奔驰
LEAD AI Architect (AIOS) LEAD AI 架构师(AIOS)
LEAD AI Architect (AIOS) LEAD AI 架构师(AIOS)
发布于 大约 14 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
本科
架构师
Ai架构
Ota
大语言模型
嵌入式Ai
模型量化
深度学习
自动驾驶
计算机视觉
车云协同
AI 估算 · 60k–90k
资深AI架构师，汽车行业巨头，技术难度高，市场稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为奔驰中国的AI架构负责人，您将主导车云一体化的AI架构设计与落地，覆盖座舱、ADAS、车身、底盘和动力总成等核心车辆域
您需要将前沿AI算法（如计算机视觉、大语言模型）转化为量产级汽车功能，并推动从云端训练到车载部署的全链路优化
这是一个技术领导与深度实践并重的岗位，适合拥有丰富AI工程经验、渴望在汽车智能化浪潮中发挥影响力的专家
最低要求
年以上生产级AI工程经验，在汽车或嵌入式系统中部署和工业化AI算法方面有良好记录，OEM或Tier-1经验优先
在模型训练、微调、优化、量化和部署方面有扎实的实践经验
对车云一体化AI系统有深入理解，包括云训练管道、模型管理、车载部署、OTA模型更新和闭环数据系统
了解多个车辆域，包括座舱、ADAS/ADS、车身、底盘和动力总成等，对车辆E/E架构和汽车软件开发流程有扎实理解
有车载集成、调试和问题解决的经验，能够独立将AI功能从原型交付到量产
出色的跨团队沟通、利益相关者协调和执行能力，能够将复杂的AI架构推向实际产品
出色的分析和问题解决能力
技术领导力和基于技术事实做决策的能力
强烈的责任感和自驱力
良好的沟通能力和协作能力
英语书面和口语流利
工作职责
负责端到端的车云一体化AI架构，涵盖云AI平台、车载AI部署、跨域AI编排、闭环数据和模型生命周期管理
驱动AI用例的端到端实施，从需求定义、技术设计、模型选择、数据准备、训练和微调，到车载优化、集成、标定和量产发布
设计和优化云端AI能力，包括模型评估、训练数据准备、基于车队模型的更新以及车云协同推理
领导车载AI模型适配，包括量化、延迟优化、内存调优以及针对汽车SoC和域控制器的功耗/热优化
将研究成果、开源模型和原型算法转化为稳定、可靠、汽车级的AI功能，在真实条件下运行
与云平台、硬件、软件和测试团队紧密合作，对齐架构、解决障碍并加速AI功能交付
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 行业头部企业，平台大，资源丰富，能接触前沿技术和量产项目
- 岗位技术含量高，涉及AI全栈，从云端到车载，技能积累全面
- 薪资待遇优厚，福利完善，职业发展空间大
- 有机会参与定义汽车AI的未来，影响力大
- 技术难度高，需要同时掌握AI算法和汽车嵌入式系统知识
- 对英语沟通能力要求高，需要与全球团队协作
缺点 / 挑战
- 工作强度可能较大，需要应对量产项目的压力和跨团队协调
- 适合拥有多年AI工程经验，热爱汽车行业，渴望挑战技术难题，并具备优秀领导力和沟通能力的资深工程师
角色解读
- 可晋升为AI技术总监或首席架构师，负责更大范围的AI战略规划
- 可横向拓展至自动驾驶、智能座舱等前沿领域，成为行业专家
- 在奔驰这样的国际平台，有机会参与全球项目，积累国际化经验
- 负责设计并持续演进车云一体化的AI架构，覆盖座舱、ADAS、车身、底盘和动力总成等核心车辆域
- 主导AI用例从需求定义到量产交付的全流程，包括模型选择、训练、微调、车载优化和集成
- 优化车载AI模型，包括量化、延迟、内存和功耗/热优化，确保在汽车级SoC上高效运行
- 与云平台、硬件、软件和测试团队紧密合作，解决技术障碍，推动AI功能落地
- 精通深度学习模型训练、微调、优化和量化，熟悉主流框架如PyTorch、TensorFlow
- 深入理解车云协同AI系统，包括云训练管道、OTA模型更新和闭环数据系统
- 熟悉汽车E架构和软件开发流程，了解多个车辆域（座舱、ADAS等）
- 具备出色的跨团队沟通和项目管理能力，能够推动复杂AI架构落地
申请策略
- 关注奔驰在AI领域的战略布局，了解其智能座舱和自动驾驶方向
- 在面试中展示对汽车行业挑战的理解，如安全性和可靠性
- 突出AI算法量产落地经验，特别是汽车或嵌入式场景
- 强调模型优化、量化、部署的实际项目成果，如性能提升数据
- 展示对车云协同架构的理解，包括OTA、数据闭环等
- 体现跨团队协作和领导力，例如主导过大型项目
- 补充汽车电子架构和域控制器知识，了解AUTOSAR等标准
- 熟悉主流车载AI芯片（如高通、英伟达）的部署工具链
面试指南
- 回答时可采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出具体技术细节和量化成果
- 对于架构问题，可从整体到局部，强调系统性和可扩展性
- 请描述一个你主导的AI算法从原型到量产的项目，遇到哪些挑战？
- 如何优化一个深度学习模型以适应车载芯片的算力限制？
- 谈谈你对车云协同AI架构的理解，包括数据闭环和OTA更新
- 如何与硬件、软件和测试团队协作，确保AI功能按时交付？
- 在AI模型部署中，如何平衡精度和延迟？
- 准备2-3个AI落地案例，详细说明技术方案和效果
职位点评
77
综合评分
技术前沿、薪资优厚、发展空间大，但工作强度可能较高。
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
适合追求技术成长和职业发展，能接受高强度工作，对汽车AI充满热情的资深工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
80较高
作为跨国巨头，薪资水平较高，福利完善，但具体薪资未披露，稳定性好。
薪资信号未披露（AI估算：60K-90K/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿AI技术，如大模型和自动驾驶，技术挑战大，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈计算机视觉、大语言模型、模型量化、车载AI、OTA
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在北京，未提及远程或弹性工作，可能需现场办公，工作强度可能较大。
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
85较高
汽车行业是稳定成熟行业，但AI应用是增长点，职位对行业有积极影响，使命感强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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