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人工智能工程师（产数）
人工智能工程师（产数）
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
RAG
多模态
知识图谱
时序预测
MCP
智能体框架
A2A
AI 估算 · 25k–40k
上海AI工程师市场薪资结合国企特性，技能要求高，薪酬有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位负责开发工业设备智能体，利用大模型、RAG、多模态等技术实现设备故障诊断、调优和节能
工作涉及算法研发、数据处理与评估框架设计，需要熟悉Java、Python、智能体框架和时序预测算法
最低要求
教育背景：优先硕二及以上、博士在读学历，机械工程、控制工程等相关专业
知识技能：熟练掌握 Java 语言，Python 语言，熟悉Spring框架
熟悉信息检索基本原理，了解常见的搜索算法（如倒排索引、BM25 等）
熟悉数据库技术，如MySQL或PostgreSQL，以及ORM框架如MyBatis
熟悉至少一种主流智能体框架，如Dify、Coze、FastGPT、LangChain
熟悉检索增强生成（RAG）、MCP、A2A等智能体相关技术
熟悉前端技术React、Vue
熟悉时序数据预测算法，优化算法、概率推理、决策理论、知识图谱等相关知识
工作经验：有AI产品研发经历，有基于主流智能体平台搭建过智能体经验;有大模型微调经验;有设备故障诊断，工艺调优、设备节能、预测性维护相关功能的开发经验 能力素质：优秀的跨团队沟通能力与项目推动力
自我驱动强，能快速学习复杂业务场景
工作职责
负责智能体功能开发，包括不限于设备检修辅助、设备售后辅助、设备调优辅助、设备节能辅助等功能
研发设备故障诊断、设备健康状态评估、工况调优及节能、预测性维护等模型算法，实现大小模型协同
结合设备运维、设备调优、设备节能等领域的专业知识，运用 RAG、Long Context、RL、多模态等技术，不断提升模型对设备智能运维及调控的理解深度和推理准确性
研究工业设备各类异构数据的特点，设计和实施多源异构数据治理方案
设计和实施适用于设备运管智能体评估框架，结合工业场景的关键指标，对智能体的模型性能进行全面监测和评估
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中国移动作为大平台，提供稳定性和丰富资源
- 技术栈前沿，涉及大模型、智能体等新兴领域
- 工业AI方向前景广阔，能积累核心行业经验
- 技术复杂度高，需同时掌握算法、工程和工业知识
- 国企环境可能决策流程较长，创新速度或有影响
- 项目周期和强度可能较大，需要较强的抗压能力
- 适合具有算法和工程背景，希望在工业AI领域深耕的技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向AI架构师或技术专家方向发展，深入工业AI领域
- 积累工业场景经验，成为设备智能运维领域的专家
- 可在大型项目中锻炼管理能力，转向技术经理岗位
- 开发工业设备智能体，实现设备故障诊断、调优节能等核心功能
- 研发大小模型协同算法，运用RAG、多模态等技术提升模型推理能力
- 设计多源异构数据治理方案和智能体评估框架
- 精通Java、Python及Spring框架，具备扎实的编码能力
- 熟悉主流智能体框架（Dify、Coze等）和RAG、MCP等前沿技术
- 掌握时序预测、优化算法、知识图谱等工业AI相关技术
申请策略
- 提前了解中移上研院在新型工业化和北斗定位方面的业务方向
- 在面试中展示对工业AI的理解和热情
- 重点突出AI产品研发项目，尤其是智能体搭建和大模型微调经历
- 展示在设备故障诊断、工艺调优等工业场景的实际案例
- 强调跨团队协作和项目推动能力，体现自主性
- 列出掌握的智能体框架和技术栈（Dify、RAG等）
- 熟悉主流智能体框架（如LangChain、Dify）并动手实践
- 补充工业控制或设备运维相关基础知识
面试指南
- 使用STAR法则描述项目：情境、任务、行动、结果
- 技术问题从原理到实践，先解释概念再结合实际案例
- 对于开放性问题，展示结构化思维和行业洞察
- 如何设计一个设备故障诊断智能体？请描述技术架构
- RAG在工业场景中如何应用？有哪些挑战？
- 时序预测有哪些常用方法？如何处理工业数据的特点？
- 如何评估智能体的性能？请举例说明评估指标
- 请分享一个你微调大模型的项目经验
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂稳定，前沿AI技术栈，工业方向，现场办公，成长空间大。
适合人群
适合重视技术成长和平台稳定性的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利匹配
70中等
国企大平台，薪资福利稳定，但具体数值未披露。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展匹配
85较高
技术前沿（大模型、智能体），有良好的成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Java、Python、Spring、Dify、Coze、FastGPT、LangChain、RAG、MCP、A2A、时序预测、知识图谱、多模态
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，未提及弹性工作，WLB信号不明显。
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）
使命价值匹配
75中等
工业AI助力新型工业化，社会价值较高，技术积极创新。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号新型工业化、赋能企业智能化转型
创新程度积极采用新技术
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