宁德时代
AI智能体开发工程师
AI智能体开发工程师
发布于 3 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
Prompt Engineering
业务逻辑分析
储能系统
大模型应用
智能调度
运维自动化
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
新能源巨头核心研发岗，聚焦AI智能体落地，技术成长性强，社会价值高，但工作模式较为传统
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
2.0万
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 870 个在招 · 其中人工智能 22 个
市场机会
选择适中
南京 · 人工智能 · 24 个在招
职位详情
关于这个职位
负责储能场景下AI智能体的开发与迭代，涵盖电池健康管理、智能调度及运维自动化等核心业务
需结合大模型技术设计交互逻辑与决策流程，协同算法团队实现故障预判与自动告警落地，并持续优化智能体在国内外试点项目中的表现
最低要求
熟悉储能场站运营、设备监控、工单运维业务逻辑
掌握大模型/智能体开发应用能力
具备业务需求拆解、场景化功能设计、功能迭代落地能力
能够配合算法、开发团队完成AI功能闭环落地
学历：本科及以上
专业：人工智能、大数据、自动化、计算机、电力系统相关专业
工作年限：1-3年
行业经验：能源、电力、储能行业AI应用、智能体、大模型落地开发经验
工作职责
负责储能场景AI智能体开发与迭代，围绕电池健康管理、智能调度、运维工单自动化、安全告警联动场景搭建智能决策流程
基于储能监控、运营平台工况数据、资产运维数据，设计AI智能体交互逻辑、自动执行、异常判断机制
配合算法团队完成预测模型、诊断模型的业务落地，实现储能场站智能调度、故障预判、自动告警处置能力
针对国内、海外储能差异化场景，适配本地化AI智能体策略，支撑26-27年海内外试点项目落地
输出智能体需求文档、功能方案、测试用例，持续跟进上线效果，迭代优化智能体自动化能力
优先资格
大模型应用开发、智能体工程化、AI应用相关证书优先
参与过行业AI智能体、自动化决策、智能运维项目落地经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处新能源头部企业，接触真实的工业级AI落地场景，技术壁垒高，行业前景广阔
- 适合对AI落地应用感兴趣，且愿意深入垂直行业（如能源、工业）的技术人员
缺点 / 挑战
- 需要跨界学习复杂的储能业务知识，技术落地需兼顾稳定性与实时性，对综合能力要求较高
角色解读
- 可向AI应用架构师、储能数字化专家或AI产品经理方向发展，成为技术与业务结合的复合型人才
- 将大模型/AI智能体技术应用于储能行业的实际业务场景（如电池管理、智能调度）
- 需要同时懂AI技术（大模型、Agent开发）和储能业务逻辑（运维、监控、调度）
申请策略
- 准备一个完整的AI Agent项目案例，重点展示从需求拆解到业务落地的全流程思考
- 突出AI智能体开发经验，特别是如何将LLM应用于具体业务场景（如自动化决策、异常检测）
- 补充储能基础知识（如BMS原理、电网调度逻辑），提升对工业场景痛点的理解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目，重点强调技术选型理由、业务价值量化及遇到的挑战与解决方案
- 请介绍一个你主导的AI智能体落地项目，解决了什么业务痛点？
- 如何在储能场景中处理大模型的幻觉问题，确保决策的安全性？
- 如何设计智能体与现有运维系统的集成接口？
- 复习LangChain/LlamaIndex等主流Agent框架，了解储能行业的基本业务流程和安全规范
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
75中等
作为已上市巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，但具体薪资范围未披露，且一线研发岗工作强度可能较大。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿的大模型与智能体技术在垂直行业的深度应用，技术成长空间大，且公司有明确的试点项目支持。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI智能体、大模型、储能、智能调度、自动化决策
业务类型profit_center
工作生活
50较低
制造业/科技巨头的一线研发岗位通常要求坐班，工作节奏较快，JD未提及弹性工作制或WLB相关福利。
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
80较高
致力于推动能源行业的智能化转型，助力全球储能项目的落地，具有显著的社会价值和行业影响力。
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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