长江存储
AI赋能专家(J14557)
AI赋能专家(J14557)
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Ai Agent
Llm
Nand Flash
Rag
Ufs
固件
嵌入式
工具链集成
脚本开发
AI 估算 · 25k–40k
AI赋能专家岗位，结合存储行业和AI技术稀缺性，薪资有竞争力，预估月薪2.5-4万。
职位详情
关于这个职位
该职位是长江存储嵌入式固件研发团队中的AI赋能专家，负责将AI技术融入固件开发全流程，提升研发效能
你将规划和推动AI能力在编码、测试、调试等环节的应用，搭建内部AI工具平台，并组织培训推广AI使用
适合有LLM/AI应用经验、具备工具链开发能力的技术人员
最低要求
本科及以上学历，计算机、电子、自动化、软件工程等相关专业
年以上软件开发或相关技术工作经验
对 LLM / AI 技术有实际使用或应用经验，理解其能力边界和适用场景
具备较强的工具链集成和脚本开发能力
优秀的文档撰写和技术沟通能力
具备自驱力，能够在探索性工作中主动识别方向并推进落地
工作职责
AI 能力规划与落地
结合固件研发的业务特点和技术栈，规划并推动 AI 能力在日常开发中的落地应用
围绕研发全流程（设计、编码、审查、测试、调试、知识管理等），识别可被 AI 赋能的环节，推动方案实施
AI 工具与平台建设
引入和部署适合团队需求的 AI 工具与平台，建立内网可用的 AI 服务体系
跟踪业界 AI 技术在嵌入式与固件开发领域的最佳实践，持续引入并适配团队场景
知识体系与培训
建立团队 AI 知识库和使用规范，组织培训，提升全员 AI 工具使用能力
建立 AI 赋能效果评估机制，量化效率提升，驱动迭代优化
优先资格
有嵌入式软件开发或固件开发经验
有 AI Agent、RAG 或类似智能系统在产研团队中的实际落地经验
有内部工具平台搭建或 DevOps 经验
有技术布道或团队培训经验
有存储行业或 NAND Flash 相关背景
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI技术前沿，能够深度实践LLM、Agent等新技术在研发场景中的应用
- 长江存储作为存储行业龙头企业，平台稳定，技术积累深厚
- 工作内容具有探索性和创新性，能够主导AI工具平台的建设，发展空间大
- 团队氛围强调自驱和落地，适合有想法、能独立推进的人
- AI应用效果量化评估存在一定难度，需要建立合理的评估机制
- 适合对AI技术有热情、具备工具开发能力、喜欢探索性工作，并愿意深入理解嵌入式固件领域的研发人员
缺点 / 挑战
- 需要快速理解复杂的嵌入式固件研发流程，跨领域知识要求较高
- 需要推动团队成员接受并习惯AI工具，存在一定的技术布道挑战
角色解读
- 在AI赋能领域深入发展，成为团队AI技术负责人或架构师
- 横向拓展至其他业务团队的AI赋能项目，成为公司级AI转型专家
- 积累嵌入式固件与AI结合的经验，向AI驱动研发的专家方向成长
- 规划并推动AI技术在嵌入式固件研发全流程中的落地应用，包括设计、编码、审查、测试、调试等环节
- 引入和部署适合团队需求的AI工具与平台，建立内网AI服务体系，并跟踪业界最佳实践
- 建立团队AI知识库和使用规范，组织培训，提升全员AI工具使用能力，并量化评估效率提升效果
- 精通LLM/AI技术，有实际使用或应用经验，理解其能力边界和适用场景
- 具备强大的工具链集成和脚本开发能力，能够搭建和部署AI工具平台
- 优秀的文档撰写和技术沟通能力，能够进行技术布道和培训
- 自驱力强，能够在探索性工作中主动识别方向并推进落地
申请策略
- 在求职信中表达对AI赋能研发的兴趣和具体想法，展示主动性
- 提前了解长江存储的产品线和固件团队的技术栈，体现匹配度
- 重点突出LLM/AI相关的项目经验，尤其是实际应用场景和效果
- 强调工具链集成和平台搭建的经验，展示脚本开发和DevOps能力
- 如果有嵌入式或固件开发背景，务必突出，这是加分项
- 展示技术布道或培训经历，说明文档撰写和沟通能力
- 补充学习嵌入式固件开发基础知识，特别是UFS协议和NAND Flash相关知识
- 深入了解AI Agent和RAG系统的架构和落地实践
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰描述项目经历
- 对于推动类问题，展示同理心和系统思维：先了解痛点，再小步快跑验证，最后推广
- 技术问题注重实用性和细节：说明具体使用的工具、框架、遇到的挑战和解决方案
- 请谈谈你过去如何将AI技术应用于实际研发流程中，具体解决了什么问题？
- 你如何评估AI工具对开发效率的提升效果？请举例说明
- 如果你发现团队对AI工具接受度不高，会如何推动落地？
- 请描述一个你搭建过的内部工具平台，包括技术选型和部署方案
- 你对嵌入式固件研发中的哪些环节最看好AI赋能？为什么？
职位点评
72
综合评分
大型存储企业，前沿AI赋能岗，技术成长空间大，但WLB和薪资细节未明确。
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。
更适合这类人
最适合理性强、追求技术成长、愿意投入时间学习新技术的求职者。
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90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
70中等
长江存储为大型企业，薪资水平处于市场中等偏上，福利完善，但JD未明确具体薪资和福利，故评估为中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
90较高
职位核心是AI技术应用与推广，处于前沿领域，有大量的学习和发展机会，且JD提到跟踪最佳实践、建立知识库和培训，成长信号强烈。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、RAG、DevOps、嵌入式、固件
成长机会培训、知识库、跟踪业界最佳实践
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点在上海，但JD未明确办公模式或WLB情况，且AI赋能工作可能需要较高投入，存在不确定性。
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
存储行业稳定但非高增长赛道，AI赋能能提升研发效率，具有一定正向价值，但社会影响力一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
长江存储 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs