长鑫存储
业务智能化工程师-AIS Engineer (J21321)
业务智能化工程师-AIS Engineer (J21321)
发布于 10 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
Agent开发
Rag
Sql
大语言模型
数据分析
半导体研发管理
智能化Workflow
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
半导体巨头核心业务AI落地岗，技术前沿、成长空间大，薪资中上，WLB未明确。
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 1850 个在招 · 其中人工智能 17 个
市场机会
选择面较广
合肥 · 人工智能 · 60 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责深入半导体研发管理业务，挖掘流程中的智能化机会并推动大模型、Agent等AI技术在研发系统中的落地
你需要进行数据分析、跨部门协作，将业务痛点转化为可执行的智能化解决方案，并参与系统的开发与迭代优化
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子信息、半导体、物理学、统计/管理学或相关专业
年以上半导体或制造业中的 IT、互联网或智能化相关项目经验，硕、博可适当降低年限要求
至少掌握一种编程语言（如 Python），具备数据处理、数据分析或算法开发能力
了解大语言模型基本原理与能力边界
了解半导体器件建模、研发管理或量产管理等业务领域场景和流程
具备业务理解、算法/系统/Agent 开发、产品能力三方面基础素养，至少一方面具备一定实践能力、其余有发展潜力，允许存在能力侧重，能独立完成侧重方向的部分任务
良好的沟通协作能力，善于跨团队合作，工作积极，具备较强的学习能力
工作职责
深入研发管理业务，理解研发流程与现有研发管理系统（如 workspace 等），主动挖掘研发流程中的智能化机会与效率提升点
开展研发相关数据分析，梳理研发数据链路与业务痛点，识别流程优化、效率提升与智能化应用场景，将业务机会转化为可执行的解决方案并施行
联动大模型与 workspace 系统进行开发，参与 Agent 开发与 AI 能力集成，将大模型能力嵌入研发管理业务流程，推动方案从设计到上线的完整交付
与研发业务团队紧密协作，快速理解业务问题，推动跨部门、跨系统的数据整合与智能化 workflow 建设
参与智能化技术的业务推广与教育训练，协助业务用户落地应用，持续跟踪使用反馈并迭代优化
优先资格
有 SQL 使用经验者优先
有 Agent 开发、RAG 知识库或 AI 应用集成经验者优先
熟悉 workspace 系统者优先
有研发管理系统使用或对接经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于半导体与AI结合的热门交叉领域，行业前景广阔且具备国产替代的战略意义
- 依托超大型企业的真实业务场景，能积累丰富的AI落地与复杂业务系统对接经验
- 大模型与Agent开发是当前技术前沿，技术栈极具市场竞争力
- 推动跨部门、跨系统的数据整合与智能化workflow建设，沟通协调与阻力克服难度较大
- 适合具备一定编程与数据分析基础，对大模型和AI应用落地有热情，且愿意深入理解半导体制造业务的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 需要同时具备技术能力与深厚的半导体研发业务理解，跨界学习成本较高
角色解读
- 从业务智能化工程师向资深AI解决方案专家或AI产品负责人发展
- 在半导体+AI的交叉领域积累深厚行业壁垒，未来可向AI架构师或研发管理数字化总监转型
- 深入半导体研发业务，挖掘流程中的智能化机会与效率提升点
- 开发Agent并集成大模型能力，推动AI技术在研发管理系统中的落地与交付
- 进行数据分析，梳理业务痛点并转化为可执行的智能化解决方案
- 掌握Python等编程语言及SQL，具备扎实的数据处理与分析能力
- 了解大语言模型原理，有Agent开发或RAG知识库等AI应用集成经验
- 具备业务理解能力，能跨部门协作推动复杂系统的数据整合与项目落地
申请策略
- 面试前了解长鑫存储的主营业务及半导体研发流程，准备1-2个将AI技术应用于传统业务场景的成功案例
- 突出Python/SQL数据处理能力及大模型/Agent/RAG相关的项目经验与落地成果
- 强调在制造业或半导体行业IT/智能化项目中的实际业务赋能经验
- 展示跨部门协作与将业务痛点转化为技术解决方案的完整闭环能力
- 深入学习大语言模型原理及Agent开发框架（如LangChain、AutoGen等）
- 了解半导体研发管理流程及workspace、PLM等系统的基本概念与数据流转逻辑
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出业务理解、技术方案设计、跨部门沟通及最终带来的效率提升或业务价值
- 请分享一个你利用大模型或Agent技术解决实际业务痛点的案例
- 在跨部门推动数据整合与智能化workflow时，你遇到过什么阻力？如何解决的？
- 你如何理解半导体研发管理流程中的智能化机会？
- 请描述你使用Python进行数据分析或算法开发的完整流程
- 复习大模型、RAG、Agent的核心概念与开发流程，准备应对技术细节追问
- 了解半导体行业基础知识及研发管理系统的常见架构，展现对业务的快速学习能力
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80
薪资福利
75中等
合肥地区半导体企业的AI岗位，薪资具备一定竞争力，属于市场中上水准，但受限于地域整体薪资水平，上限相对一线城市有差距。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
岗位涉及大模型、Agent等前沿AI技术在半导体核心业务中的落地，技术成长空间大，且能积累深厚的行业Know-how。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、大语言模型、Agent开发、RAG、workspace
业务类型cost_center
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，半导体制造业通常节奏较快，具体WLB情况需入职后确认。
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
80较高
推动半导体研发管理的智能化转型，助力国产存储芯片的技术突破，具有较高的行业使命感与社会价值。
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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