奔驰
AI Solution Architect
AI Solution Architect
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
敏捷开发
解决方案架构
AI/ML
GenAI
LLM
RAG
AI 估算 · 50k–80k
AI解决方案架构师，制定AI战略与路线图，专家级技术岗，极高薪。
职位详情
关于这个职位
作为AI解决方案架构师，您将在梅赛德斯-奔驰中国引领AI创新，负责从规划、设计到实施端到端的AI与生成式AI解决方案，以解决实际业务问题并驱动可衡量的业务成果
您将与各业务部门紧密合作，发现高级分析用例，并推动数据驱动文化在组织内的落地
最低要求
学历要求：
大学学位（硕士/博士优先），在运筹学或相关学科（如数学、统计学、计算机科学、数据挖掘、机器学习、物流工程、物理学或相关定量学科）具有非常强的学术背景
经验要求：
年以上软件/解决方案架构经验，其中5年以上专注于AI/ML/GenAI
拥有大规模（企业或汽车行业）交付AI系统的成功记录
熟悉常见的LLM架构方法（如RAG、Agents）、框架和工具（Langchain、Dify、HuggingFace）及其基本原理
熟悉常见的数据挖掘算法（聚类/分类/回归/关联规则/图模型）和其他算法原理，熟悉常见的机器学习算法原理，如朴素贝叶斯/决策树/随机森林/逻辑回归/SVM等，并具有相关应用经验
熟悉AI和算法在智能制造或营销与销售领域的应用
精通至少两种编程语言：Python/Java/Scala/C++/C#，具备扎实的编码能力
具有Spark使用经验
具有关系型数据库（MySQL/PostgreSQL/Oracle等）使用经验
有图数据库经验者优先
具有DevOps实践经验：源代码控制（首选git）、单元测试、CI/CD
具有敏捷软件开发经验（如Scrum、Kanban）
具有在包含内外部资源的敏捷团队中工作的经验
具有跨国公司或多文化环境工作经验
特定知识：
数据可视化知识（Power BI或Python绘图包等）
强大的图和统计建模经验以及数据分析技能
工作职责
在MBGC IT内部制定并引导技术性AI/ML战略
为MBGC如何从数据科学、AI和ML技术中受益的愿景和技术路线图做出贡献，并制定实现该愿景的具体里程碑
规划、设计和管理MBGC IT中的AI架构体系
与业务部门（包括RD、BMBS和其他BU）合作，理解他们的业务问题，通过咨询发现高级分析用例，并针对这些用例提出/设计/实施解决方案，以驱动可衡量的业务成果
推动数据驱动文化在MBGC的采纳，并将行业最佳实践应用于MBGC的数据资产
利用AI技术推动业务流程创新，并持续监控技术趋势
架构端到端的AI和生成式AI解决方案，在梅赛德斯-奔驰中国范围内交付可衡量的业务影响，并与公司的AI生态系统、平台服务、治理和组合管理流程保持一致
负责以主题专家身份贡献和分享最佳实践、专业知识，并参与相关的技术讨论和治理论坛
持续研究和评估新的AI技术和技巧，以确保梅赛德斯-奔驰中国保持在AI创新的前沿
优先资格
学历：硕士或博士优先
经验：具有图数据库（GraphDB）经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 顶级平台与行业前景：梅赛德斯-奔驰是全球顶级汽车品牌，在此平台能将AI技术应用于真实的、大规模的汽车产业场景，经验极具含金量
- 前沿技术实践机会：职位明确要求GenAI和LLM，并提供从战略到实施的全权责，是接触和实践最前沿AI技术的绝佳机会
- 复合能力培养：角色横跨技术、业务和战略，能极大锻炼解决方案设计、跨部门沟通和推动技术落地的综合能力
- 清晰的职业价值：工作直接驱动“可衡量的业务成果”，技术贡献与商业价值紧密挂钩，个人成就感和市场认可度高
- 同时，该职位属于高端人才市场，竞争激烈
- 该职位适合拥有深厚AI技术背景和丰富架构经验，同时具备强烈业务洞察力和推动力，希望在顶级工业场景中实现技术价值的资深技术专家或架构师
缺点 / 挑战
- 极高的综合要求：需要同时是技术专家、架构师和业务顾问，对知识广度、深度以及软技能都有极高要求，学习与工作压力大
- 技术落地复杂性：在大型传统车企推动AI变革，可能面临遗留系统整合、数据治理、跨部门协作等多重复杂挑战
