长鑫存储
AI 全栈开发(J20836)
AI 全栈开发(J20836)
发布于 大约 18 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公全栈开发
全栈开发
Ai Agent
Rag
全栈开发
大语言模型
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
技术成长性强、平台大、行业重要，但工作模式与WLB信息不明。
从起薪待遇、成长路径、工作节奏和岗位方向综合评估，方便比较职业起点。
薪资怎么样
14K
比全栈开发中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1620 个在招 · 其中全栈开发 5 个
市场机会
选择不多
合肥 · 全栈开发 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
作为AI全栈开发工程师，你将主导公司AI应用与平台的全栈开发，覆盖从数据、模型到界面的完整链路，将大模型、Agent等前沿AI技术深度融入业务场景，并参与前沿技术探索以提升研发效率
最低要求
学历要求：本科及以上
专业要求：计算机、软件工程、AI等理工科相关专业
其他要求：
计算机基础扎实，能使用Java、C++或C#中的至少一门编程语言完成开发任务，理解面向对象设计与常用设计模式，了解相关主流开发框架
了解主流前端技术栈如Vue或React，有前端项目或实习经验者优先
了解主流中间件如Kafka或RocketMQ、关系型数据库如MySQL或PostgreSQL、缓存工具如Redis及容器化技术如Docker或Kubernetes者优先
了解大语言模型基本原理与能力边界，有AI Agent、RAG或Prompt Engineering等项目或竞赛经验者优先
了解Python或Go等语言并有跨语言开发经验，了解Claude Code、CodeX或OpenCode等AI编程工具并有深度应用意愿者优先
参与过开源项目、有技术博客产出或在校期间有实际项目经验者优先
工作职责
全栈开发与端到端交付：主导公司AI for研发、生产、供应链、市场、销售、财务、人力资源、质量等业务领域应用和平台的全栈开发，覆盖从数据采集、模型服务到交互界面的端到端链路
系统性能优化与稳定性保障：主导系统性能优化，包括响应延迟优化、并发能力提升与异常容灾设计
AI能力工程化落地：主导将大模型、知识库、Agent等AI能力集成到业务场景中的工程化落地
前沿技术探索与应用：跟踪前沿技术动态，探索AI编程工具在日常开发中的深度应用并持续提升研发效率
优先资格
了解主流前端技术栈如Vue或React，有前端项目或实习经验者优先
了解主流中间件如Kafka或RocketMQ、关系型数据库如MySQL或PostgreSQL、缓存工具如Redis及容器化技术如Docker或Kubernetes者优先
了解大语言模型基本原理与能力边界，有AI Agent、RAG或Prompt Engineering等项目或竞赛经验者优先
了解Python或Go等语言并有跨语言开发经验，了解Claude Code、CodeX或OpenCode等AI编程工具并有深度应用意愿者优先
参与过开源项目、有技术博客产出或在校期间有实际项目经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈非常前沿且全面，能深度接触大模型、Agent等AI核心技术在工业级场景的落地
- 作为校招岗位，有机会加入一家大型制造企业的技术团队，平台稳定且有完善培养体系
- 工作地点在合肥，生活成本相对一线城市较低，且本地半导体产业集群在发展中
- 岗位要求全栈能力，需要同时掌握前后端、数据库、运维及AI知识，学习曲线较陡峭
- 系统需要服务于研发、生产等核心业务，对稳定性、性能要求极高，工作责任重大
- 需将前沿技术快速工程化落地，在技术选型和实现上需要平衡先进性与可靠性
- 适合对AI应用开发有浓厚兴趣、技术热情高、追求技术全面性且能快速学习的应届毕业生
缺点 / 挑战
- 工作涉及芯片研发、生产、供应链等多个核心业务领域，技术挑战性高，成长空间大
- 你既能享受创造完整产品的成就感，也愿意接受高标准的技术挑战
角色解读
- 技术深耕路径：从全栈开发工程师成长为系统架构师或AI技术专家，专注于解决复杂的技术架构和AI工程化难题
- 横向拓展路径：可向技术负责人、项目经理等角色发展，需要增强项目管理、跨部门协调和业务理解能力
- 前沿探索路径：专注AI与软件工程的结合，成为AI编程、Agent开发等新兴领域的技术专家
- 你需要负责从数据到用户界面的整个AI应用系统的开发，确保功能完整交付
- 你的工作包括优化系统性能、保障服务稳定，并处理高并发等技术挑战
- 你需要将前沿的AI模型和Agent能力转化为能在实际业务中稳定运行的产品
- 你还会探索和引入最新的AI编程工具，以提升整个团队的开发效率
- 扎实的编程基础，至少精通Java、C++或C#中的一门，理解面向对象和设计模式
- 前后端全栈能力，需熟悉Vue或React等前端框架，并了解后端主流框架
- 了解分布式中间件、数据库和容器化技术，并有将AI模型（如LLM、Agent）工程化落地的实践经验
- 具备持续学习能力，对前沿技术敏感，有实际项目或开源贡献经验会是重要加分项
申请策略
- 研究长鑫存储的主营业务（DRAM芯片）和AI可能的应用场景（如良率分析、设备预测性维护），在面试中体现你的业务理解
- 准备一个能展示你全栈能力和AI应用思维的个人项目或课程作品，这会是极好的敲门砖
- 突出包含前后端及AI技术的完整项目经验，特别是将AI模型（如LLM）应用于实际系统的案例
- 详细描述你在项目中负责的性能优化、稳定性设计或使用AI工具提升效率的具体实践
- 强调你的编程基础，如数据结构与算法、设计模式的理解，并提供GitHub、技术博客等证明
- 展示你对分布式系统、容器化等技术的了解，或通过课程设计、竞赛体现的工程能力
- 系统学习一种前端框架（如Vue/React）和一个后端框架（如Spring Boot），并完成一个全栈Demo
- 深入学习大语言模型应用技术，实践构建一个基于RAG或Agent的简单应用
面试指南
- 项目问题：采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述，重点突出你的技术决策和解决复杂问题的能力
- 技术理解问题：结合具体技术原理和你的实践项目进行回答，展现深度和广度，而不仅仅是概念堆砌
- 动机类问题：将个人技术兴趣与公司的业务方向（芯片制造智能化）相结合，表达你的学习意愿和长期价值
- 请介绍一个你做过的全栈项目，你在其中遇到了什么技术难点？如何解决的？
- 你如何理解AI Agent？如果让你将一个大模型能力集成到现有业务系统中，你会考虑哪些工程化问题？
- 如何保证一个高并发、高可用系统的稳定性？可以结合你的项目经验谈谈
- 你为什么对这个AI全栈开发岗位感兴趣？你如何看待AI在制造业中的应用前景？
- 复习Java核心技术、设计模式和至少一个主流框架的原理，并思考在项目中如何应用
职位点评
薪资福利78
成长发展92
工作生活55
使命价值72
薪资福利
78中等
作为校招岗位，提供有竞争力的薪酬和完善的福利体系，能满足职场新人对经济保障和稳定性的基本需求。
薪资信号市场水准 (10K-18K/月)
成长发展
92较高
岗位技术栈前沿、全面，涉及核心业务，提供了极佳的学习平台和明确的技能成长路径，对个人技术能力提升帮助巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、AI Agent、RAG、Docker、Kubernetes、Java、Vue/React
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点在合肥，生活成本较低，但JD未提及任何关于工作时间、办公弹性或WLB的明确信息，生活方式体验需进一步确认。
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
72中等
岗位在半导体存储行业推动智能化，有明确的产业价值，但JD未强调具体的使命感或社会影响力描述。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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