小米
AI属性工程师
AI属性工程师
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
南京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
软件工程
Prompt Engineering
数据可视化
整车研发
自动化
AI Agent
LLM
RAG
AI 估算 · 20k–35k
AI技术岗位需求旺盛，小米平台稳定，薪资竞争力强，与行业平均水平看齐。
职位详情
关于这个职位
该职位负责将大模型、智能体等AI能力落地至整车研发流程，通过开发AI Agent、定制Prompt模板、维护AI中台等，提升工程团队研发效率
适合有AI应用开发经验、对智能汽车技术感兴趣的人才
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业
-3年AI应用开发经验，熟练掌握Python开发
具备LLM应用开发实战经验，熟悉Prompt Engineering、Agent框架、RAG技术
理解工程业务流程，能够将业务需求转化为技术方案
具备数据处理与分析能力，包括数据清洗、可视化、报表生成
具备快速学习能力，能跟进AI前沿技术并评估落地可行性
工作职责
）基于业务场景构建AI Agent，实现重复性工作的自动化接管
）针对不同工程领域定制Prompt模板，建设可复用的Skills库
）维护部门级AI中台底座，保障AI工具链的稳定性与持续迭代
）识别高频事务性工作，设计并开发自动化工作流
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 小米上市大厂，平台稳定，资源丰富
- AI落地智能汽车场景，前景广阔，技术栈前沿
- 能接触LLM、Agent等前沿技术，提升个人竞争力
- 需要快速跟进AI前沿技术，保持学习节奏
- 涉及整车研发流程，需理解复杂业务，对跨领域沟通有要求
- 适合有AI应用开发经验、对智能汽车感兴趣、愿意持续学习新技术的人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成为AI应用专家，负责更复杂的AI系统架构
- 向AI架构师或技术负责人发展
- 横向扩展至智能汽车其他AI方向
- 将大模型/智能体能力落地到整车研发流程，开发AI Agent实现重复工作自动化
- 针对不同工程领域定制Prompt模板，建设中台Skills库
- 维护AI工具链稳定性，设计并开发自动化工作流
- 精通Python及LLM应用开发，熟悉Prompt Engineering、Agent框架、RAG技术
- 具备数据处理与分析能力，能清洗、可视化数据
- 理解工程业务流程，能将业务需求转化为技术方案
申请策略
- 准备一个展示AI落地案例的演示或项目文档
- 了解小米汽车的技术栈和业务方向，展现匹配度
- 突出LLM应用项目经验，如Agent开发、RAG应用
- 强调Python开发能力和数据处理项目
- 如有汽车行业背景或相关项目更佳
- 深入掌握Prompt Engineering和Agent框架的实践技巧
- 学习汽车工程基础知识，理解研发流程
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 强调技术选型、实现过程及效果
- 展示对业务的理解和转化能力
- 请描述一个你使用LLM解决实际问题的项目
- 解释Prompt Engineering中的关键技巧，并举例
- 如何设计一个Agent来处理重复性工作？
- 如何将业务需求转化为技术方案，请举例说明
- 如何处理大规模数据的清洗和可视化？
职位点评
68
综合评分
小米AI属性工程师，前沿AI技术落地智能汽车，薪资市场水准，发展空间大但需现场办公。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
该职位最适合重视技术成长和发展机会的求职者，愿意在办公场所工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
65中等
小米作为上市大厂，薪资具有市场竞争力，但JD未明确具体薪资和福利，补偿性动机满足程度中等。
薪资信号市场水准 (20K-35K/月)
成长发展
85较高
该职位涉及LLM、Agent等前沿技术，技术栈先进，有较大成长空间，但JD未明确提及晋升通道或培训。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Agent、RAG、Prompt Engineering
业务类型cost_center
工作生活
50较低
JD要求现场办公，未提及弹性工作或远程选项，也无WLB相关描述，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
智能汽车+AI是高速增长赛道，但JD未强调社会价值或使命感，整体意义感中等偏上。
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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