- 快速迭代与竞争压力：AI领域技术迭代飞速，需要持续高强度学习以保持前沿性
角色解读
- 技术纵深发展：可以从AI解决方案架构师，成长为领域首席架构师或AI技术专家，专注于更前沿的技术（如多模态AI、自主智能体）研究与应用
- 管理路径拓展：凭借对业务和技术的全面理解，可以向技术管理岗位（如AI技术总监、数据科学部门负责人）发展，负责团队建设与战略规划
- 行业专家路线：在汽车行业（尤其是豪华汽车品牌）深度积累AI落地经验，成为“AI+汽车”领域的稀缺复合型专家，影响力可扩展至行业咨询或创业
- 负责从战略规划到落地实施的全链路AI解决方案架构工作，包括制定技术路线图、设计系统架构和管理AI技术栈
- 作为业务与技术之间的桥梁，深入理解研发、销售等部门的业务痛点，并将其转化为可实施的AI/ML用例和解决方案
- 主导端到端的生成式AI（GenAI）和大语言模型（LLM）解决方案的设计与实施，例如基于RAG或智能体（Agents）架构的应用
- 推动组织内的AI技术采纳与文化变革，并持续跟踪前沿技术趋势，确保技术选型的先进性与适用性
- 深厚的AI/ML/GenAI技术功底：需要精通从传统机器学习算法到现代大语言模型（LLM）的架构、原理及应用，并熟悉相关工具链（如Langchain, HuggingFace）
- 强大的解决方案架构与工程化能力：具备8年以上的架构经验，能将业务需求转化为可扩展、可维护的技术方案，并熟悉Spark、关系型数据库及DevOps全流程
- 出色的业务理解与沟通能力：能够与不同业务部门高效协作，挖掘潜在需求，并用技术语言阐述解决方案的商业价值
- 跨国企业与敏捷协作经验：需要在多文化、跨部门的敏捷团队环境中工作，并具备良好的项目管理与知识分享能力
申请策略
- 申请前深入研究梅赛德斯-奔驰（特别是中国区）近年在数字化和AI方面的公开报道、战略发布，在求职信或面试中展现你的了解和思考
- 强调你在跨国企业或多文化环境中的工作经验，以及你如何适应敏捷工作方式，这符合该职位对协作软实力的要求
- 重点突出“从0到1”或大规模落地AI系统的完整项目经验，特别是涉及GenAI/LLM解决方案的案例，需清晰阐述你的架构设计、技术选型与业务成果
- 详细描述与业务部门合作、挖掘需求并设计解决方案的经历，体现你作为“技术翻译”和“问题解决者”的能力
- 量化你在过往项目中带来的业务影响（如效率提升百分比、成本节约、收入增长等），这是证明你价值的关键
- 清晰列出你的核心技术栈，特别是职位描述中强调的Python、Spark、LLM工具链（Langchain等）、数据库和DevOps相关技能
- 深化对汽车行业（尤其是智能制造、数字营销）业务逻辑的理解，可以提前研究奔驰在中国的业务布局和数字化转型案例
- 若对某些提到的工具（如Dify, 特定图数据库）不熟，可进行针对性学习和搭建小型原型，以展示快速学习能力
面试指南
- 对于案例类问题，采用“背景-任务-行动-结果（STAR）”框架，重点突出你在“行动”中的技术决策、权衡思考和领导力，并用“结果”中的量化数据证明价值
- 对于解决方案设计问题，可以遵循“理解业务目标 -> 分析数据与约束 -> 提出技术方案与架构 -> 评估风险与收益 -> 规划实施路径”的逻辑链来组织回答，展现结构化思维能力
- 对于软技能和协作类问题，结合具体事例，说明你如何倾听、沟通、建立信任、管理期望并最终达成共识，体现你作为桥梁角色的价值
- 请分享一个你主导设计并成功落地的大规模AI/ML系统案例，重点说明你遇到的架构挑战和如何解决的
- 当业务部门提出一个模糊的需求时，你如何开展工作，最终将其转化为一个具体的、可实施的AI解决方案？
- 针对一个具体的业务场景（例如：提升车辆售后服务客户满意度），你会如何设计一个生成式AI（GenAI）解决方案？请描述你的技术选型和架构思路
- 在推动一项新技术（如某个新的AI框架）在传统组织内落地时，你遇到过什么阻力？你是如何说服相关方并推动变革的？
- 你如何确保你设计的AI系统是可靠、可扩展且符合伦理规范的？请谈谈你在模型治理和MLOps方面的实践经验
职位点评
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