大众汽车
R&D AI Strategy & Transformation
R&D AI Strategy & Transformation
发布于 3 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
Ai Strategy
Cross-Functional Collaboration
Generative Ai
Machine Learning
Technology Roadmap
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
头部车企核心AI战略岗，前沿技术栈与战略视野拉满，薪资竞争力强，但跨部门协同与落地挑战较大。
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
4万
比人工智能中位数高
发布情况
长期在招 · 42 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 160 个在招
市场机会
选择面较广
合肥 · 人工智能 · 61 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责大众汽车研发部门的AI战略规划与落地，结合深厚的AI技术背景与编码能力，推动AI技术在汽车研发场景中的应用与价值转化
你需要主导AI技术路线图设计、前沿技术评估及跨部门协同，确保AI项目实现可衡量的投资回报
最低要求
计算机科学、人工智能、数据科学、商业分析或相关技术专业的硕士及以上学历，或具有卓越专业经验的学士学位
至少4年AI技术研究、开发或战略管理的专业经验
其中至少3年汽车行业研发领域的AI/战略经验
深厚的AI技术体系知识（包括生成式AI、机器学习、深度学习等）及经过验证的AI编码实操能力
深入理解汽车研发流程及技术架构
熟悉中国AI相关的法律法规及合规标准
扎实掌握企业级技术战略规划及价值转化逻辑
具备AI技术选型、可行性评估及战略路线图制定的专业知识
具备强大的跨职能协作与资源整合能力，以推动跨部门合作
工作职责
监督AI技术市场成熟度
开发定量评分框架，精准定位最具潜力的TOP技术，以推动研发价值创造
设计并统筹大众研发的AI路线图及迭代
定义TOP核心场景及分阶段里程碑，并设定明确的成功指标
设计带有权重指标的AI战略对齐评估系统
更新研发AI需求雷达，优先处理关键业务部门的高影响力需求
指导V模型AI部署策略
结合专家级编码能力与推动产品开发环境中各团队采用AI的能力
主导系统性的AI全景及商业价值研究
交付具有可操作洞察的战略报告，监督高闭环效率
策划TOP前沿AI创新
进行可行性评估，每年主导关键研发试点，并设定明确的可衡量成功基准
建立战略AI评估系统（研发效率、成本优化）
跟踪试点KPI，确保核心项目实现预定的可衡量ROI
担任AI实施和解决方案开发的技术负责人，在设计、编码和部署AI解决方案方面提供深度的技术指导
与财务部门进行年度AI预算的战略协同
估算技术部署/工具/试点成本，分析AI项目的财务回报
与关键研发业务部门协同，汇总AI需求洞察，促进跨职能评审，按战略对齐情况确定项目优先级
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球头部车企的平台，能够接触到最前沿的汽车研发场景与海量数据，项目资源与预算充足
- 岗位兼具战略视野与底层技术实操，能极大提升个人在“AI+汽车”复合领域的稀缺竞争力
- 需要在战略规划与底层编码之间频繁切换，对个人的精力分配与综合能力要求极高
- 跨国车企的跨部门协同与合规流程可能较为复杂，推动AI落地的阻力与沟通成本较大
- 适合既懂AI底层技术又具备商业战略思维，且希望在智能汽车/自动驾驶/研发数字化领域深耕的复合型技术人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向AI战略总监、研发数字化转型负责人或首席AI官等高层管理岗位发展
- 或在大型跨国车企中主导更深度的智能化转型项目，成为行业稀缺的复合型领军人才
- 负责大众汽车研发部门的AI战略规划，评估前沿AI技术并制定落地路线图
- 作为技术负责人，亲自参与AI解决方案的设计、编码与部署，并跨部门推动AI技术在汽车研发场景中的应用
- 需要深厚的AI技术功底（生成式AI、机器学习等）及扎实的编码能力，同时具备企业级技术战略规划与商业价值转化能力
- 熟悉汽车研发流程及技术架构，并能熟练进行跨部门资源整合与项目管理
申请策略
- 准备一份关于“AI如何赋能汽车研发流程”的简短洞察或案例，在面试中展示你对行业痛点的理解及战略落地思路
- 重点突出在AI技术选型、路线图制定及实际编码落地方面的双重经验，特别是汽车或大型制造业的研发数字化转型案例
- 量化过往AI项目带来的研发效率提升或成本优化（ROI）成果，展示商业价值转化能力
- 深入了解大众汽车当前的研发流程（如V模型）及智能化战略，补充财务预算与ROI分析相关的商业知识
- 熟悉生成式AI、大模型在汽车研发（如代码生成、仿真测试、需求分析）中的最新应用案例
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“战略洞察-技术选型-编码验证-业务推广-ROI评估”的闭环逻辑
- 在回答跨部门协作问题时，强调同理心、数据驱动决策以及建立共识的机制，展现跨职能推动力
- 请分享一个你主导的AI技术从战略评估到最终编码落地的完整案例
- 在汽车研发场景中，你认为目前最具潜力的AI应用方向是什么？如何评估其ROI？
- 当业务部门对AI技术的期望与实际落地效果存在差距时，你如何协调并推进项目？
- 如何设计一套评估AI技术市场成熟度及战略对齐度的指标体系？
- 熟悉生成式AI、大模型在汽车研发中的最新应用案例，了解大众汽车（中国）科技有限公司（VCTC）的战略定位及近期在智能化方面的公开动态
- 复习V模型等汽车研发标准流程，思考AI技术如何无缝嵌入现有研发体系而不破坏原有合规性
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
核心战略岗，薪资福利体系完善，整体薪酬水平在合肥市场具有较强竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：3千–5万/月）
成长发展
90较高
处于AI与汽车研发结合的最前沿，能够深度参与数字化转型核心项目，技术视野与战略能力将得到极大拓展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Generative AI、Machine Learning、Deep Learning、AI Roadmap、V-model
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
作为核心战略与技术落地岗，且需跨部门协同，工作节奏可能较快，WLB情况未明确。
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
80较高
推动传统汽车巨头向智能化、AI化转型，对提升汽车研发效率、推动行业技术进步具有显著的正向社会价值。
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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