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特斯拉
Sr. Software Engineer, Data Analytics Agents & Platform
立即应聘

Sr. Software Engineer, Data Analytics Agents & Platform

发布于 大约 13 小时前

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
学历未注明
SQL
RAG
Big Data
Llm Agents

AI 估算 · 30k–50k

上海高级软件工程师,LLM Agent前沿技术,特斯拉大厂平台,薪资竞争力强

职位详情

关于这个职位

加入特斯拉上海超级工厂,负责构建下一代数据产品——LLM Agent,实现对话式、工具增强的企业数据分析

你将涉及Agent工程、后端服务、数据仓库集成,并推动平台架构演进,是纯软件工程岗位,需具备生产级系统经验

最低要求

● 3-5年软件工程经验,有已交付和维护的生产系统

● 有构建和部署LLM Agent的成熟经验(工具调用、编排、部署、迭代,不仅是原型)
● 扎实的数据分析工程能力:复杂SQL/分析、大数据集、指标和数据质量(非ML模型训练为主)
● 亲自动手构建Agent数据层:知识库、检索/RAG、对话和推理流程、会话/记忆、LLM输出日志和安全
● 数据仓库或大数据平台开发/运维经验(如Hive、Spark、Airflow、分布式SQL引擎、ClickHouse类OLAP或同类企业栈),包括因分析或Agent工作负载推动平台变更的经验
● 扎实的Python和/或Java后端技能(REST API、数据库、分布式系统基础知识)
● 强大的问题解决能力、责任心和团队合作精神

工作职责

● 构建、部署和运维用于工厂和企业分析的LLM Agent:工具调用、工作流、评估和生产监控

● 开发将Agent连接到数据仓库、指标层和大数据平台的后端服务和API(SQL和受管数据集、数据API、标准企业访问模式)
● 与用户进行交互式数据分析:多轮对话、意图澄清、大规模结构化数据以及可解释的结果
● 拥有Agent基础设施:知识库、检索/RAG、搜索或向量索引(按需)、会话状态、权限和审计跟踪
● 为Agent交互演进企业数据仓库和服务架构:重新设计访问层、API和治理
优化基于工具、对话式分析的性能(延迟、吞吐量、成本和可靠性)——与数据工程师合作,边界清晰,可复用能力而非一次性提示
● 将Agent与制造、供应链和政府/合规数据服务的内部产品集成,并维护生产标准(CI/CD、可观测性、按约定的on-call)
● 使用Python(FastAPI/Flask)和/或Java(Spring Boot)实现服务
必要时与前端工程师在React/门户UX上协作(非纯前端职位)
● 与工厂、IT和总部的利益相关者用英语和中文有效沟通

优先资格

● 制造、供应链或政府/监管数据服务项目经验

● 构建和运维大数据平台(数据摄入、调度、服务、可靠性)的经验
● 新能源汽车、机器人或工业机械制造行业背景
● React/Next.js或内部门户开发经验(协作能力,非主要招聘标准)
● Docker/Kubernetes、CI/CD、Elasticsearch/OpenSearch或向量数据库在Agent或分析平台中的使用经验
● 全球制造、汽车或科技组织的大型企业数据平台经验
● 在数据仓库或分析平台上为支持LLM Agent、对话式分析或高交互查询模式而实施架构或性能改进的记录

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 接触前沿的LLM Agent技术,参与企业级AI落地实践,技能积累价值高
  • 特斯拉作为全球领先的新能源车企,平台大,项目影响力强
  • 工作地点在上海超级工厂,可深入理解先进制造业的数据需求
  • 薪资具有竞争力,且特斯拉福利体系完善
  • 需同时掌握Agent工程和传统数据平台技术,技术广度要求高
  • 工厂环境可能需要现场办公,灵活性较低
  • 适合有3-5年后端或数据工程经验、对LLM Agent充满热情、愿意深入制造业务场景的技术人才

缺点 / 挑战

  • 作为核心团队成员,可能面临高强度的项目交付压力

角色解读

  • 向资深Agent/数据架构师方向发展,主导企业级Agent平台设计
  • 向技术管理岗位发展,带领Agent或数据工程团队
  • 在特斯拉内部跨部门发展,深入制造、供应链等业务领域的数据产品
  • 构建和部署LLM Agent,实现工厂及企业数据的对话式分析,涉及工具调用和工作流编排
  • 开发后端服务与API,将Agent连接到数据仓库、指标层和大数据平台
  • 负责Agent基础设施,包括知识库、RAG检索、会话状态和权限审计
  • 与数据工程师合作,演进企业数据仓库架构以支持Agent交互,优化性能
  • 精通Python或Java后端开发,有生产级系统经验
  • 深入理解LLM Agent的构建与部署,包括工具调用、RAG和多轮对话
  • 扎实的数据分析工程能力:复杂SQL、大数据集、数据仓库(如Hive、Spark、ClickHouse)
  • 熟悉Agent数据层技术:知识库、向量搜索、会话管理

申请策略

  • 研究特斯拉在智能制造和数据驱动决策方面的公开信息,在面试中展现业务理解
  • 准备一个完整的Agent项目案例,从设计到部署,突显工程思维
  • 重点突出LLM Agent的实战项目经验,包括工具调用、RAG、生产部署和监控
  • 强调大数据平台和数据仓库的工程经验,特别是SQL性能优化和架构演进
  • 展示Python/Java后端开发能力,以及CI/CD、微服务、API设计等工程实践
  • 如有制造业或供应链数据项目经验,务必凸显
  • 补充LangChain、LlamaIndex等Agent框架的使用经验
  • 熟悉向量数据库(如Milvus、Pinecone)和Elasticsearch

面试指南

  • 使用STAR方法:情境、任务、行动、结果,突出技术决策和工程挑战
  • 展示系统思维:从需求分析、架构设计、实现、测试到运维的完整链路
  • 强调权衡:如性能与成本、灵活性与安全性、迭代速度与稳定性
  • 描述你设计和部署一个LLM Agent的过程,包括工具调用和RAG的实现
  • 如何优化数据仓库查询性能以支持高并发的Agent交互?
  • 请解释你在生产环境中如何监控和调试LLM Agent的输出
  • 你如何处理多轮对话中的上下文管理和意图澄清?
  • 在Agent集成企业数据平台时,你如何设计API和数据访问层?

匹配度报告

75
综合匹配度

特斯拉上海,前沿LLM Agent开发,薪资优厚,现场办公

适合人群
适合重视技术成长和行业前景、能接受现场工作和高强度挑战的求职者
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值80

薪资福利匹配

75中等

特斯拉品牌和上海高级工程师岗位,薪资有竞争力,但JD未明确薪资福利,综合评估中等偏上。

薪资信号未披露(AI估算:30K-50K/月)

成长发展匹配

85较高

岗位涉及LLM Agent前沿技术,技术栈新,成长空间大,但JD未提晋升路径。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Python、Java、SQL、Data Warehouse、Big Data、RAG、FastAPI、Spring Boot、React
业务类型ambiguous

工作生活匹配

60中等

仅现场办公且位于工厂区域,灵活性低,WLB信号未提及,满足程度一般。

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)

使命价值匹配

80较高

特斯拉新能源行业高速增长,社会影响力大,但JD未强调使命具体词,综合良好。

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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