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大模型智能体研究员-LLM Agent Researcher(J19932)
立即应聘

大模型智能体研究员-LLM Agent Researcher(J19932)

发布于 大约 3 小时前

普通员工/个人贡献者

北京市 / 上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
Ai Agent
Iclr
Icml
Neurips
Nlp
Pytorch
Tensorflow
半导体
大模型

AI 估算 · 40k–70k

博士+3年经验+顶会论文，AI研究员稀缺，半导体行业薪资较高，一线城市，预估月薪4-7万

职位详情

关于这个职位

该职位专注于将大模型与Agent技术应用于半导体全生命周期，从芯片设计到生产测试

您将主导方法学构建、跟踪前沿技术、推动学术成果转化，并与团队解决核心技术难题
适合有扎实AI研究背景、热衷将前沿算法落地于实体产业的博士级人才

最低要求

教育背景与专业知识：博士学历，计算机、AI、微电子等相关专业

专业技能与资格：具备快速复现SOTA研究实验效果的动手能力，能使用TensorFlow、PyTorch等框架完成大模型与Agent系统的开发与调试
行业与专业经验：有3年以上AI算法研究经验，有大模型或Agent在STEM领域（含半导体）落地经验者优先
项目/任务成果：在AI相关领域顶会（NeurIPS、ICML、ICLR、CVPR、IEDM、AAAI等）上发表过3篇以上论文
有完整的大模型或Agent系统开发项目落地经验
其他要求：认同长期主义，具备强烈的好奇心，能深入理解半导体行业逻辑并独立定义研究问题

工作职责

方法学构建与场景落地：主导基于半导体全生命周期数据的大模型和Agent方法学建设，完整参与芯片设计、工艺研发、生产测试等核心场景的领域知识构建与沉淀，结合业务理解形成领域专属的大模型落地方法学

前沿技术跟踪与研究：持续跟踪行业前沿技术（大模型、AI Agent、存内计算、AI for EDA等），就关键学术领域（如NLP）进行系统性梳理并形成tutorial，产出技术创新方向建议
技术预研与标准制定：跟踪AI领域前沿技术趋势与最佳实践，定期开展技术预研与竞品分析，输出差异化竞争力构建方向
参与公司AI技术标准制定，基于数据安全、伦理合规要求输出合规技术文档、开发规范与安全防护方案
学术成果转化：推动前沿研究向工程落地的闭环转化，主动识别并解决技术瓶颈，协同团队完成核心技术攻关

优先资格

有大模型或Agent在STEM领域（含半导体）落地经验者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 前沿技术栈：聚焦大模型和AI Agent，处于AI研究最热点，技能积累价值高
  • 行业前景好：半导体是国家战略产业，AI+半导体是刚需，长期发展空间广阔
  • 公司平台强：长鑫存储是国内DRAM龙头，研发投入大，能提供丰富的业务场景和数据
  • 学术氛围浓厚：鼓励发表顶会论文，支持学术成果转化，适合研究型人才
  • 跨学科难度：需深入理解半导体领域知识（芯片设计、工艺等），学习曲线陡峭
  • 工作节奏可能较快：涉及多场景落地和技术预研，需要高效并行多个任务
  • 适合有较强科研背景、热爱前沿技术、愿意深入硬科技产业并推动AI落地的博士人才

缺点 / 挑战

  • 研究要求高：需要持续产出顶会论文，同时要解决工程落地难题，双重压力较大

角色解读

  • 在半导体AI领域深耕，成为行业顶尖的AI专家，主导企业级AI战略与前沿技术布局
  • 向技术管理方向发展，带领团队攻克核心技术难题，晋升为AI技术总监或首席科学家
  • 横向拓展至芯片设计自动化（EDA）、存内计算等交叉领域，成为跨学科领军人才
  • 构建基于半导体全生命周期数据的大模型和Agent方法学，将前沿AI技术落地于芯片设计、工艺研发等核心场景
  • 持续跟踪大模型、AI Agent等前沿技术，系统性梳理学术领域并输出技术创新建议
  • 参与AI技术标准制定，包括数据安全、伦理合规等规范文档，并推动学术成果向工程转化
  • 扎实的AI算法研究能力，能快速复现SOTA实验，熟练使用PyTorch、TensorFlow等框架
  • 至少3篇AI顶会论文（如NeurIPS、ICML、ICLR），具备独立研究并发表高水平成果的能力
  • 对大模型和Agent系统有完整的开发与落地经验，理解其在工业领域的应用挑战

申请策略

  • 在面试中展现对长期主义的认同，表达对半导体行业的兴趣和深入理解
  • 准备一个完整的研究提案，将大模型或Agent与半导体场景结合，展示独立定义问题的能力
  • 突出博士期间的AI研究方向与成果，列出3篇以上顶会论文，并详细说明个人贡献
  • 展示大模型或Agent系统的完整项目经验，包括技术架构、落地效果和遇到的挑战
  • 强调与半导体或STEM领域的交叉经历，如AI在EDA、芯片设计中的应用案例
  • 量化成果：模型性能提升、论文引用量、项目上线后的业务指标等
  • 补强半导体领域基础知识，了解芯片设计流程和制造工艺，可通过公开课程或文献快速入门
  • 熟练掌握Agent框架（如LangChain、AutoGPT）和MCP等协议，积累Agent落地经验

面试指南

  • STAR法则：描述场景、任务、行动、结果，重点突出技术难点和你的创新点
  • 方法论：先阐述问题定义，再给出解决方案的关键步骤，最后总结可复用的方法学
  • 对比分析：比较不同方法的优劣，展示对领域前沿的全面理解
  • 请介绍你在大模型或Agent方向的一个代表性工作，包括技术路线和落地效果
  • 如何将大模型应用于半导体领域的缺陷检测或工艺优化？请描述方法学
  • 你如何看待当前AI Agent的局限性？在工业场景中如何解决可靠性问题？
  • 请复述一篇近期顶会论文的核心思想，并讨论其应用于半导体制造的可能性
  • 你对存内计算的理解是什么？它如何与AI Agent结合？

职位点评

74
综合评分

半导体AI前沿研究岗，技术成长空间大，薪酬优厚，但需现场办公且可能有一定强度。

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。

更适合这类人
该职位最适合追求技术前沿和学术成长的求职者，对工作生活平衡要求不高的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展95
工作生活40
使命价值80

薪资福利

75中等

薪资水平在AI博士中属中上，但未明确具体福利，补偿性动机满足程度较好。

薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）

成长发展

95较高

职位核心是前沿大模型和Agent研究，鼓励顶会发表，成长空间极大，发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AI Agent、PyTorch、TensorFlow、存内计算、AI for EDA、NLP
成长机会学术成果转化、前沿技术跟踪与研究、技术预研
业务类型ambiguous

工作生活

40较低

未提及远程或弹性办公，且多城市可选但需现场办公，生活化动机满足有限。

工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

80较高

半导体是国家战略产业，职位直接推动AI在核心制造领域落地，社会意义较大。

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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