舍弗勒
人工智能专家 AI Expert (上海)
人工智能专家 AI Expert (上海)
发布于 大约 11 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
深度学习
NLP
PyTorch
RAG
TensorFlow
模型优化
Prompt Engineering
AI 估算 · 25k–45k
该职位为AI专家岗，要求深度学习与项目经验，上海外企，薪资具有竞争力
职位详情
关于这个职位
作为舍弗勒的人工智能专家，你将专注于将AI技术应用于研发领域，推动大型模型和深度学习项目从规划到落地的全过程
你将与全球团队协作，跟踪技术前沿，为产品和工艺创新提供智能化解决方案，适合拥有3年以上AI经验、精通Python和主流框架的技术人才
最低要求
教育背景：AI、计算机科学、数据科学或相关领域
工作经验：超过3年AI相关经验，至少2年AI应用或大模型项目经验，有AI在研发领域实际应用经验者更佳
技术技能：
深入理解AI/大模型原理，精通至少一种深度学习框架（如TensorFlow/PyTorch）
熟悉NLP、模型优化、RAG、Agents、Prompt Engineering等关键技术
优秀的Python编程能力，具备扎实的软件设计和开发能力
熟悉主流数据架构、IT技术架构和云服务
团队协作：良好的团队合作和沟通能力，能有效应对技术和业务挑战
研究能力：能够推动技术创新和前沿研究，促进团队中AI的技术进步和应用
其他：英语熟练，包括听、说、读、写能力
工作职责
技术任务：负责AI在不同应用中的整体技术实现，利用AI赋能研发领域的技术和产品开发，制定有前瞻性和技术可行性的技术实施路线图
项目实施：从技术层面领导并参与AI项目的规划、设计、开发和部署，确保高质量交付和持续优化
项目指导：解决项目中的技术难题，为项目团队提供技术指导和建议，在整个项目执行过程中持续优化开发流程
技术趋势跟踪与创新驱动：跟踪AI技术最新趋势，探索AI与研发的协同效应，推动前沿技术的应用以促进创新
跨部门协作：作为技术接口，与总部及内部团队（如集团IT、运营数字化与IT等）以及供应商和合作伙伴进行高效沟通与合作
与总部协调：与总部对应团队协作，协调技术进展和全球/区域解决方案
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿：接触大模型、RAG、Agent等最新AI技术，保持技术竞争力
- 国际平台：与外企全球团队合作，积累跨文化协作经验
- 行业应用：AI在汽车和工业研发中的落地场景丰富，技术变现空间大
- 职业稳定：舍弗勒为德资巨头，工作稳定，福利完善
- 技术深度要求高：需同时掌握算法、工程和业务知识，学习曲线陡峭
- 跨部门协调复杂：需与总部及多个内部团队沟通，可能面临时差和文化差异
- 工作节奏可能较快：作为技术核心，需要同时推进多个项目并保证交付质量
- 适合有3年以上AI经验、热爱前沿技术、具备强自驱力且愿意在制造业研发领域深耕的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从技术专家向AI架构师或技术经理发展，主导更大规模的技术架构
- 深入了解汽车及工业领域业务，转型为业务与技术结合的解决方案专家
- 在舍弗勒这样的国际化公司中，有机会轮岗或调往全球其他研发中心
- 负责研发领域AI项目的整体技术实现，包括大模型应用、模型优化和部署
- 制定技术路线图，主导项目规划与交付，并解决技术难题
- 跟踪AI技术趋势，推动前沿技术（如RAG、Agent）在研发中的落地
- 与总部及跨部门团队协作，确保技术方案对齐全球标准
- 扎实的深度学习理论基础，精通TensorFlow或PyTorch框架
- 熟练掌握NLP、模型优化、RAG、Agents及Prompt Engineering等关键技术
- 优秀的Python编程能力，熟悉主流数据架构和云服务
- 良好的英语沟通能力，能与全球团队协作
申请策略
- 在cover letter中表达对AI+制造业的兴趣，展示对舍弗勒及其产品（如轴承、汽车部件）的理解
- 提前了解舍弗勒的数字化战略和AI案例，可在面试中主动提问
- 突出大模型或NLP相关项目经验，尤其是落地案例（如模型优化、RAG应用）
- 强调Python编程能力和深度学习框架的使用深度，附上GitHub或项目链接
- 展示跨团队协作和沟通成果，尤其是与海外团队合作的经验
- 如有研发领域AI应用经验（如CAD/CAM、仿真等），务必重点描述
- 补充RAG、Agent、Prompt Engineering等大模型应用技术，可参考开源项目实践
- 强化云服务知识（如AWS、Azure）和MLOps能力，增加工程化经验
面试指南
- 按STAR原则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验，强调技术难点和你的贡献
- 对技术概念回答需清晰定义，再结合实际场景，展示深度理解
- 对于协作问题，突出沟通策略、结果导向和同理心
- 请介绍一个你主导的AI项目，从需求到部署的全过程
- 你对RAG和Agent的理解是什么？在什么场景下使用？
- 如何评估和优化大模型的性能？请举例说明
- 描述一次跨团队或跨文化的协作经历，遇到冲突如何解决？
- 为什么选择AI在制造业研发中的应用？你对这个方向的展望是什么？
匹配度报告
68
综合匹配度
外企AI专家岗，前沿技术栈，成长机会好，但需现场办公，WLB一般。
适合人群
最适配发展动机强的求职者，追求技术前沿和成长机会，可接受现场办公和一定工作强度。
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40
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
该职位为外企正式岗位，薪资福利有竞争力，但未明确具体薪资和福利细节，补偿动机满足程度较好。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
85较高
职位涉及前沿AI技术，有明确的创新驱动和跨部门协作机会，成长路径清晰，发展动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI、大模型、NLP、RAG、Agents、深度学习、TensorFlow、PyTorch
成长机会outstanding development opportunities、drive for innovation
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
工作地点固定在上海安亭，未提及远程或弹性办公，且外企研发岗位可能有一定强度，生活方式满足度较低。
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
70中等
AI赋能制造业研发，属于行业创新方向，但舍弗勒为传统企业，社会影响力中性，意义感满足度中等。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs