奔驰
Process Digitalization Engineer
Process Digitalization Engineer
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
大数据处理
数据可视化
机器学习
测试平台
系统集成
PyTorch
RPA
TensorFlow
AI 估算 · 30k–50k
该职位要求硕士学历及AI/大数据等前沿技术栈，技能门槛高，在汽车智能化领域需求旺盛，薪资具备较强市场竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为流程数字化工程师，您将负责利用AI和大数据技术，推动梅赛德斯-奔驰在自动驾驶和智能座舱领域的研发测试流程智能化
核心工作包括设计和实施数字化解决方案以优化系统集成与测试流程，支持数字测试平台的开发与运维，并构建测试资源的数字化管理系统
您将通过数据可视化和智能应用，提升研发效率和管理精细化水平
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学与技术、软件工程、大数据、人工智能、自动化等相关专业
核心技能：精通AI和大数据相关技术与工具
具备AI算法应用（如机器学习、异常检测）和大数据处理（数据采集、清洗、分析、建模）的实践经验
能够独立设计和实施数字化解决方案
工具能力：精通至少一种大数据处理工具（如Hadoop, Spark, Flink等）和一种AI开发工具或框架（如Python, TensorFlow, PyTorch等）
业务理解：了解汽车研发流程
熟悉自动驾驶和智能座舱系统集成与测试相关业务（如测试台架和测试车辆操作、外包测试管理）
能够快速对接业务需求，将数字技术与业务深度融合
平台能力：了解数字测试平台的架构和运维逻辑
合规能力：了解汽车行业数据安全和隐私保护的相关规范
能够确保数字化流程和数据管理符合行业标准和公司要求
中文为母语，英语流利，德语为加分项
具备优秀的沟通和团队合作能力，能在多元文化的全球团队中工作
逻辑思维清晰，具备强大的问题分析和解决能力，能够快速定位数字化流程和工具应用中的问题并提出优化方案
学习能力强，对汽车行业的数字化和智能化技术感兴趣，能够快速跟踪行业新技术和趋势并主动提升专业能力
责任心强，工作态度端正，执行力强
能够按时高质量完成各项任务
具备一定的抗压能力
能够应对多场景、多需求的数字化推广工作
工作职责
数字化流程与工具实施
负责MB.OS系统集成与测试全流程的数字化梳理与优化
结合AI和大数据技术，设计并实施数字化解决方案（如流程自动化、数据闭环管理等），消除流程断点，提升流程合规性与效率
引入、适配和二次开发AI与大数据相关工具（如测试数据挖掘、异常检测、机器人流程自动化RPA等），并将其应用于测试用例生成、测试结果分析、故障定位等场景，以降低人力成本，提高测试准确性
推动全系统集成与测试流程的数字化标准化，制定数据采集、存储、分析和应用的规范，确保流程可追溯、数据可复用
数字测试平台支持
配合数字测试平台的开发与运维，负责平台数据模块和AI分析模块的构建与优化，实现测试数据的实时采集、批处理、智能分析和可视化展示，支持测试平台的高效稳定运行
基于测试平台数据，运用大数据算法挖掘测试过程中的规律与瓶颈，输出分析报告，为测试策略优化和平台迭代升级提供数据支持
负责测试平台与测试台架、测试车辆、外包供应商测试系统间的数据对接，实现测试数据的一体化管理与共享
测试资源数字化管理
构建并优化测试资源（测试台架、测试车辆、外包测试供应商）的数字化管理系统，利用数字化工具实现资源信息、使用状态、调度的可视化管控，提升资源利用率和调度效率
负责外包测试供应商的数字化对接与管理，构建供应商测试数据和服务质量的数字化评估体系，通过数据监控实现供应商服务的动态管理与优化
建立测试资源台账的数字化管理机制，实现资源全生命周期（采购、使用、维护、报废）的数字化追溯与管理
数据可视化与智能应用
负责构建相关业务管理的可视化仪表盘，整合AI分析结果与大数据洞察，实现对关键指标（如测试进度、资源利用率、缺陷率、供应商绩效达成率）的实时监控与异常预警
探索AI和大数据在相关业务中的创新应用（如场景仿真优化、自动化缺陷评审等），推动数字化能力的迭代升级
其他相关工作
配合其他团队完成数字化相关培训，推动数字化理念在全员的落地，指导相关岗位人员规范使用数字化工具和平台
跟踪行业数字化技术（AI、大数据、物联网等）在汽车研发和自动驾驶/智能座舱领域的应用趋势，提出数字化优化建议，支持团队数字化战略的落地
完成上级交办的其他数字化相关工作
优先资格
