汽车之家
AI算法总监/负责人
AI算法总监/负责人
发布于 大约 17 小时前中层管理(经理/总监)
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
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大模型
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算法架构
AI 估算 · 80k–120k
上市大厂AI高管岗位，薪资竞争力强，结合北京和行业水平，月薪8-12万，15薪
职位详情
关于这个职位
作为汽车之家AI算法负责人，你将主导汽车行业大模型、智能体平台和算法中台的规划与研发，推动AI技术与公司业务深度融合，提升C端用户体验和B端运营效率
这是一个兼具技术深度与业务广度的高管岗位，适合具备大模型实战经验和技术领导力的资深人才
最低要求
计算机相关专业硕士及以上学历，8年以上AI/算法领域经验，5年以上AI团队管理经验
在LLM/生成式AI领域有深厚的积累，具备大模型训练优化、智能体系统搭建等实战经验
拥有从0到1构建AI技术体系或成功实现业务AI化转型的经验，对AI技术趋势有深刻洞察
技术前瞻性：能够准确把握AI技术演进方向，制定具有前瞻性的技术规划
架构思维：具备结构化思维的能力，能从繁杂的业务场景中抽象出可持续迭代的核心系统，构建可扩展的AI系统架构
业务洞察：有较强的外部沟通能力，愿意深入业务前线熟悉业务、理解业务、捕捉用户痛点，抓住AI在业务场景的落地机会
领导力：知人善任充分调动公司内外部资源，打造能力综合、作风硬朗、结果导向的AI研发团队
工作职责
领导汽车行业大模型的规划和研发：深入理解汽车行业的业务特性，紧跟大模型领域的最新发展，带领团队确保自研汽车行业大模型的持续领先，支持好内外部各种应用场景的需求，保证自研模型的效果领先、交付快速、成本节约
领导智能体平台的规划和研发：基于对内部业务团队和外部客户的需求洞察，规划汽车行业智能体平台并推动落地，能够帮助生态伙伴快速构建智能体应用，并有效融入之家的智能化生态中
领导算法中台的规划和研发：做好公司整体中台的规划，确保对公司内搜索、广告、推荐、智能客服等各种业务的算法组件赋能，和前端团队紧密协作高效交付
驱动C端和B端AI应用项目的落地：和产品经理一道探索AI在C端和B端场景中的应用创新，带来C端用户体验的突破、B端运营效率和效果的突破，为公司创造实实在在的业务价值
优先资格
在顶级AI会议（NeurIPS、ICML、ICLR等）发表过相关论文
同时具备在大流量平台领导搜广推项目的经验和领导算法中台团队的经验
有同时管理多个职能团队的经验
AI 洞察
优缺点分析
- 技术前沿：直接领导大模型和智能体等最热门AI技术，积累宝贵的实践经验
- 平台优势：汽车之家作为上市大厂，提供丰富的业务场景和海量数据，落地空间大
- 管理机会：负责整个AI算法团队，锻炼综合领导力和战略规划能力
- 行业前景：汽车行业智能化转型加速，AI负责人角色价值持续提升
- 技术难度高：大模型训练和智能体系统复杂度高，需要持续跟踪最新技术
- 跨部门协作多：需要与产品、业务、中台等多方协同，对沟通协调能力要求高
- 业绩压力：AI项目需要快速产出业务价值，可能在短期内面临落地挑战
- 适合拥有8年以上AI经验、带过5年以上团队的技术领导者，渴望在汽车行业AI领域实现从0到1的突破，并具备强业务导向思维和抗压能力
角色解读
- 在汽车之家内部可晋升为CTO或首席科学家，主导整个公司的技术方向
- 积累汽车行业AI落地经验后，可跳槽至其他行业头部公司担任AI副总裁或CTO
- 也可选择创业，将行业大模型和智能体能力产品化，服务更多企业
- 制定并执行公司AI战略，推动大模型在汽车领域（看车、买车、用车）的应用落地
- 领导智能体平台和算法中台的建设，赋能搜索、广告、推荐等业务线
- 与技术团队、产品经理、业务方紧密协作，识别AI落地机会并主导项目交付
- 管理并培养一支高水平的AI研发团队，确保技术领先和高效产出
- 深厚的大模型（LLM/生成式AI）实战经验，包括训练、优化和部署
- 强大的技术架构能力，能从业务场景抽象出可扩展的系统设计
- 敏锐的业务洞察力，能够深入一线理解需求，捕捉AI应用机会
- 卓越的领导力，擅长团队搭建、资源协调和跨部门推动
申请策略
- 面试前深入了解汽车之家的业务模式（C端+B端）和现有AI产品，思考如何改进
- 准备一个完整的AI战略规划案例，展示从愿景到落地的闭环思路
- 重点突出大模型或智能体相关项目的技术细节和业务成果，如训练过程、效果提升、成本优化等
- 强调带团队的经验：团队规模、管理风格、人才培养和项目交付案例
- 体现业务洞察：展示如何将AI技术与具体业务场景结合，产生可量化的业务价值
- 如有搜广推或算法中台经验，务必单独列出
- 补强汽车行业知识：了解汽车产业链（看车、买车、用车）的痛点，可提前阅读行业报告
- 学习智能体平台相关技术：如LangChain、AutoGPT等框架，以及Agent编排原理
面试指南
- 用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)来结构化回答项目经验
- 先明确业务目标，再展示技术方案，最后强调成果和复盘，体现闭环思维
- 面对开放式问题，先提出分析框架（如技术-业务-团队三维度），再逐步展开
- 请谈谈你对汽车行业大模型落地的看法，具体会从哪些场景切入？
- 你如何组建和管理一个高效的AI团队？请分享一个团队从零到一的案例
- 当你面临多个业务方同时提出AI需求时，如何判断优先级并分配资源？
- 请描述一次你在大模型训练或部署中遇到的挑战及解决方案
- 你如何看待当前大模型技术的发展趋势？对汽车行业会有哪些影响？
匹配度报告
72
综合匹配度
上市大厂AI高管，前沿大模型+智能体方向，发展空间大但工作强度较高
适合人群
适合追求技术前沿和职业成长、对工作生活平衡要求不高的资深AI管理者
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
上市大厂AI高管岗位，薪资水平领先，福利完善，但JD未透露具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露 (80K-120K/月)
成长发展匹配
95较高
岗位聚焦大模型、智能体等前沿技术，提供从0到1构建技术体系的机会，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、生成式AI、大模型、智能体、搜索、广告、推荐
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
北京现场办公，未提及弹性工作或远程，且互联网公司工作强度较高，WLB一般。
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
汽车行业智能化转型加速，AI赋能提升用户体验和运营效率，社会意义中等。
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
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