奔驰
Section Lead, Virtual Assistant Development
Section Lead, Virtual Assistant Development
发布于 1 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公技术管理
技术管理
Ai Agent
Aspice
Asr
Llm
Nlu
Pytorch
Tensorflow
Tts
语音交互
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术栈、外企规范平台、侧重技术管理与跨域协同，WLB中等偏上
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
5.5万
比技术管理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 180 个在招 · 其中技术管理 2 个
市场机会
选择面较广
北京 · 技术管理 · 73 个在招
职位详情
关于这个职位
负责领导团队开发车载智能语音助手系统，涵盖大模型集成、自然语言处理、语音识别与合成等核心技术
将产品与AI战略转化为团队执行目标，管理从供应商依赖到自研方案的转型，并负责成员任务分配与个人成长
最低要求
· 计算机科学、人工智能或相关专业本科及以上学历
· 在虚拟助手、对话式AI或语音交互系统领域拥有带领团队的成功经验（汽车或消费电子行业优先）
· 深入理解现代AI/ML技术，包括大语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）、提示工程及AI智能体框架
· 全面掌握语音技术栈：自动语音识别（ASR）、自然语言理解（NLU）、对话管理、语音合成（TTS）、唤醒词检测及声学前端处理
· 具备资源受限的车载环境中实时语音处理与AI推理的云边混合架构实战经验
· 熟练掌握Python、C++或Java，熟悉PyTorch、TensorFlow等ML框架及大模型部署流程
· 理解软件开发方法论、CI/CD实践及ASPICE合规开发流程
· 具备供应商管理经验，能推动AI技术组件的自制或外包决策
· 善于利用数据驱动方法（遥测、用户行为分析、A/B测试）持续优化语音助手质量与用户体验
· 出色的分析与问题解决能力，有成功交付复杂AI产品从概念到量产的经验
· 优秀的沟通协作能力，能与跨职能团队、总部利益相关者及外部合作伙伴无缝对接
· 流利的英语和普通话沟通能力
· 具备高度自主性、强烈的团队协作意识及卓越的人员领导力，营造协作、创新且结果导向的工程文化
工作职责
· 领导团队端到端负责智能语音助手系统的开发，包括大语言模型集成、自然语言理解、对话管理、语音识别、语音合成、唤醒词检测及云边协同编排
· 作为领导者，负责将高层产品与AI战略传达至团队成员，管理从依赖供应商向内部自研解决方案的转型过程
· 负责团队成员的任务分配、绩效管理及个人职业成长规划
· 管理供应商关系，主导AI技术组件的“自制或采购”决策
· 运用数据驱动方法（遥测数据、用户行为分析、A/B测试）持续优化语音助手质量与用户满意度
· 与跨职能团队、总部利益相关者及外部合作伙伴保持高效沟通与协作
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托国际顶级车企平台，接触前沿车载AI技术与海量真实场景数据
- 技术栈覆盖大模型、语音交互与云边架构，行业壁垒高且不可替代性强
- 外企体系完善，注重工程师文化与长期技术沉淀
- 汽车行业研发周期长，需严格遵循ASPICE等合规流程，敏捷迭代受限
- 适合具备扎实AI底层技术功底、同时拥有团队管理与跨文化协作经验的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 需频繁对齐全球总部标准，跨国沟通与汇报成本较高
- 面临国内新能源车企激烈竞争，技术落地压力与交付要求较高
角色解读
- 可向更高级别的AI技术总监或智能座舱产品线负责人发展
- 积累整车级AI落地经验后，可横向拓展至自动驾驶或智能网联其他核心模块
- 长期可转型为技术型高管或独立负责海外市场的本地化AI研发
- 负责组建并带领AI语音交互研发团队，完成从算法选型到车机落地的全链路开发
- 主导大模型与语音技术的深度融合，确保系统在车载环境下的实时性与稳定性
- 制定技术演进路线，平衡自研能力与外部供应商合作，推动核心方案内部化
- 定期复盘项目数据，持续优化语音助手的交互体验与用户满意度
- 精通语音识别、自然语言处理及大模型部署技术，具备云边协同架构设计能力
- 熟练掌握Python/C++及主流深度学习框架，了解ASPICE汽车软件开发规范
- 具备跨部门协调与供应商管理能力，能推动技术决策与资源整合
- 出色的英语沟通能力，可无缝对接全球总部技术团队
申请策略
- 提前研究奔驰最新一代MBUX系统及语音交互设计理念
- 准备跨国技术汇报案例，展现清晰的逻辑表达与跨文化沟通能力
- 突出主导过完整AI语音/对话系统从0到1落地量产的项目经验，量化用户满意度提升指标
- 强调大模型集成、云边协同部署及性能优化的具体成果
- 清晰展示团队规模、供应商管理及技术选型决策过程
- 深入学习车载操作系统适配与资源受限环境下的模型轻量化技术
- 补充ASPICE或ISO 26262功能安全标准知识，提升合规开发能力
- 强化数据驱动实验设计与用户行为分析技能
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答项目经历，重点突出技术决策依据、数据验证过程及最终业务价值
- 针对技术选型问题，结合场景约束（算力、延迟、成本）进行多维度对比分析
- 对于管理与协同问题，强调目标对齐机制、里程碑管控及风险预案
- 请分享一个你主导的语音助手或对话系统从概念到量产的完整项目，遇到的最大技术瓶颈是什么？如何解决的？
- 在大模型快速迭代的背景下，你如何评估和引入新技术（如RAG、Agent）到车载场景中？
- 如何平衡自研深度与供应商合作成本？请举例说明你的Make-or-Buy决策逻辑
- 面对总部与中国本地市场的差异化需求，你如何制定技术路线图并确保团队高效执行？
- 复习大模型微调、Prompt Engineering及边缘侧推理加速原理
职位点评
薪资福利82
成长发展92
工作生活65
使命价值75
薪资福利
82较高
外企车企高级技术管理岗薪资处于市场中上水平，福利体系完善，但受传统车企薪酬结构限制，现金激励弹性有限。
薪资信号市场水准 (4.0千–7.0万/月)
成长发展
92较高
岗位聚焦大模型、AI Agent与语音交互前沿技术，提供完整的车规级AI落地场景，技术成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、AI Agent、ASR、TTS、PyTorch、TensorFlow
成长机会individual growth
业务类型profit_center
工作生活
65中等
外企通常提供相对规范的作息与假期制度，但智能座舱研发阶段节奏较快，需应对跨国会议与项目节点压力。
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
投身智能出行变革，通过AI技术提升驾乘体验与安全，具有明确的行业价值与社会意义。
行业发展高速增长赛道
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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