长江存储
AI应用算法工程师（算法/web开发）(J14492)
AI应用算法工程师（算法/web开发）(J14492)
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
武汉市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
Pytorch
Tensorflow
Web开发
大模型
机器学习
深度学习
计算机视觉
AI 估算 · 20k–35k
AI算法工程师需求旺盛，2年经验硕士在武汉属于中高端岗位，技术门槛高，长江存储作为知名企业，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为AI应用算法工程师，你将负责公司AI项目的算法设计与落地，涵盖视觉识别、大模型应用等前沿领域
需要同时具备算法能力和Web开发技能，参与从模型训练到系统部署的全流程
加入长江存储，你将参与半导体行业智能化转型，推动AI技术在制造业的深度应用
最低要求
硕士研究生，计算机、人工智能、软件工程、数学、统计等相关专业，2年及以上AI项目落地经验
熟练掌握Python编程语言，精通Pytorch/TensorFlow任意一种主流深度学习框架
熟悉传统机器学习、深度学习基础理论，熟练掌握分类、检测、分割、时序预测、大模型微调等至少一类算法场景
熟练使用Linux开发环境
工作职责
负责公司AI相关项目的算法设计、模型训练、优化迭代与落地部署，涵盖视觉识别、数据分析、智能预测、大模型应用落地等相关AI场景
基于业务真实需求，完成数据集清洗、标注、增强、特征工程搭建，独立完成模型选型、训练调参、效果验证与性能优化
跟进前沿AI技术、大模型应用、深度学习框架迭代，结合业务场景进行技术创新、方案迭代，解决项目落地中的精度、速度、稳定性问题
熟练掌握Web开发，熟悉Java全家桶，熟悉Vue/JS/CSS
优先资格
有完整web系统项目经验者优先
了解Docker容器化部署，具备模型离线部署、线上服务化部署经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 接触大模型、视觉识别等前沿技术，紧跟AI发展趋势
- 参与半导体智能制造场景，积累工业AI落地经验，行业壁垒高
- 长江存储作为半导体领军企业，平台稳定，技术资源丰富
- 算法与Web开发结合，技能复合度高，未来职业选择面广
- 工业场景对模型精度、速度、稳定性要求严苛，调试工作可能耗时较长
- 武汉AI算法岗位竞争激烈，需要持续学习保持技术优势
缺点 / 挑战
- 需要同时兼顾算法模型与Web开发，对技能广度要求较高
- 适合具备算法基础且愿意拓展全栈能力的求职者，尤其对工业AI应用有兴趣、能在压力下攻克技术难题的人
角色解读
- 纵向发展为AI算法专家，深入钻研计算机视觉、大模型等前沿领域
- 横向拓展为全栈AI工程师，融合算法与工程能力，负责完整AI系统架构
- 向技术管理方向晋升，带领团队负责公司级AI项目规划与落地
- 设计并训练AI模型，解决视觉识别、数据预测等实际业务问题
- 负责数据预处理、特征工程及模型调优，确保算法在工业场景中的精度与效率
- 将模型部署到线上服务，并配合Web开发团队实现全栈功能
- 扎实的Python编程能力，熟练使用PyTorch或TensorFlow进行模型开发与训练
- 掌握机器学习与深度学习核心理论，熟悉分类、检测、大模型微调等常见算法
- 具备Web开发基础，了解Java/Vue/CSS，能够独立完成前后端集成
- 了解Linux环境与容器化部署，有模型服务化经验更佳
申请策略
- 申请前了解长江存储的业务方向（3D NAND、芯片制造），在面试中体现你对AI+制造业的理解
- 准备一个完整的AI项目案例，从问题定义、数据准备到模型部署，展示全栈思维
- 突出AI项目经验：详细描述你负责的视觉、NLP或大模型项目，量化成果如准确率提升、推理速度优化等
- 展示Web开发能力：列出你参与或主导的Web系统，强调前后端技术栈，可附上GitHub链接
- 强调部署相关经验：如有模型在线服务化、Docker容器化部署经验，请单独列出
- 体现学习能力：提及你跟进的最新AI技术（如最新大模型、框架版本），体现技术敏锐度
- 补强Web开发技能：系统学习Java Spring Boot或 Vue.js，可快速搭建演示项目
- 深入大模型微调：掌握LoRA、Prompt Tuning等高效微调方法，积累相关实战经验
面试指南
- STAR法则：描述项目背景、任务目标、具体行动（技术选型、调试过程）、最终成果（量化指标）
- 技术对比法：当被问及技术选择时，比较不同方案的优缺点，展示你的决策逻辑
- 问题复盘法：遇到挑战时，先分析问题根因，再说明解决方案，强调迭代优化过程
- 请介绍一个你从0到1完成的AI项目，包括数据、模型、部署的细节
- 如何处理模型在工业场景中的精度与速度平衡？举例说明
- 你对大模型落地有哪些了解？如何选择微调策略？
- 描述一次你使用Web框架构建系统的经历，遇到的主要问题是什么？
- 在团队协作中，如何与前后端或业务人员沟通算法需求？
职位点评
66
综合评分
前沿算法+全栈开发，工业AI落地，技术成长快，但工作地点固定且加班情况不明。
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。
更适合这类人
最看重技术成长和项目经验，能接受固定办公地点，对WLB要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展80
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
薪资未在JD中披露，但长江存储为知名企业，预计提供市场中等偏上水平，福利未提及，但半导体公司通常有较好保障。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展
80较高
职位涉及大模型、计算机视觉等前沿技术，且有跟进新技术的要求，成长空间大，但未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、大模型、深度学习
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，武汉生活成本适中，但工业AI项目可能面临加班。
工作模式仅现场办公
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
60中等
半导体行业较为成熟，对社会影响中性，但AI在智能制造中的应用有一定创新价值。
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
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