滴滴出行
AI设计工程师 / AI Design Technologist
AI设计工程师 / AI Design Technologist
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
设计与创意
RAG
LLM
Rest API
Prompt Engineering
AI Agent
LangGraph
Crewai
Multi-Agent
Figma Plugin Api
AI 估算 · 25k–45k
AI+设计交叉岗位稀缺，北京大厂薪资竞争力强，技术门槛高，薪资处于市场中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位专注于为设计团队构建AI Agent和Multi-Agent工作流，利用LLM、RAG等技术自动化重复性设计工作，提升效率与创造力
你需要兼具扎实的工程能力（Python/TypeScript）和设计思维，与设计师紧密协作，打造可复用的AI工具和模板，持续探索AI×设计的前沿应用
最低要求
扎实的计算机科学背景，具备 Python 和 TypeScript 的实际开发能力
有构建 LLM 应用或 AI Agent 的实际经验，熟悉 LangChain / LangGraph / CrewAI 或类似框架
理解 RAG 架构、向量数据库、Prompt Engineering 的核心原理，并有实际工程落地经历
熟练使用 Figma，了解 Figma Plugin API 和 REST API 的基本用法
具备良好的用户体验思维，熟悉主流设计工作流程、设计系统结构、组件规范体系
良好的跨职能沟通能力，能在工程语境和设计语境之间自由切换
有较强的自驱力和学习能力，能够积极尝试新工具、新模型、前沿新技术
工作职责
深入了解设计团队的实际工作流程，识别可自动化的痛点，设计并构建针对性的 AI Agent
搭建 Multi-Agent 工作流，打通跨工具的设计流水线，保障可靠性与可观测性
建立可复用的 Prompt 库、Agent 模板等内部工具文档，让 Agent 在团队内可沉淀传播
持续追踪 AI × 设计领域的最新进展，保持对行业演化方向的清晰判断
输出技术趋势判断信息，帮助团队提前布局
与研发团队协作，推动设计团队的 AI 可读性建设
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与设计交叉的前沿领域，技术积累价值高，行业需求旺盛
- 滴滴作为大厂，平台资源丰富，有机会接触海量设计场景和工程实践
- 工作内容创新性强，能直接推动设计效率革命，成就感高
- 需要同时精通工程和设计，跨领域学习曲线陡峭
- AI技术迭代快，需要持续学习和跟踪最新进展，工作节奏可能较快
- 作为设计部门的工程师，可能面临与纯研发团队协同的沟通成本
- 适合兼具技术实力和设计审美、热爱探索AI应用边界、自驱力强的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术深耕：成为AI+设计领域的专家，主导设计团队AI基础设施建设
- 管理方向：带领AI设计工具团队，负责更大范围的效率提升和技术战略
- 跨领域融合：转型为AI产品经理或设计工具创业者，将技术经验与设计洞察结合
- 为设计团队开发AI Agent，自动化重复性设计任务，如自动生成设计稿、组件替换等
- 搭建Multi-Agent工作流，整合Figma、内部工具等，实现设计流水线自动化
- 建立Prompt库和Agent模板，沉淀最佳实践，支持设计师自助使用AI工具
- 跟踪AI×设计前沿技术，输出趋势判断，为团队技术布局提供参考
- 扎实的编程能力：熟练掌握Python和TypeScript，能独立开发AI应用
- LLM与Agent经验：熟悉LangChain等框架，有实际构建AI Agent或RAG系统的经历
- 设计工具与思维：熟练使用Figma，了解其插件生态，同时具备用户体验和设计流程知识
- 跨领域沟通：能在工程和设计语境间自如切换，理解设计师需求并技术落地
申请策略
- 关注滴滴设计团队的博客或技术分享，了解其AI工具建设现状
- 准备一个结合AI与设计的Demo或案例，展示工程落地能力
- 突出LLM/AI Agent的实际项目经验，特别是与设计工具结合的作品
- 展示Figma插件开发或设计自动化相关的作品，量化效率提升效果
- 强调跨团队协作经历，体现沟通能力
- 列出技术博客或开源贡献，证明自驱力和学习能力
- 深入学习LangChain、CrewAI等框架，动手搭建一个简单的设计Agent原型
- 熟悉Figma的Plugin API和REST API，尝试开发一个小型插件
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果
- 重点突出技术选型、解决思路和量化成果
- 技术+体验结合：解释技术细节时，始终关联对设计师用户体验的影响
- 结构化思考：用分点或流程图展示设计-开发-落地的完整逻辑
- 描述一个你用LLM构建Agent的项目，遇到过什么挑战？如何解决？
- 如何说服设计师使用你开发的AI工具？请举例说明
- Figma插件开发中如何处理异步数据？请画出架构图
- 如何评估一个设计流程是否适合自动化？给出决策框架
匹配度报告
69
综合匹配度
AI+设计交叉前沿岗位，技术成长极高，薪资福利不错，但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长、热爱前沿AI应用、愿意投入时间和精力学习的学生或工程师。
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90
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
滴滴上市大厂，薪资福利有竞争力，但JD未明确具体数字，薪资信号为'未披露'。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展匹配
90较高
岗位处于AI×设计前沿，需要持续学习新技术，成长空间大；JD明确提到‘持续追踪前沿’‘保持判断’，成长信号强烈。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、AI Agent、LangChain、RAG、Vector Database、Multi-Agent
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，地点北京，未提及弹性工作或WLB福利，且作为AI先锋岗可能存在一定强度。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
70中等
滴滴出行属于稳定成熟行业（出行），但AI×设计创新领域有社会价值，可提升设计师效率，社会影响中性偏正。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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