长鑫存储
AI智能运维专家-AI Operations Expert(J19088)
AI智能运维专家-AI Operations Expert(J19088)
发布于 大约 9 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
DevOps/SRE
Ai Agent
Aiops
Claude Code
Llm
Openclaw
Prompt Engineering
Rag
AI 估算 · 30k–45k
合肥AI方向高级专家薪资中等偏上，结合5年以上经验及前沿技术栈，市场竞争力较强。
职位详情
关于这个职位
该职位负责运用AI技术（如LLM、Agent、RAG）优化IT运维流程，主导AIOps体系从0到1的搭建，并开发智能服务门户与客服系统
您将主导技术选型与落地，协同多部门推进项目，致力于提升运维效率与用户体验
适合有5年以上IT服务/AIOps经验、精通LLM应用的技术专家
最低要求
教育背景与专业知识：本科及以上相关专业
行业与专业经验：5年以上IT服务或AIOps相关经验，3年以上AI项目全链路落地经验
专业技能与资格：精通LLM应用，熟悉Transformer架构，具备Agent、RAG、Prompt、Workflow工程等实战经验，能独立落地AI交互场景
熟练掌握Openclaw、Claude Code，能运用LangChain、LangGraph，具备MCP经验，了解多模态技术应用
熟练掌握React，具备后端基础，熟悉数据采集与治理，有MLOps经验者加分
熟悉AIOps架构与落地逻辑，了解智能客服多Agent技术联动
有Openclaw、Claude Code大规模部署优化经验者优先
熟悉ITIL、ITSM体系，能融合AI与服务流程
拥有AI、计算机相关专业认证者优先
项目/任务成果：有大型企业AIOps从0到1搭建经验并能提供落地成果者优先
其他要求：具备全链路思维，能全程主导项目，高效解决各类问题
精准捕捉业务痛点，能设计创新方案，具备较强技术攻坚能力
善于跨部门协同，沟通表达清晰，能推动资源协同与项目落地
对前沿技术敏感，学习能力强，能推动技术与业务迭代
注重项目落地效果，能推动达成效率提升、成本优化目标
工作职责
AI场景全链路落地：主导IT服务AI场景规划与落地，结合业务痛点设计解决方案，全程负责从需求到复盘的全流程，确保方案可落地、可迭代
AIOps体系搭建：推动AIOps落地，整合多源运维数据，运用LLM、Transformer、AI Agent等技术实现智能运维，提升效率、降低成本
IT服务门户与智能客服：负责智能服务门户开发，整合多模态交互
主导智能客服部署，实现智能咨询、流程引导等功能，优化用户体验
技术栈落地与优化：主导Openclaw、Claude Code等热门技术栈选型与落地，结合React搭建服务界面，兼顾稳定性与可扩展性
团队协同与能力建设：跨部门协同推进项目，解决核心技术难题，沉淀经验、输出规范，提升团队技术能力
关注行业前沿技术，结合企业需求引入创新方案，提升IT服务智能化水平
优先资格
有Openclaw、Claude Code大规模部署优化经验者优先
熟悉ITIL、ITSM体系，能融合AI与服务流程
拥有AI、计算机相关专业认证者优先
有大型企业AIOps从0到1搭建经验并能提供落地成果者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，涉及LLM、Agent、多模态等热门AI领域，积累高价值经验
- 主导从0到1的项目，有完整的落地成果，对职业竞争力提升显著
- 公司是半导体行业头部，平台稳定，且AI方向受企业重视
- 需要全链路能力，从技术到业务到协调，对综合能力要求高
- 传统制造业的IT文化可能与互联网公司不同，需适应跨部门协作节奏
- 适合有5年以上IT运维或AIOps经验、精通LLM应用、渴望主导大型AI项目落地的技术专家
缺点 / 挑战
- AI运维领域仍在快速发展，需持续学习新技术，压力较大
角色解读
- 可向AI架构师或技术专家方向发展，深耕AIOps领域
- 也可晋升为技术管理岗（如AI运维负责人），领导团队推动AI转型
- 积累经验后，可横向拓展至其他行业AI应用或大数据平台架构
- 主导AI场景从需求分析到方案落地的全流程，包括技术选型、开发和部署
- 搭建AIOps体系，整合运维数据并应用大模型、Agent等技术实现智能运维
- 开发智能服务门户和客服系统，利用多模态交互优化用户体验
- 跨部门协同，解决核心技术难题，输出技术规范并推动团队能力建设
- 精通LLM应用，熟悉Transformer架构，具备Agent、RAG、Prompt工程等实战经验
- 熟练使用Openclaw、Claude Code，能运用LangChain、LangGraph和React开发
- 掌握AIOps架构、ITIL/ITSM体系，有数据采集与治理基础
- 具备全链路思维和跨部门沟通能力，能独立主导项目并解决技术难点
申请策略
- 关注长鑫存储的AI战略方向，在面试中展示你对该场景的理解和热情
- 准备好过往项目的数据和亮点，用具体数字说明项目成效
- 突出AIOps或AI项目从0到1的落地经验，说明具体成果（如效率提升、成本降低）
- 强调LLM、Agent、RAG等技术的实战应用，尤其是与运维场景结合的案例
- 展示技术选型和方案设计能力，如使用Openclaw、LangChain等工具的经验
- 提前了解LLM在运维领域的应用模式，如智能告警、根因分析等
- 熟悉LangChain、LangGraph、React，可快速上手项目
- 补充MLOps知识，理解模型部署与监控的工程实践
面试指南
- 用STAR法则回答项目类问题：情境-任务-行动-结果，重点突出你的主导作用和量化成果
- 对于技术问题，结合具体场景阐述选择的原因、实现方式和优化点
- 对于协同类问题，强调沟通策略和资源协调经验
- 请描述一个你主导的AIOps项目从需求到落地的完整过程，包括遇到的挑战和如何解决
- 在LLM应用中，你是如何处理Agent的规划与工具调用的？请举例说明
- 你如何评估一个AI场景的可行性？考虑哪些因素？
- 请说明如何将ITIL流程与AI Agent结合设计智能客服系统
- 你对Openclaw和Claude Code的使用经验如何？它们在项目中的优势是什么？
职位点评
64
综合评分
前沿AI运维岗位，技术成长空间大，但工作灵活性一般。
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
适合追求技术成长和项目主导权、能接受现场办公和不确定加班节奏的求职者。
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85
工作生活40
使命价值70
薪资福利
60中等
薪资未明确但市场水准，公司规模大，福利可能完整，但未在JD中体现。
薪资信号未披露（AI估算：30K-45K/月）
成长发展
85较高
技术栈前沿（LLM, Agent），项目主导性强，成长空间大，但未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Transformer、AI Agent、RAG、AIOps、Openclaw、Claude Code、LangChain
成长机会沉淀经验、输出规范，提升团队技术能力、关注行业前沿技术
业务类型cost_center
工作生活
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作制或加班情况，工作地点在合肥，通勤便利但可能加班。
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
半导体行业属于国家战略，AI助力智能制造，有一定使命感。
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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