数字化应用工程师

优缺点分析

角色解读

• 从 AI 工具开发向研发流程数字化架构师方向发展
• 深耕智能座舱/电控领域的 AI 工程化，成长为研发效能专家
• 后续可向研发管理或 AI 平台产品方向延伸
• 梳理需求、设计、编码、测试、文档等研发环节，识别可用 AI 提效的具体场景
• 开发面向研发人员的 AI Skill / AI Agent 工具，并推进其工程化落地
• 把 AI 能力嵌入现有研发工具链和流程，与研发、质量团队协作推动标准化与规模化
• 确保 AI 使用符合流程规范、质量体系及人工确认要求
• 熟悉 Copilot、AI Agent、Prompt Engineering 等 AI 应用技术
• 具备软件工程或研发流程认知，理解 ASPICE / V-model / 研发质量体系
• 有汽车行业嵌入式开发经验，能站在流程和组织视角做工具与能力建设
• 本科及以上计算机/软件/工程背景，英语四级

申请策略

• 了解均胜普瑞在智能座舱和新能源电控方向的产品与研发体系
• 准备一个 AI 工具落地到实际研发流程的完整案例
• 突出汽车行业嵌入式开发经验及对 ASPICE / V-model 的理解
• 展示 Prompt Engineering、AI Agent / Copilot Studio 的实践案例
• 量化 AI 提效成果（如效率提升、工具覆盖率）
• 体现跨团队协作与流程标准化推动经验
• 补充 AI Agent 编排、工作流自动化等工程化技能
• 熟悉 Copilot Studio、主流大模型 API 及 RAG 应用

面试指南

• 用“场景识别—方案设计—落地效果—组织推动”的 STAR 结构讲述案例
• 结合流程规范说明如何在合规前提下落地 AI 能力
• 尽量用数据量化提效成果
• 你如何识别研发流程中可被 AI 提效的场景？
• 请描述一个你开发或参与的 AI Agent / 工具落地案例
• 汽车行业 ASPICE / V-model 对 AI 工具落地有哪些约束？
• 你如何推动研发和质量团队接受并标准化使用 AI 工具？
• 你在 Prompt Engineering 方面有哪些实践经验？