宁德时代
AI 应用开发工程师
AI 应用开发工程师
发布于 18 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Ai Agent
Llm
Rag
多智能体系统
大模型应用
智能制造
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
新能源巨头的核心AI架构岗，技术前沿、业务价值高，但具体办公地点与WLB需进一步确认。
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。
薪资怎么样
35K
比人工智能中位数低
发布情况
正常在招 · 18 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1020 个在招 · 其中人工智能 23 个
市场机会
选择适中
宁德 · 人工智能 · 21 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是宁德时代人工智能部门的AI应用开发工程师，核心职责是负责公司内AI智能体（Agent）系统的设计与开发
具体工作包括搭建单智能体与多智能体协同的架构，设计智能体的核心能力（如任务规划、工具调用），并将其应用于提升锂电智能制造和项目交付流程的效率，最终主导复杂AI Agent系统的落地
最低要求
本科及以上学历，计算机、人工智能、软件工程等相关专业，2-3年及以上AI Agent相关研发与架构经验，专家级技术能力
精通主流AI Agent技术，具备单智能体搭建、多智能体协同架构设计与落地能力，可统筹多项目技术方案与风险管控，主导过2个以上大型Agent系统设计，具备跨系统集成能力
精通主流AI Agent技术栈，熟练掌握LLM应用、Function Calling、RAG、任务规划、智能体调度等核心技术，熟练opencode等开发工具，精通Python，掌握主流Agent框架（如LangChain/LangGraph/AutoGen等）
具备项目全生命周期管理能力，熟悉锂电智能制造
或AI视觉检测项目交付流程
具备跨部门协作能力，具备优秀的抗压能力
工作职责
核心负责AI单智能体搭建、多智能体协同整体架构设计与落地，适配项目各环节提效需求
设计智能体核心能力，任务规划、工具调用、记忆机制、反思机制、协同调度与冲突消解
搭建可扩展、高可靠、可运维的Agent技术底座，支撑业务规模化落地
主导Agent系统前后端、服务化、容器化部署架构，保障性能与稳定性
基于AI Agent技术搭建视觉项目提效体系，打通项目管理、项目交付、部署运维、数据流转等环节，替代重复人工操作，提升项目交付效率与标准化程度
攻克复杂多智能体协同技术难点，评审关键方案，把控整体技术风险与架构质量
优先资格
持有大模型相关认证或开源项目贡献者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿且落地场景明确：直接参与最热门的AI Agent技术开发，并应用于新能源智能制造这一高价值赛道，技术与实践结合紧密
- 平台与资源支持：身处头部上市公司，拥有丰富的业务场景、数据资源和稳定的项目投入，为技术成果落地提供坚实保障
- 影响力显著：岗位负责的技术系统能直接为公司核心业务提效，工作成果易于衡量且影响力大
- 技术复杂度高：多智能体协同、与复杂工业系统集成等是业界公认的技术难点，需要极强的架构设计和问题解决能力
- 跨部门协作要求高：工作涉及与多个业务部门对接，需要良好的沟通推动能力以确保技术方案顺利落地
- 适合具备扎实AI工程化能力、有大型系统架构经验，且对将前沿AI技术应用于实体产业有浓厚兴趣的资深工程师
- 要求求职者不仅懂技术，还愿意深入业务场景，具备优秀的系统思维和沟通协作能力
缺点 / 挑战
- 业务理解压力：需要快速学习并深入理解锂电制造、项目管理等特定领域知识，才能设计出切实有效的AI解决方案
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI Agent与工业智能领域，成为该方向的顶尖技术专家或架构师，负责更具前瞻性的技术预研与攻坚
- 技术管理路线：凭借出色的技术方案能力和项目把控力，逐步承担技术团队管理或项目群管理职责，向技术负责人发展
- 业务融合路线：深入理解锂电制造等垂直领域，转型为懂AI、懂业务的复合型解决方案专家或产品经理
- 负责公司内部AI智能体（Agent）系统的整体技术架构设计与核心功能开发，确保系统可扩展、高可靠
- 将AI Agent技术与公司具体的锂电制造、项目交付等业务流程深度结合，通过智能化手段提升生产效率和项目管理标准化水平
- 攻克多智能体协同中的复杂技术难题，进行技术方案评审，把控项目技术风险与最终质量
- 精通AI Agent技术栈，包括大语言模型应用、RAG、任务规划、函数调用及主流框架（LangChain/LangGraph等）
- 具备大型、复杂软件系统的架构设计能力，熟悉前后端、服务化及容器化部署，有完整的项目落地经验
- 拥有优秀的跨部门沟通协作与项目管理能力，能理解并推动AI技术在工业制造场景中的有效应用
申请策略
- 仔细研究宁德时代在智能制造、AI应用方面的公开报道或技术分享，了解其技术风格和业务痛点，在面试中展现你的思考
- 准备一份关于“如何用AI Agent解决一个具体工业场景问题”的简短思考或方案，作为面试时的加分项
- 突出AI Agent相关项目经验，详细描述你主导或深度参与的智能体系统架构设计、核心功能开发及最终取得的业务效果
- 列举你掌握的AI技术栈（如LangChain、RAG、LLM API调用等）及对应的项目实践，证明技术深度
- 强调项目全生命周期经验，包括如何进行需求分析、技术选型、部署上线以及后续的运维优化
- 如有与工业制造、复杂流程自动化或大型软件系统集成相关的经验，务必重点突出
- 深入研究多智能体协同框架（如AutoGen、CrewAI）与最新论文，提升系统设计的理论高度
- 主动了解锂电制造工艺流程、质量控制及项目管理的基本知识，增强业务领域敏感度
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）具体描述过往项目经验，重点突出技术决策和量化成果
- 对于架构设计问题，从目标、组件、交互、扩展性、容错性等角度系统阐述，并对比不同方案的优劣
- 对于业务场景问题，展现你的分析思路：先理解业务目标与痛点，再抽象出技术问题，最后提出可行的技术方案与价值
- 请描述一个你主导设计的复杂AI Agent系统，其核心架构是怎样的？遇到了哪些关键挑战，是如何解决的？
- 在多智能体协同的场景下，你如何处理智能体之间的任务分配、冲突消解以及通信调度？
- 如果让你为一个具体的锂电池生产环节（如质量检测）设计一个AI Agent提效方案，你的思路是什么？
- 如何保证一个需要7x24小时稳定运行的AI Agent系统的高可用性和可维护性？你会考虑哪些部署和运维策略？
- 你为什么对在制造业应用AI技术感兴趣？你认为AI Agent在工业领域落地的最大障碍是什么？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
70中等
作为头部上市企业的资深技术岗，预计薪资水平处于市场中上，且公司规模大，平台稳定。
薪资信号市场水准 (25K-45K/月)
成长发展
90较高
岗位处于AI Agent技术前沿，并与新能源智能制造这一高增长产业结合，提供极佳的技术深度与广度成长机会。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、RAG、LangChain、多智能体系统、Python、Function Calling
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未明确说明办公模式和工作强度，工作地点位于非一线城市，生活成本相对较低，但具体工作生活平衡情况未知。
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
85较高
将前沿AI技术直接应用于国家战略性新兴产业（新能源）的核心制造环节，技术价值与社会意义结合紧密，创新性强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提效需求、提升项目交付效率与标准化程度
创新程度积极采用新技术
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