云知声
FDE工程师(J11101)
FDE工程师(J11101)
发布于 5 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Nlp
Prompt Engineering
大语言模型（Llm）
客户沟通
数据分析
语音交互
项目交付
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
技术成长性高、业务落地感强、需兼顾技术与沟通的复合型AI岗位。
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。
薪资怎么样
2万
与人工智能中位数基本持平
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
4 个在招
市场机会
选择适中
南京 · 人工智能 · 13 个在招
职位详情
关于这个职位
FDE（现场部署工程师）负责将公司AI大模型技术应用于智慧座舱语音交互和智慧营销等客户场景
你需要完成从意图理解模型开发、数据制作、Prompt工程化调优到主导AI项目全周期交付与运营效果汇报的全流程工作，确保技术方案高标准落地并创造业务价值
最低要求
教育与背景要求：1）重点大学（985/211或海外同等院校）本科及以上学历，计算机、数据科学、人工智能等相关专业优先
）伴随AI大模型浪潮成长，年龄在25~30岁之间，兼具充沛的创新精力与成熟的项目落地经验
核心能力（硬性要求）：1）卓越的沟通与协同能力：具备极强的“内核对外”沟通特质，既能顶住压力与外部客户（车企/企业客户）深度对话、管理预期，又能与内部研发团队无缝对接
）业务理解与架构能力：能够迅速看懂客户的业务场景，并将其转化为切实可行的AI技术实施方案
工作职责
智慧座舱业务开发与调优：1）负责车端语音交互的意图理解开发
）基于公司内部平台，高效进行意图理解大模型的数据制作、模型训练及算法效果的持续迭代优化
智慧营销方案设计与运营：1）深入理解客户营销场景，构建AI运营体系
）搭建包括会话质检、客户洞察、会话总结、案例挖掘等AI核心工作流，负责核心Prompt（提示词）的工程化调优与数据分析
项目主导与交付管理：1）独立主导所负责AI项目的实施全计划，确保技术方案高标准落地，保障最终模型效果
）定期向客户及内部领导进行运营效果、业务价值的汇报与复盘
优先资格
技术与业务经验（加分项）：1）熟悉大模型（LLM）生态，有实际的Prompt Engineering、数据清洗、模型微调（Fine-tuning）经验者优先
）有智能座舱语音交互、NLP、或智能客服/数字化营销（CRM/CDP）相关项目背景者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能深度接触和应用最前沿的AI大模型技术，并将其快速落地到实际商业场景，实现技术价值
- 岗位职责覆盖技术、产品、交付多个维度，能快速培养综合能力，构建完整的项目闭环思维
- 身处AI应用一线，能紧密跟踪行业动态，积累宝贵的跨行业（汽车、营销）落地经验
- 需要快速学习并理解不同行业的业务逻辑，对知识迁移和学习能力有持续要求
- 适合既具备扎实AI技术背景（尤其是大模型应用），又渴望将技术与业务结合、创造直接商业价值的“技术型解决方案”人才
缺点 / 挑战
- 需要频繁与外部客户沟通并管理预期，对沟通技巧、抗压能力和商务敏感度要求较高
- AI项目交付周期和效果存在不确定性，可能面临技术挑战与客户压力并存的局面
- 沟通能力强、喜欢挑战复杂项目、不满足于纯研发工作的求职者尤为匹配
角色解读
- 技术专家路线：深入某个AI应用领域（如语音交互、对话系统），成为该方向的架构师或解决方案专家
- 技术管理路线：在具备扎实技术背景和项目管理经验后，可转向技术团队管理、产品经理或解决方案负责人角色
- 你将作为AI技术与客户业务之间的桥梁，深入理解车企或企业的营销、座舱场景，并将其转化为可行的AI解决方案
- 你需要动手开发、调优大模型，特别是在意图理解和Prompt工程化方面，确保模型效果满足业务需求
- 你需要独立负责AI项目的全周期管理，从方案制定、技术实施到向客户汇报业务价值，确保项目成功交付
- 必须掌握大语言模型（LLM）相关技术，特别是Prompt Engineering、数据处理和基础的模型微调知识
- 必须具备强大的客户沟通与项目管理能力，能够准确理解需求、管理预期并进行有效的内部协调
- 需要对智慧座舱（语音交互）或智慧营销（客户洞察、质检）等至少一个行业应用场景有较深的理解或快速学习能力
申请策略
- 在简历或求职信中，明确表达你对“技术赋能业务”的兴趣，而不仅仅是“做算法”或“写代码”
- 面试前，研究云知声在智慧座舱和智慧营销领域的典型客户案例或解决方案，思考其中的技术挑战
- 突出任何与大模型（LLM）、Prompt工程、NLP相关的项目经验，并量化其带来的业务效果（如准确率提升、效率提高）
- 强调在项目中承担的沟通协调角色，以及成功管理客户预期或跨团队协作的案例
- 展示你对特定行业（如智能汽车、数字营销）的理解或相关项目背景，即使是学习探索也值得体现
- 系统学习并实践Prompt Engineering，可以尝试在开源模型上搭建应用demo来加深理解
- 针对“智慧座舱”或“智慧营销”方向，阅读行业报告，了解头部车企或企业的AI应用现状与痛点
面试指南
- 回答项目问题时，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你的思考、沟通和解决问题的过程
- 对于方案设计类问题，展示你的结构化思维：先明确业务目标，再拆解技术模块，最后评估可行性与风险
- 对于假设性问题，先确认关键信息和约束条件，再提出你的思路框架，并说明需要向客户/团队进一步确认的点
- 请介绍一个你主导的AI项目，你是如何将客户需求转化为技术方案的？
- 如果你接到一个客户关于智能营销的AI需求，你的初步分析和实施步骤是什么？
- 在与客户沟通时，如果遇到技术上难以完全满足的需求，你会如何处理？
- 你对Prompt Engineering有哪些实践经验？遇到效果不佳时通常如何调优？
- 你如何看待FDE这个角色在AI公司中的价值？
职位点评
薪资福利70
成长发展90
工作生活55
使命价值75
薪资福利
70中等
薪资福利信息在JD中未明确提及，需面试时确认。作为技术复合型岗位，在南京市场应具备一定竞争力。
薪资信号面议 (1.5千–2.5万/月)
福利待遇五险一金
成长发展
90较高
该职位能让你深度参与大模型落地全流程，并接触前沿技术与真实商业场景，技能成长性和项目经验积累价值很高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型（LLM）、Prompt Engineering、模型微调（Fine-tuning）、语音交互、NLP
成长机会持续迭代优化、实施全计划、运营效果、业务价值的汇报与复盘
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及具体工作模式、加班情况或WLB保障。项目制交付岗位通常伴随一定的项目压力和不确定性。
工作模式未明确
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
75中等
职位涉及AI技术在汽车、营销等实体产业中的创新应用，有助于通过技术直接提升用户体验与商业效率，具有较好的社会应用价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号构建AI运营体系、保障最终模型效果、业务价值的汇报与复盘
创新程度积极采用新技术
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