长江存储
嵌入式产品（eMMC/UFS）验证 AI 赋能工程师(J14864)
嵌入式产品（eMMC/UFS）验证 AI 赋能工程师(J14864)
发布于 1 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 Agent
Langgraph
Llm-As-A-Judge
Rag
向量检索
大模型工程
工作流编排
测试自动化
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
前沿AI技术赋能半导体验证，业务价值突出，技术成长空间大，WLB待确认。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
3.5万
与人工智能中位数基本持平
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 650 个在招 · 其中人工智能 3 个
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 400 个在招
职位详情
关于这个职位
负责为长江存储的嵌入式存储产品（eMMC/UFS）验证团队引入和落地AI技术
通过梳理业务流、构建AI Agent与RAG系统、自动化生成测试用例与分析日志，提升验证效率与问题定位能力，同时推动团队AI素养与工程化体系建设
最低要求
学历专业：本科及以上学历，计算机、电子信息、微电子、自动化等相关专业
工作经验：3 年以上工作经验，其中至少包含 AI 应用落地经验
有嵌入式存储（eMMC/UFS）验证经验，或能快速学习理解存储验证业务者优先
业务理解与学习力：具备快速学习新业务领域的能力，能深入产品验证各子团队，听懂业务语言、理解业务痛点并转化为 AI 机会
沟通协作：具备良好的跨团队沟通能力，能与产品验证工程师、研发、质量管理等多角色高效协作，推动 AI 方案落地
AI 工程能力（核心要求）：
AI Agent 与大模型工程：熟练掌握 Agent 架构设计与开发（如 LangGraph），熟悉大模型能力接入（LLM/VLM）、Skills 编写、MCP 开发、Prompt Engineering、Function Calling 等，具备端到端落地能力
工作流编排：具备复杂工作流编排经验，能将多阶段、含条件路由与异常恢复的业务流程建模为可运行的 Agent/自动化工作流
RAG 与检索增强：熟悉 RAG 架构落地与向量检索（Embedding 模型、向量数据库等），能结合业务知识库构建可靠的检索增强应用
测试/工具平台能力：具备自动化测试平台或工具链建设经验，或能快速理解产品验证的测试与失效分析工具链，在此之上叠加 AI 能力
质量评估体系：具备建立 AI 评测集与 LLM-as-a-Judge 评估体系经验，能用数据与门禁驱动 AI 应用的稳定交付与迭代
工程能力：掌握 Python / Java / Go 等至少一门主流语言，具备良好的工程化、可维护性与文档沉淀能力
工作职责
（一）业务流洞察与 AI 机会挖掘：
业务流梳理：深入产品验证各子团队的日常工作，梳理各自完整的工作流程与输入输出，识别高频、重复、耗时、易错的可自动化/AI 化环节
AI 机会清单：针对各验证子团队分别输出「AI 赋能机会清单」，明确每个机会点的现状、AI 方案、预期收益与实施优先级，形成可评审、可排期的价值地图
可行性验证：选取高优先级机会点快速构建原型（Proof of Concept），以量化指标（人力节省、效率提升、质量改善）验证 AI 方案价值
（二）面向产品验证全流程的 AI 赋能落地：
测试用例与计划智能生成：结合产品设计规范、固件 spec 与平台/器件兼容矩阵，利用大模型辅助自动生成/补全单体测试用例与系统兼容性测试用例，辅助生成测试计划，提升测试覆盖度与用例设计效率
测试脚本与工具提效：将自然语言需求转化为自动化测试脚本（Python/C/C++），叠加 AI 能力于既有测试平台与失效分析工具，提升脚本开发、数据处理、模式发现与竞品分析效率
执行结果与日志智能分析：自动化测试结果、系统级测试日志、寄存器/协议分析数据的智能解析与异常模式识别，失败用例自动聚类与根因初判，缩短问题定位与缺陷报告撰写时间
问题归因与知识检索增强（RAG）：构建 AI 辅助的问题归因框架，帮助区分器件、驱动、系统层根因，加速跨层级问题定位
基于历史 issue、分析报告与知识库构建检索增强系统，支持相似问题自动召回，辅助客户问题分诊与根因定位
分析报告智能生成：辅助自动生成规范化的内部分析报告与缺陷报告，支撑 issue 闭环管理与跨部门协作
（三）AI 工程质量与团队赋能：
质量评估与可观测：建立 AI 应用的全链路可观测与质量评估体系（Trace、评测集、LLM-as-a-Judge），以数据与自动评估门禁驱动 AI 方案稳定交付与持续迭代
Agent 工作流编排：针对跨系统、多步骤的验证/分析流程，设计与编排 AI Agent 工作流（含人工介入 Human-in-the-loop），实现流程自动拆解、工具调用与闭环
团队赋能与沉淀：面向产品验证团队开展 AI 能力培训与推广，沉淀 AI 应用方法论、Prompt/Skills 库与最佳实践文档，提升全部门 AI 素养与自主应用能力
