长鑫存储
软件开发主任工程师-Software Design Staff Engineer(J19707)
软件开发主任工程师-Software Design Staff Engineer(J19707)
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
合肥市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
全栈开发
Ai Agent
大模型
AI 估算 · 25k–45k
合肥资深全栈AI工程师，半导体行业竞争力强，综合技能栈与平台估算。
职位详情
关于这个职位
该职位负责长鑫存储内部业务系统的全栈开发与架构设计，涵盖前后端功能实现、系统性能优化和AI能力（如大模型、知识库、Agent）的工程化落地
你将参与前沿技术探索，利用AI编程工具提升研发效率，并与产品、算法、业务团队紧密协作，推动需求从设计到上线
适合对全栈开发与AI应用结合感兴趣、追求技术成长的工程师
最低要求
教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机等理工科专业优先
专业技能与资格：熟练掌握Java语言，对面向对象设计与常用设计模式有深入理解，熟悉Spring Boot等主流开发框架
熟悉Python、Go等其他语言者优先
熟悉主流前端技术栈（Vue/React），能独立完成页面开发与前后端联调
具备系统设计能力，能独立完成模块级架构设计，理解高可用、高并发、可扩展性等核心设计原则
了解主流中间件（Kafka/RocketMQ）、关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）及缓存（Redis）的基本使用，熟悉Docker、K8s等容器化技术及应用部署
了解大语言模型基本原理与能力边界，能将AI能力集成到业务系统中
熟悉Claude Code、Open Code等AI编程工具，能在日常开发中有效提升研发效率
其他要求：具备良好的跨团队沟通能力，能与产品、业务团队共同定义问题、推动落地
工作职责
核心功能模块开发：负责公司内部业务系统的前后端研发，承担核心功能模块的设计与实现，保障系统稳定性与可扩展性
前后端功能开发：根据业务需求独立完成前后端功能开发，包括接口设计、页面实现与联调上线
系统性能优化与稳定性保障：负责系统性能优化与稳定性保障，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：参与AI能力的工程化落地，将大模型、知识库、Agent等AI能力集成到业务场景中
前沿技术探索与效率提升：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，持续提升研发效率
跨团队协作与交付：与产品、算法、业务团队紧密协作，推动需求从设计到上线的完整交付
优先资格
熟悉Python、Go等其他语言者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 职责涵盖全栈开发、性能优化和AI落地，技术栈丰富，成长速度快
- 公司重视前沿技术探索（如AI编程工具），鼓励创新，对个人技术品牌有提升
- 内部业务系统可能不如互联网C端产品影响大，成就感需从技术深度中获取
- 未提及远程或弹性工作，可能要求现场办公，需考虑通勤和灵活性
- 适合具备全栈开发经验、对AI工程化有浓厚兴趣，并追求稳定平台和持续技术成长的工程师
缺点 / 挑战
- 半导体行业大厂，平台稳定，能接触复杂的内部业务系统，技术挑战多
- 技术栈广且深，需要同时关注前后端、系统架构和AI，学习压力较大
角色解读
- 技术方向：从全栈工程师向系统架构师或AI工程化专家发展，深入底层技术与AI融合领域
- 管理方向：积累跨团队协作经验后，可向技术主管或项目经理职位晋升
- 行业前景：半导体行业数字化转型与AI应用需求持续增长，岗位有广阔的发展空间
- 负责公司内部业务系统的前后端设计与开发，承担核心模块的代码实现
- 进行系统性能优化与稳定性保障，如响应延迟优化、并发能力提升和容灾设计
- 将大模型、知识库、Agent等AI能力集成到实际业务场景，推动AI工程化落地
- 探索AI编程工具（如Claude Code）在日常开发中的应用，提升团队研发效率
- 精通Java及Spring Boot框架，具备扎实的面向对象和设计模式基础
- 熟悉前端技术栈Vue/React，能独立完成页面开发与前后端联调
- 掌握系统设计原则，理解高可用、高并发、可扩展性，熟悉中间件、数据库、缓存及容器化技术
- 了解大语言模型基本原理，能将AI能力（如RAG、Agent）集成到系统中，并熟练使用AI编程工具
申请策略
- 提前了解长鑫存储的业务方向（存储芯片）及内部系统建设需求，在面试中展现对行业的理解
- 准备1-2个完整的项目案例，涵盖架构设计、问题解决和量化结果，展示全栈+AI的综合能力
- 突出全栈项目经验，尤其是复杂系统模块的设计与实现，展示架构设计能力
- 强调Java/Spring Boot后端开发经验和前端Vue/React独立完成页面的能力
- 如果有AI集成或大模型应用相关项目（如RAG、Agent），务必重点展示，这是加分项
- 体现系统性能优化、容器化部署和跨团队协作的实例
- 系统学习大模型API调用、RAG架构和Agent框架（如LangChain），积累AI实战经验
- 加深Kubernetes、微服务、高并发设计等知识，提升系统设计能力
面试指南
- 使用STAR法则描述项目，突出架构决策、技术选型理由和量化结果（如性能提升百分比）
- 回答高并发话题时，从缓存、异步处理、限流、熔断、容灾等维度展开，结合具体实践
- 回答AI集成问题时，强调场景选择、API调用、Prompt设计、效果评估和迭代优化，展现工程思维
- 请介绍一个你负责的全栈项目，系统架构是如何设计的？为什么这样设计？
- 如何保证系统在高并发场景下的稳定性和可用性？你采取过哪些优化措施？
- 你如何将大模型集成到业务系统中？请举例说明具体流程和难点
- 当产品需求与技术实现冲突时，如何与产品团队有效协作？
- 你如何看待AI编程工具对研发效率的影响？你是否有实际使用经验？
职位点评
63
综合评分
半导体大厂，全栈+AI工程化，技术前沿成长快，但WLB不明确且需现场办公。
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
适合追求技术进步、对AI工程化充满热情，能接受现场办公且稳定性需求较高的工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利60
成长发展80
工作生活45
使命价值60
薪资福利
60中等
职位未明确薪资和福利，但半导体行业通常提供有竞争力的薪酬和稳定保障，补偿性动机得到中等满足。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
80较高
职位积极拥抱AI前沿技术，技术栈主流，鼓励探索AI编程工具，发展性动机满足度较高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Spring Boot、Vue、React、Docker、Kubernetes、大模型、Agent
业务类型cost_center
工作生活
45较低
仅明确现场办公，未提及弹性或远程，且无WLB相关信息，生活化动机满足有限。
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
半导体行业具备战略意义，但岗位为内部系统开发，社会价值感受间接，意义感满足中等。
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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