宁德时代
智控大模型主任工程师
智控大模型主任工程师
发布于 大约 6 小时前中层管理(经理/总监)
宁德市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
人工智能
Onnx
Pytorch
Rag
Tensorflow
Tensorrt
向量数据库
大模型部署
模型量化
AI 估算 · 40k–70k
宁德时代作为新能源巨头，该岗位为高级技术管理岗，需大模型与工业场景复合经验，薪资竞争力强，参考市场水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责工业智控领域大模型的技术方案设计与落地，包括产线异常诊断、工艺优化、设备故障预测等核心场景
你将主导大模型选型、领域适配、增量学习框架研发，并构建知识图谱与RAG检索增强方案，推动大模型在工业场景的工程化部署与性能调优
同时，你需要统筹技术路线、牵头重大攻关项目，并负责团队管理与人才梯队建设
最低要求
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
年及以上技术团队管理或重点项目牵头经验，有工业领域大模型项目从0到1的完整主导落地经验
具备大模型系统级架构设计能力，熟悉云端、边缘端一体化部署架构，能够统筹端到端技术链路设计，预判并管控技术风险
具备极强的复杂问题攻坚能力，能够牵头解决跨领域、跨团队的复合型技术难题，制定系统性、可落地的解决方案
具备优秀的跨部门协调与向上汇报能力，能够拉通多团队对齐技术目标，推动技术方案落地与业务价值达成
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
统筹智控大模型方向的整体技术路线与中长期技术规划，主导核心技术选型与系统架构设计，对技术方案的准确性、落地效果及业务价值负总责
牵头重大技术攻关项目，组织攻克跨场景算法迁移、工业现场适配等核心技术难题，沉淀技术方法论与核心技术资产，推动技术专利、技术标准的输出与落地
负责团队技术管理与人才梯队建设，指导中初级工程师开展研发工作，制定团队开发规范、技术评审标准与质量管理体系，把控整体代码质量与项目交付节奏
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 宁德时代作为新能源巨头，平台大，业务场景丰富，技术落地价值高
- 岗位涉及大模型、RAG、边缘计算等前沿技术，技能积累快速
- 作为技术负责人，有团队管理经验，职业发展空间大
- 薪资和福利待遇优厚，稳定性高
- 需要跨团队协作，沟通成本高，对综合能力要求高
- 工作地点在宁德，相对一线城市，生活便利性和资源可能有限
- 适合有丰富大模型落地经验，具备技术管理能力，希望在工业AI领域深耕的资深工程师
缺点 / 挑战
- 工业场景复杂，对模型的可靠性、实时性要求极高，技术挑战大
角色解读
- 可向技术总监或首席科学家方向发展，负责更大范围的技术战略与规划
- 可成为工业AI领域的资深专家，主导行业级大模型应用标准的制定
- 可横向拓展至公司其他业务线，如储能、智能制造的AI应用
- 负责工业智控领域大模型的技术方案设计与落地，聚焦产线异常、工艺优化、设备诊断等核心场景
- 主导大模型增量学习框架、知识图谱与RAG系统的研发，解决跨场景算法迁移与知识沉淀问题
- 统筹大模型的工程化部署与性能调优，确保在云端和边缘端满足工业级低延迟、高可靠要求
- 负责团队技术管理、人才梯队建设，并牵头重大技术攻关项目，推动技术专利与标准输出
- 精通Python，熟练掌握PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，深入理解Transformer架构
- 具备大模型微调、RAG、向量数据库的完整落地经验，熟悉ONNX、TensorRT等推理优化技术
- 拥有大模型系统级架构设计能力，熟悉云端与边缘端一体化部署
- 具备优秀的跨团队沟通、复杂问题攻坚和团队管理能力
申请策略
- 了解宁德时代在智能制造方面的战略布局，在面试中展现对业务的思考
- 准备一个完整的技术方案，展示如何将大模型落地到工业场景
- 突出大模型从0到1的落地项目经验，特别是工业场景的案例
- 强调RAG、模型量化、部署优化等具体技术细节和成果
- 展示团队管理、项目牵头和跨部门协调的经验
- 如有专利、论文或技术标准输出，务必列出
- 可补充学习工业控制、设备通信协议等知识，增强对业务的理解
- 熟悉边缘计算平台（如NVIDIA Jetson）和模型加速技术
面试指南
- 回答项目经验时，采用STAR法则，突出个人贡献、技术难点和量化成果
- 回答技术方案问题时，先分析业务场景，再提出技术架构，最后说明落地步骤和风险控制
- 回答管理问题时，强调目标对齐、流程规范和团队培养
- 请详细描述一个你主导的大模型落地项目，包括技术选型、难点和效果
- 如何解决大模型在工业场景中的低延迟和高可靠性问题？
- 如何设计一个跨设备、跨工厂的算法迁移方案？
- 作为技术负责人，如何管理团队并推动跨部门协作？
- 如何评估和选择适合工业场景的大模型？
职位点评
77
综合评分
新能源巨头，技术前沿，薪资优厚，发展空间大，但工作地点相对偏远。
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
适合追求前沿技术、有强烈成长动机，且能接受一定工作强度和地点的资深技术专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展90
工作生活45
使命价值80
薪资福利
85较高
宁德时代作为上市巨头，薪资水平高，福利完善，能提供较好的经济回报和稳定性。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
该岗位处于技术前沿，涉及大模型、RAG等，且作为技术负责人，有丰富的成长和晋升空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、Transformer、RAG、向量数据库、ONNX、TensorRT、模型量化、大模型部署
成长机会技术路线规划、技术攻关、技术专利、技术标准、团队管理、人才梯队建设
业务类型profit_center
工作生活
45较低
工作地点在宁德，相对偏远，且岗位要求高，可能面临较大工作压力，WLB一般。
工作模式仅现场办公
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
该岗位推动工业智能化，对制造业升级有积极意义，行业前景广阔。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号工业智控、技术攻关、核心技术能力沉淀
创新程度积极采用新技术
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