优先资格
四、加分项
有将 AI 落地到测试/质检/办公等业务场景并带来可量化收益（如人力减少、效率提升）的成功案例
有嵌入式测试自动化工具、上位机、Debug Tool 或失效分析工具开发经验，了解测试/日志数据采集与分析
有多模态视觉（VLM/YOLO/OCR）、模型微调或推理加速（vLLM/CTranslate2）经验
熟悉 Linux / Docker / K8s / CI-CD，具备将 AI 服务化部署的经验
有专利、软著或技术文章产出，有较强的文档与知识沉淀能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 聚焦AI与半导体验证的交叉前沿，技术栈新颖且具备高业务价值
- 依托长江存储行业地位，接触核心存储产品验证流程，资源与数据丰富
- 强调量化收益与工程化落地，成果可直接转化为个人技术资产与履历亮点
- 需快速跨越半导体存储验证领域的业务壁垒，理解底层硬件与协议逻辑
- 适合具备扎实AI工程基础且渴望在硬科技领域探索业务落地的中高级开发者
缺点 / 挑战
- AI方案落地涉及多团队协作与旧系统改造，推进阻力与沟通成本较高
- 大模型在垂直工业场景的稳定性与准确率要求严苛，调试与优化压力大
角色解读
- 可向AI应用架构师或大模型工程专家方向发展，深耕垂直行业AI落地
- 积累业务与技术融合经验后，可转型为技术管理岗或AI解决方案负责人
- 在存储半导体与AI交叉领域形成壁垒，成为复合型技术领军人才
- 深入存储产品验证业务流，识别可AI自动化的痛点环节并输出机会清单
- 开发AI Agent、RAG系统及大模型应用，辅助生成测试用例、分析日志与归因报告
- 搭建AI质量评估体系与工作流编排框架，推动AI技术在验证团队的实际落地与迭代
- 精通AI Agent架构与大模型工程（LangGraph、Prompt Engineering、Function Calling）
- 熟练掌握RAG架构与向量检索技术，能结合业务知识库构建检索增强应用
- 具备自动化测试平台开发与工具链建设经验，熟悉Python/C/C++编程
- 拥有复杂工作流编排能力与AI质量评估体系搭建经验
申请策略
- 提前研究长江存储在存储芯片领域的技术布局，准备1-2个贴合其验证场景的AI落地构思
- 面试时重点展现“技术+业务”双轮驱动思维，避免纯算法炫技而忽视工程可用性
- 突出AI Agent、RAG或大模型应用落地的完整项目经历，强调量化收益（如效率提升X%）
- 展示自动化测试平台或工具链开发经验，体现代码工程化与文档沉淀能力
- 列举跨部门协作推动技术落地的案例，证明业务理解与沟通执行力
- 补充半导体存储基础（eMMC/UFS协议、测试流程）知识，缩小业务认知差距
- 强化LangGraph、向量数据库（如Milvus/Pinecone）及LLM评估框架的实际动手练习
- 提升Prompt Engineering与Workflows编排的实战技巧，关注工业场景AI落地案例
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点突出业务痛点、技术方案选型依据与量化落地效果
- 针对技术深度问题，先阐述核心原理与架构设计，再结合具体代码/工具链说明实现细节与踩坑经验
- 对于协作类问题，强调需求对齐机制、灰度发布策略与用户反馈闭环，展现项目管理意识
- 请分享一个你主导的AI Agent或RAG落地项目，你是如何设计架构并解决业务痛点的？
- 在缺乏高质量标注数据的情况下，你如何构建AI评测集并保证模型输出的稳定性？
- 如何将自然语言需求转化为可靠的自动化测试脚本？遇到边界情况如何处理？
- 面对跨部门验证团队对新技术的抵触，你如何推动AI方案的采纳与培训？
- 复习大模型工程核心组件（Prompt、Function Calling、RAG、Agent编排）的原理与最新进展
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
长江存储作为超大型半导体企业，提供符合市场水准的薪酬与完善福利，但JD未明确具体薪资数字，整体补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
岗位深度融合前沿AI技术与半导体验证业务，提供丰富的技术成长空间与跨领域学习机会，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LangGraph、RAG、LLM、向量检索、Python、C++
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及办公模式与加班政策，硬件研发类岗位通常节奏较快，生活化动机满足程度中等。
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
70中等
致力于通过AI技术提升存储产品验证效率与质量，助力国产半导体产业链突破，具备一定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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