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AI 算法开发工程师-Algorithm Development Engineer(J18552)
立即应聘

AI 算法开发工程师-Algorithm Development Engineer(J18552)

发布于 大约 7 小时前

普通员工/个人贡献者

合肥市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Ai Agent
Llm
Pytorch
Tensorflow
半导体
大模型
机器学习
深度学习

AI 估算 · 20k–35k

合肥AI算法岗硕士3年经验，结合公司规模和行业，月薪2-3.5万，年终奖2个月左右。

职位详情

关于这个职位

此职位负责开发和优化AI算法，包括机器学习、深度学习及大模型，解决半导体业务场景中的实际问题

你将主导从数据处理、模型训练到工程落地的全流程，并持续跟踪前沿技术
适合有3年以上经验、精通大模型和AI Agent的研发人才

最低要求

硕士研究生及以上，计算机、AI、微电子、数学、统计等相关专业，3年以上工作经验（博士可放宽工作年限要求）

具备良好的编程能力和工程能力，熟练掌握 C/C++/Python 等编程语言，以及常见数据结构和算法实现，有数据处理、系统开发等实践经验
熟悉常见机器学习、深度学习算法，并具有实践经验
精通大模型（LLM）、AI Agent 技术原理，有完整的大模型微调、Agent 系统开发或多模态数据处理项目落地经验
有较强的逻辑思考能力，较强的沟通与协调能力

工作职责

模型开发与优化：设计/实现机器学习（ML）、深度学习（DL）及大模型（LLM）算法，解决业务场景问题

主导模型训练、调参、评估及部署全流程（如分类、预测、NLP任务）
数据处理与挖掘：构建高效数据管道，处理多源异构数据（文本/图像/时序数据）
开发特征工程方案，提升模型泛化能力
工程落地：将算法封装为API服务，对接前后端系统（TensorFlow/PyTorch + Flask/Django）
前沿技术探索：跟踪AI领域最新进展（如多模态、强化学习、Agent技术），推进技术迭代

优先资格

有半导体行业专用大模型、工艺场景 AI Agent 系统落地案例者

精通 Transformer 架构、大模型高效微调（LoRA、QLoRA 等）、多模态融合技术，或熟悉 LangChain、AutoGPT 等开源框架二次开发者
在 AI 顶会（NeurIPS、ICML、ICLR 等）/ 核心期刊发表高水平论文，或拥有相关技术专利者
有大规模工业级 AI 项目落地经验，能应对高并发、高复杂度数据场景者

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 长鑫存储作为半导体领军企业，平台稳定，资源丰富
  • 岗位涉及大模型和AI Agent等热门技术，市场竞争力强
  • 合肥生活成本适中，薪酬水平在当地具有较强竞争力
  • 技术迭代快，需持续学习保持前沿
  • 适合有3年以上AI算法经验、精通大模型和AI Agent、希望在半导体行业深耕的技术型人才

缺点 / 挑战

  • 深度参与行业级AI应用，技术挑战大，积累前沿经验
  • 半导体行业对算法精度和稳定性要求高，工作压力较大
  • 需要跨部门协作，沟通成本较高

角色解读

  • 技术方向：从AI算法工程师发展为技术专家，专注于半导体AI领域
  • 管理方向：可向技术团队负责人或研发经理发展，带领团队攻克难题
  • 行业方向：在半导体和AI交叉领域积累深厚经验，成为行业稀缺人才
  • 设计和实现机器学习、深度学习及大模型算法，解决半导体业务场景中的实际问题
  • 主导模型训练、调参、评估及部署，确保模型效果和性能
  • 构建数据管道，处理文本、图像等多源异构数据，开发特征工程方案
  • 将算法封装为API服务，对接前后端系统，实现工程落地
  • 精通Python/C++编程，熟悉常用数据结构和算法
  • 深入理解机器学习、深度学习和大模型原理，有实际项目经验
  • 掌握大模型微调（如LoRA）和AI Agent开发，熟悉LangChain等框架
  • 具备数据处理和系统开发能力，熟悉TensorFlow或PyTorch

申请策略

  • 面试前准备一个完整的AI项目案例，从问题定义到部署的详细描述
  • 关注长鑫存储的技术博客和行业动态，展现对公司的兴趣
  • 突出大模型微调、AI Agent系统落地的完整项目经验，展示技术深度
  • 强调编程能力，列出C++/Python项目及开源贡献
  • 如果在半导体或工业场景有AI应用经验，务必重点描述
  • 列出发表的论文、专利或竞赛成绩，增加科研背书
  • 复习Transformer架构和高效微调方法（LoRA、QLoRA）
  • 学习LangChain或AutoGPT框架，掌握Agent开发

面试指南

  • STAR法则：围绕情境、任务、行动、结果组织项目经历，突出技术难点和解决方案
  • 技术原理+实践结合：先解释原理，再说明你在项目中如何应用及优化
  • 结构化表达：分点回答，先总后分，确保逻辑清晰
  • 请详细介绍你主导的一个大模型微调项目，包括数据准备、模型选择、调参过程
  • 如何设计一个AI Agent系统来处理半导体工艺中的异常检测？
  • 在模型部署到生产环境时，如何保证高并发下的性能和稳定性？
  • 谈谈你对Transformer架构的理解，以及为什么它在大模型中如此有效
  • 你如何跟踪AI前沿技术？请举例说明你最近学到的一个新技术

职位点评

69
综合评分

前沿AI技术应用，发展空间大，薪酬有竞争力，但工作灵活性和WLB一般。

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
最看重技术成长和前沿经验的求职者，能接受现场工作和一定工作强度。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值60

薪资福利

70中等

薪资具有市场竞争力，但未明确福利细节，整体补偿性中等偏上。

薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）

成长发展

85较高

岗位涉及前沿AI技术，成长空间大，公司提供挑战性项目，发展性动机满足度高。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、大模型、LLM、AI Agent、Transformer、LoRA、LangChain
成长机会前沿技术探索、跟踪最新进展
业务类型profit_center

工作生活

50较低

仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，合肥生活节奏适中，但岗位可能存在高强度要求。

工作模式仅现场办公
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

60中等

半导体行业属于国家战略行业，有一定社会意义，但岗位本身偏技术实现，使命感一般。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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