熟悉流程自动化工具（RPA）和数据可视化工具（如Tableau, Power BI, FineBI等）者优先
有构建或优化平台数据模块和可视化模块经验者优先
熟悉数据库设计与开发（如MySQL, Oracle等）者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在奔驰这样的全球汽车巨头工作，能接触到最前沿的汽车智能化项目和庞大的真实业务数据，平台背书强
- 技能复合性高：同时深耕AI/大数据技术和汽车垂直领域，构建“技术+行业”的双重壁垒，职业护城河深
- 行业前景好：智能驾驶和智能座舱是汽车行业的核心赛道，相关数字化人才需求持续旺盛，职业发展空间广阔
- 跨领域沟通复杂：工作需要频繁与测试工程师、平台开发人员、外包供应商等多方沟通，对业务理解力和沟通协调能力是考验
- 工作可能涉及多任务并行：需同时支持流程优化、平台建设和资源管理等多个数字化方向，要求具备优秀的项目管理和多任务处理能力
- 适合拥有扎实AI/大数据技术背景，并对汽车行业有浓厚兴趣，希望将技术能力应用于解决复杂工业场景问题的工程师
缺点 / 挑战
- 技术挑战大：需要将前沿的AI/大数据技术落地到复杂的汽车研发测试场景中，解决实际工程问题，对技术深度和解决问题能力要求高
角色解读
- 技术纵深发展：可成为汽车数字化测试领域的专家，专注于AI算法在测试场景的深度应用，或大数据平台架构师
- 业务管理拓展：积累足够业务理解后，可向测试项目经理、数字化产品经理或研发流程优化专家等复合型岗位发展
- 行业跨界机会：掌握的AI+汽车行业知识，在智能汽车、工业互联网、高端制造等领域均有广泛的职业发展空间
- 核心工作是运用AI和大数据技术，对自动驾驶和智能座舱的研发测试流程进行数字化改造与优化，例如设计流程自动化方案、开发智能分析工具
- 负责数字测试平台的数据模块和AI分析模块的构建与维护，实现测试数据的智能处理、分析和可视化，为测试决策提供数据支持
- 建立并管理测试资源（台架、车辆、供应商）的数字化系统，实现资源的可视化调度和全生命周期追溯，提升整体资源利用效率
- 扎实的AI与大数据技术栈，包括熟练使用Python、TensorFlow/PyTorch等框架进行算法开发，以及掌握Spark/Hadoop等工具进行大规模数据处理
- 对汽车研发，特别是自动驾驶和智能座舱的系统集成与测试业务有深入理解，能将技术方案与具体的测试场景和业务痛点紧密结合
- 具备平台思维和工程化能力，能够参与或主导数据平台、可视化系统的模块构建，并确保方案符合数据安全与行业合规要求
申请策略
- 申请前深入研究奔驰在智能驾驶和MB.OS方面的最新动态和技术路线，在面试中展现你对公司业务的了解和热情
- 准备好用STAR法则详细阐述过往项目中遇到的困难、你的技术解决方案以及最终的业务价值，这是技术面试的核心
- 重点突出与AI算法（如异常检测、预测模型）或大数据处理（数据管道构建、分析建模）相关的项目经验，量化项目成果（如提升效率XX%）
- 详细描述任何与“系统集成”、“测试平台”或“流程自动化”相关的经历，展现将技术应用于具体业务场景的能力
- 如果有汽车、制造业或大型复杂系统的项目背景，务必清晰说明，这是证明业务理解力的关键
- 深入理解汽车V模型开发流程、自动驾驶/智能座舱的测试验证体系，可以通过行业报告、技术论坛补充相关知识
- 熟悉一到两种主流的数据可视化工具（如Tableau或Power BI）和RPA工具，即使不精通，了解其应用场景也能加分
- 强化数据安全和合规知识，了解GDPR、汽车行业数据安全标准等，在面试中体现风险意识
面试指南
- 对于技术方案类问题，建议采用“业务痛点 -> 技术选型与架构 -> 关键实现细节 -> 效果评估与迭代”的逻辑进行阐述
- 对于项目经验类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的个人贡献、技术决策依据和项目带来的量化价值
- 对于软技能和场景题，展现你的沟通协作方法、问题解决框架以及对业务目标和技术平衡的思考
- 请分享一个你利用机器学习或大数据技术解决实际业务问题的项目，你在其中扮演的角色、遇到的挑战以及最终效果如何？
- 如果让你设计一个用于自动驾驶测试数据异常检测的系统，你会考虑哪些关键因素和技术选型？
- 如何确保你开发的数字化工具或流程能够被不同背景的测试工程师有效使用？
- 当业务部门提出的需求与技术实现的复杂度或周期存在矛盾时，你会如何处理？
- 你如何跟踪和学习AI/大数据领域的新技术，并评估其在汽车测试场景中的应用潜力？
职位点评
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