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发布于 大约 16 小时前普通员工/个人贡献者
北京市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
自动化
RAG
GO
LLM
向量数据库
Prompt Engineering
AI 估算 · 15k–25k
AI岗位需求旺盛，大厂加持，1年经验在北京薪资有竞争力，但JD未披露具体数字，按市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是汽车之家的AI工程师岗位，主要负责基于大模型（LLM）开发智能应用和自动化工具，如RAG知识库、智能问答、代码辅助等
你将与产品、前后端团队协作，将AI能力落地到实际工作流中，提升团队效率
适合具备后端开发经验并对大模型应用感兴趣的技术人才
最低要求
本科及以上学历，计算机、软件、自动化等相关专业，1 年以上开发 / AI 应用相关经验
熟悉至少一种后端语言：Python / Java / Go 优先，能独立完成接口开发
了解大模型基本原理，有 LLM API 调用经验（如 OpenAI、通义千问、豆包等）
工作职责
负责公司业务线的 AI 提效工具、自动化流程 设计与开发，提升产品、研发、测试团队效率
基于大模型（LLM）构建 RAG、智能问答、文档处理、代码辅助、流程自动化 等应用
对接业务需求，将 AI 能力落地到实际工作流：如自动处理数据、智能审核、客服 / 销售话术生成等
优化 Prompt 工程、模型调用策略、上下文管理、向量数据库等，提升 AI 输出稳定性与准确性
与产品、前端、后端、测试协作，完成 AI 应用从需求→方案→开发→上线→迭代全流程
跟踪业界 AI 工具与技术，持续引入更高效的方案落地
优先资格
有以下任意一项经验优先：
RAG 知识库、文档解析、文本抽取、总结、分类
提示词工程、AI 工作流编排
向量数据库（Milvus、Chroma、Pinecone 等）
自动化脚本、数据处理
AI 洞察
优缺点分析
- 技术前沿：直接接触大模型、RAG等最新AI技术，积累稀缺经验
- 平台优势：汽车之家为上市公司，资源丰富，项目落地机会多
- 跨团队协作：与产品、前后端、测试等多角色配合，锻炼综合能力
- 技术更新快：需持续学习业界最新AI工具和技术，保持竞争力
- 业务落地压力：需要将AI能力与实际工作流紧密结合，解决真实问题，对工程化能力要求高
- 适合具备1年以上开发经验、对大模型应用充满热情、喜欢快速迭代并解决实际问题的工程师
角色解读
- 技术深度：从AI应用开发到模型调优、架构设计，成为AI领域的专家
- 管理路线：积累项目经验后，可向技术主管或AI团队负责人发展
- 行业拓展：汽车之家深耕垂直领域，可深入了解汽车行业的AI解决方案，拓展业务视野
- 设计并开发AI提效工具和自动化流程，提升产品、研发、测试团队的效率
- 基于大模型（LLM）构建RAG、智能问答、文档处理等应用，推动AI能力落地
- 与产品、前后端、测试协作，完成AI应用从需求到上线的全流程
- 扎实的编程能力：熟悉Python/Java/Go中的至少一种，能独立完成接口开发
- 大模型应用经验：了解LLM基本原理，有调用OpenAI、通义千问等API的经验
- AI技术栈：熟悉RAG、Prompt工程、向量数据库（Milvus、Chroma等）者优先
申请策略
- 了解汽车之家业务：面试前熟悉其产品线（如汽车资讯、智能车机等），思考AI如何赋能
- 准备一个完整的AI应用案例：从需求到实现，展示项目全貌
- 突出LLM API调用经验：列出使用过的大模型平台（如OpenAI、通义千问）及具体应用场景
- 强调后端开发项目：展示独立完成接口开发的能力，附上GitHub或个人项目链接
- 如果有RAG或Prompt工程经验，务必详细描述
- 补充向量数据库知识：学习Milvus、Chroma的基本使用和集成
- 练习Prompt工程设计：尝试优化不同任务的Prompt，提高输出准确性
面试指南
- STAR法：针对项目经验问题，描述情境、任务、行动和结果
- 技术方案对比：当问及设计问题时，先阐述需求，然后对比不同方案的优缺点，最后给出推荐
- 请描述你之前使用LLM API的项目经验，遇到的最大挑战是什么？
- 如何设计一个RAG系统？请讲一下你的技术方案
- 你是如何优化Prompt以提升模型输出质量的？
- 谈谈你对向量数据库的理解，以及如何选择适合的向量库？
- 请设计一个自动化流程，使用AI自动审核用户评论
- 复习大模型基础：Transformer、预训练、微调等核心概念
匹配度报告
64
综合匹配度
大厂AI岗，前沿技术栈，成长迅速，但WLB和薪资细节未明确。
适合人群
该职位最适合追求技术成长、愿意学习前沿AI技术的求职者，薪酬有竞争力但工作生活平衡一般。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展90
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
65中等
薪资未披露，但大厂背景和AI岗位通常提供有竞争力的薪酬和福利，不过JD未明确列出具体福利。
薪资信号未披露 (15K-25K/月)
成长发展匹配
90较高
职位接触前沿AI技术（大模型、RAG等），成长空间大，但JD未提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、Prompt Engineering、向量数据库
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
JD未提及工作模式，默认现场办公，且无WLB相关信号，互联网大厂工作强度较大。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
AI在汽车行业应用前景广阔，但职位描述更侧重效率提升，社会影响力中性。
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
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