宁德时代
智控大模型工程师
智控大模型工程师
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
人工智能
Onnx
Pytorch
Rag
Tensorflow
Tensorrt
向量数据库
模型量化
工业智控
AI 估算 · 30k–50k
职位详情
关于这个职位
作为宁德时代的智控大模型工程师，你将负责工业智控领域大模型的技术方案设计与落地，包括异常工况生成、工艺参数优化、设备故障诊断等核心场景
你将参与大模型增量学习框架研发、知识图谱构建、RAG方案设计，以及模型工程化部署与性能调优
该职位要求硕士及以上学历，精通Python和深度学习框架，具备大模型落地经验，适合对工业AI应用有浓厚兴趣的技术专家
最低要求
硕士及以上学历，精通 Python 编程语言，熟练掌握 PyTorch、TensorFlow 等深度学习框架，深入理解 Transformer 架构与大模型基础原理
具备大模型落地开发经验，熟练掌握主流微调技术，有 RAG 检索增强、向量数据库的完整落地实践经验
熟悉大模型部署与优化技术，掌握 ONNX、TensorRT 等推理框架，具备模型量化、压缩与端到端性能调优的实操能力
具备较强的工程思维与问题拆解能力，能够结合工业业务场景设计可落地的大模型应用方案，独立完成模块开发与效果验证
具备良好的跨团队沟通协作能力，能够配合软件、电气、工艺团队完成需求对接与项目联调
工作职责
负责工业智控领域大模型的技术方案设计与落地应用，围绕产线异常工况扩散生成、工艺参数优化、设备故障智能诊断、控制决策辅助等核心场景，完成大模型选型、领域适配与效果验证
负责大模型增量学习框架的研发与落地，构建跨场景算法迁移适配体系，解决同产品跨设备、跨工厂场景下算法快速迁移与自适应问题，压缩新场景落地周期与标注成本
负责构建工业智控领域的知识图谱与向量知识库，设计并落地 RAG 检索增强方案，沉淀设备控制逻辑、工艺标准、故障排查流程等领域知识，支撑大模型的精准推理与场景化输出
与智控软件开发、电气控制、算法团队协同，完成大模型能力与智控平台、数据采集系统、设备控制系统的接口对接与集成落地，打通模型推理到现场控制的完整链路
负责大模型的工程化部署与性能调优，针对云端、边缘端不同部署场景，完成模型量化、压缩与推理优化，满足工业场景低延迟、高可靠、高并发的运行要求
跟踪大模型、多模态 AI、工业智能体等前沿技术发展，开展新技术在智控场景的预研与原型验证，推动技术攻关与核心技术能力沉淀
编写技术方案、模型说明、部署手册等全流程技术文档，参与技术评审与代码评审，保障项目交付质量与工程规范性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 行业龙头平台，技术资源丰富，项目落地性强
- 大模型在工业智控领域应用前景广阔，技术前沿
- 薪资福利优厚，职业发展空间大
- 工作地点在宁德，相对一线城市生活便利性稍差
- 适合对工业AI应用有热情、技术扎实、能适应跨团队协作的资深工程师
缺点 / 挑战
- 工业场景复杂，对模型可靠性和实时性要求高，技术挑战大
- 需要跨团队协作，沟通成本较高
角色解读
- 技术专家路线：深耕工业AI大模型，成为领域权威
- 管理路线：带领团队负责智控AI项目，晋升技术经理或总监
- 横向发展：转向AI平台架构、数据科学等方向
- 负责工业智控大模型的技术方案设计与落地，包括异常工况生成、工艺优化、故障诊断等场景
- 研发大模型增量学习框架，实现跨设备、跨工厂的算法快速迁移与自适应
- 构建知识图谱与向量知识库，设计RAG方案，支撑大模型精准推理
- 负责模型工程化部署与性能调优，满足工业场景低延迟、高可靠要求
- 精通Python，熟练使用PyTorch、TensorFlow等深度学习框架
- 深入理解Transformer架构与大模型原理，具备微调、RAG落地经验
- 熟悉模型部署优化技术，如ONNX、TensorRT，掌握量化与压缩
- 具备工程思维和跨团队协作能力，能独立完成模块开发
申请策略
- 了解宁德时代业务和智控平台，面试中展现对工业场景的理解
- 准备项目案例，突出技术难点和解决方案
- 突出大模型落地项目经验，特别是RAG、微调、部署优化案例
- 强调工业场景应用或相关领域经验，如设备故障诊断、工艺优化
- 展示Python、PyTorch等技能，以及模型量化、TensorRT等优化经验
- 提及跨团队协作和项目交付成果
- 补充工业领域知识，如设备控制、工艺标准
- 学习边缘计算和模型轻量化技术
面试指南
- 回答时采用STAR法则，突出技术深度和业务价值
- 对于技术问题，先阐述原理，再结合项目经验说明具体做法和效果
- 请介绍一个你主导的大模型落地项目，包括技术选型和效果
- 如何解决大模型在工业场景中的实时性要求？
- RAG方案中如何构建知识库和检索？
- 如何处理跨设备、跨工厂的模型迁移问题？
- 你如何与电气、工艺团队协作？
- 复习大模型基础、微调、RAG、模型优化等核心知识
职位点评
75
综合评分
行业龙头，前沿技术，薪资优厚，但工作地点较偏，WLB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、愿意在制造业深耕的工程师，能接受宁德的工作地点。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资水平较高，福利待遇好，但工作地点在宁德，生活成本较低，综合补偿性较好。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
90较高
技术前沿，项目挑战大，成长空间广阔，能积累大模型工业落地经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、RAG、增量学习、多模态、工业智能体
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
仅现场办公，工作地点在宁德，生活便利性一般，但可能加班较多。
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
70中等
工业智控大模型有助于提升制造业智能化水平，具有积极社会价值，行业前景好。
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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