业内部赋能平台，其直接的社会影响力中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号fostering a culture of excellence, collaboration, and continuous learning、ensure a positive developer experience
创新程度积极采用新技术
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