长鑫存储
AI 数智化工程师 AI Digital Intelligence Engineer(J21149)
AI 数智化工程师 AI Digital Intelligence Engineer(J21149)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai大模型
产品管理
半导体
多模态交互
技术方案
数据分析
智能制造
跨团队协作
值不值得投
65综合评分
综合评分 65
前沿AI技术应用，半导体行业平台，技术成长空间大，但WLB信息不明。
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
2万
比人工智能中位数低
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 1790 个在招 · 其中人工智能 16 个
市场机会
选择适中
合肥 · 人工智能 · 32 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责在半导体行业推动AI技术落地，主要工作包括挖掘业务需求并评估AI赋能可行性、设计AI产品管理流程与原型验证，以及作为产品经理角色推动跨团队协作与文档输出
需要将AI大模型等技术应用于风险识别、良率提升等场景，以提升研发效率与产品质量
最低要求
教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机、微电子、电子信息技术、AI等相关专业
专业技能与资格：能使用主流AI赋能工具（如Claude Code、Codex等）完成AI模型开发与集成，能识别AI大模型算法的最优应用场景并制定技术方案，具备AI解决方案全流程落地知识，能有效协同数据工程、算法建模、系统开发、系统测试及推广等各阶段团队
行业与专业经验：有3年以上AI产品或智能制造行业解决方案落地经验，有半导体行业经验者优先
项目/任务成果：有完整参与AI项目从数据工程到落地推广全流程的经验者优先
其他要求：具有跨团队产品管理与协作能力，能作为产品经理角色推动解决方案从概念到交付
工作职责
AI赋能机会挖掘与可行性评估：主导以业务需求为导向的AI赋能机会识别，评估引入AI大模型及多模态交互等技术的可行性，制定可落地的技术方案，应用于风险识别、根因分析、良率提升等场景，提升研发效率与产品质量，降低异常发生
AI产品管理流程设计与验证：设计AI产品落地的管理流程，主导AI产品的原型验证，协调资源完成技术Demo开发与效果评估，支撑项目立项及业务部门需求验证
跨团队协作与技术文档输出：作为产品经理角色，协同开发团队提供技术培训与问题答疑，包括用户培训、需求追踪及产品文档的编写与维护，推动解决方案从概念到交付的闭环
优先资格
有半导体行业经验者优先
有完整参与AI项目从数据工程到落地推广全流程的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 涉及前沿AI技术如大模型与多模态交互，技术积累价值高
- 半导体行业是国家重点发展领域，前景广阔
- 作为超大型企业平台，资源丰富且项目规模较大
- AI赋能需要深入理解半导体业务，学习曲线可能较陡
- 半导体技术更新快，需持续跟进AI与行业融合动态
- 适合对AI技术有热情、具备产品思维、愿意在半导体行业深耕的工程师，且具备一定的跨团队协作能力
缺点 / 挑战
- 跨团队协作中可能需要推动多方对齐，沟通挑战较大
角色解读
- 从AI工程师成长为AI技术专家或解决方案架构师
- 向技术管理岗位发展，如AI产品经理或技术总监
- 在半导体行业积累深厚经验，成为行业AI应用专家
- 主导AI赋能机会挖掘与可行性评估，将AI技术应用于半导体制造场景
- 设计AI产品管理流程，推动原型验证与技术Demo开发
- 作为产品经理角色，负责跨团队协作与技术文档输出，确保解决方案落地
- 熟练使用AI赋能工具如Claude Code、Codex等进行模型开发与集成
- 具备AI大模型应用场景识别与技术方案制定能力
- 拥有AI解决方案全流程落地知识，包括数据工程到推广
- 良好的跨团队协作与产品管理能力
申请策略
- 提前研究长鑫存储的AI战略与产品方向，了解其在半导体制造中的AI应用
- 准备具体项目案例，突出如何解决业务问题并实现可量化收益
- 突出AI项目全流程经验，尤其是从数据工程到落地推广的具体案例
- 强调在半导体或智能制造领域的AI应用成果
- 展示跨团队协作与产品管理能力，如协调开发、测试等团队
- 深化对AI大模型工具如Claude Code、Codex的实际应用能力
- 补充半导体行业基础知识，理解制造流程与业务痛点
- 提升技术文档编写与培训能力，以支持用户答疑
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验，强调业务导向、技术方案制定与落地成果
- 请描述一个你主导的AI赋能项目，从机会识别到落地推广的全过程？
- 你如何评估AI大模型在半导体制造特定场景中的可行性？
- 作为产品经理角色，你如何推动跨团队协作并确保项目交付？
- 你在AI产品或智能制造领域的经验如何帮助你胜任这个职位？
- 复习AI大模型技术原理及在制造行业的应用案例，如良率提升、风险识别
- 深入了解长鑫存储的业务和产品线，思考AI如何切入其制造流程
- 准备2-3个具体项目案例，包括技术挑战、协作过程与最终效果
职位点评
薪资福利60
成长发展80
工作生活50
使命价值70
薪资福利
60中等
JD未明确提及薪资和福利待遇，但作为超大型企业，可能提供市场水准的薪酬与基本保障。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
80较高
职位涉及AI前沿技术应用，有技术成长空间，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI大模型、多模态交互、Claude Code、Codex
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提供办公模式或工作生活平衡相关信息，无法判断具体工作节奏与灵活性。
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
半导体行业是高速增长赛道，但该职位更侧重技术应用，社会影响力中性，创新层面积极采用新技术。
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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