一汽-大众汽车
AI大模型专家
AI大模型专家
发布于 大约 3 小时前中层管理(经理/总监)
长春市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
PyTorch
TensorFlow
AI安全
多模态
SFT
汽车行业
分布式训练
大模型
GPT
AI 估算 · 35k–55k
长春AI大模型专家岗位稀缺，一汽-大众作为行业巨头薪资竞争力强，但城市薪资水平略低于一线，经验要求高，月薪中位数约4.5万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责一汽-大众AI大模型技术体系搭建与场景化应用落地，主导从模型选型到部署运维的全流程，并带领团队攻克技术难题
你将深入汽车研发、生产、营销等业务场景，推动大模型在智能质检、营销文案生成、智能客服等领域的规模化应用，助力企业数字化转型
最低要求
国内大学统招本科及以上学历，或已取得教育部留学服务中心认证的“学历学位认证书”的本科及以上学历留学生，计算机科学与技术、人工智能、数据科学、自动化等相关专业，具备 8 年以上相关领域工作经验
技术能力：精通大模型核心技术，熟悉主流大模型（GPT 系列、LLaMA、Qwen、文心一言等）的原理、架构与训练方法，具备大模型微调、部署、优化的实战经验
熟练掌握 Python、深度学习框架（PyTorch/TensorFlow）、分布式训练等技术
项目经验：具备 5 年以上 AI 大模型领域一线工作经验，主导过企业级大模型项目从 0 到 1 搭建与落地，有车企、制造业大模型落地经验者优先
具备多模态大模型、行业大模型落地经验者优先
业务理解：深刻理解汽车行业全价值链业务流程，能够快速将业务需求转化为大模型技术方案，具备跨部门业务协同与需求挖掘能力
综合能力：具备优秀的技术领导力、项目管理能力与创新思维，能够带领团队攻克技术难题
具备良好的沟通表达、文档撰写与汇报能力，能够输出高质量技术方案与行业报告
工作职责
技术体系搭建：牵头制定一汽 - 大众 AI 大模型技术路线图与中长期发展规划，搭建企业级大模型底座（含模型选型、微调、部署、运维全流程），构建适配车企业务的大模型技术栈与技术规范
场景化应用落地：深度调研研发、生产、营销、供应链、企业运营等全业务场景需求，主导大模型在智能研发辅助、智能制造质检、智能营销文案生成、智能客服、供应链预测等场景的落地，打造标杆应用并规模化推广
核心技术攻坚：攻克大模型领域关键技术难题，包括但不限于大模型微调（SFT/RLHF）、领域知识注入、多模态大模型融合、模型轻量化、推理性能优化、AI 安全与合规（数据隐私、内容合规）等
技术团队建设：带领 AI 大模型技术团队开展技术攻关与项目落地，搭建人才培养体系，提升团队技术能力，推动跨部门技术协同，沉淀企业级大模型技术资产
行业生态与创新：跟踪 AI 大模型领域前沿技术与行业动态，联动高校、科研院所、头部 AI 厂商开展技术合作与创新，引入前沿技术赋能业务，保持一汽 - 大众在车企 AI 领域的技术领先性
项目管理与落地：统筹大模型相关项目全生命周期管理，制定项目计划、把控项目进度与质量，协调内外部资源，保障项目按时高质量交付，实现业务价值落地
优先资格
具备多模态大模型、行业大模型落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 一汽-大众作为汽车行业巨头，平台大、资源丰富，AI大模型项目投入大，能积累顶级项目经验
- 职位技术前沿，涉及大模型全栈能力，能快速提升技术深度和广度
- 处于数字化转型核心，职业发展空间大，可成为行业稀缺人才
- 长春地理位置相对偏远，可能限制与一线城市AI生态的交流
- 车企AI落地周期长，需要较强的跨部门协调能力和耐心
- 技术迭代快，需要持续学习，保持技术先进性
- 适合有8年以上AI经验、渴望在汽车行业深耕大模型技术、并具备技术领导力的资深专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术深度上可成为AI大模型领域首席专家或架构师
- 管理路径可发展为AI部门总监或首席技术官（CTO）
- 跨领域可拓展至智能制造、自动驾驶等相关AI方向
- 制定AI大模型技术路线图，搭建企业级大模型底座，包括模型选型、微调、部署和运维
- 深入汽车研发、生产、营销等业务场景，主导大模型在智能质检、营销文案生成、智能客服等场景的落地
- 攻克大模型微调、多模态融合、模型轻量化等关键技术难题，并保障AI安全与合规
- 带领技术团队，推动跨部门协同，并参与行业生态合作，保持技术领先
- 精通大模型核心技术（GPT、LLaMA、Qwen等），具备微调、部署、优化实战经验
- 熟练掌握Python及深度学习框架（PyTorch/TensorFlow），熟悉分布式训练
- 具备汽车行业业务理解能力，能将业务需求转化为技术方案
- 拥有技术领导力、项目管理能力和跨部门沟通能力
申请策略
- 面试前深入了解一汽-大众的业务痛点，准备2-3个潜在的大模型应用场景方案
- 关注其企业文化，强调自身在国企/大厂中的协作和推动能力
- 重点突出主导的企业级大模型项目从0到1落地经验，包括模型选型、微调、部署等全流程
- 展示对汽车行业业务场景的理解，如智能质检、营销文案生成等具体案例
- 强调团队管理和跨部门协作能力，特别是如何推动技术业务融合
- 列出技术成果，如模型性能提升、创新应用等
- 补充多模态大模型和行业大模型落地经验
- 强化AI安全与合规知识，尤其是数据隐私和内容合规
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，结构化回答项目经验
- 技术+业务结合：先分析业务需求，再匹配技术方案，最后评估效果
- 领导力体现：举具体例子说明如何指导团队、解决冲突、推动落地
- 请详细描述你主导的一个企业级大模型项目，从0到1的搭建过程
- 如何将大模型技术应用到汽车制造中的质检环节？请给出技术方案
- 在团队管理中，你如何培养AI人才并推动跨部门协作？
- 如何权衡模型性能与推理效率？你有哪些轻量化经验？
- 你认为车企AI大模型落地的主要挑战是什么？如何应对？
职位点评
69
综合评分
头部车企AI大模型核心岗位，技术前沿、发展空间大，但工作地点单一、WLB不明确。
更适合这类人
适合追求技术深度和职业成长、不介意长春地理位置和现场办公的资深AI专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展90
工作生活40
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资水平在长春具有竞争力，但相比一线城市可能略低；一汽-大众福利体系完善但未在JD中详细列出。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
90较高
职位技术前沿，涉及大模型全栈；内部培训、团队建设、行业生态合作明确，成长路径清晰。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、GPT、LLaMA、Qwen、PyTorch、TensorFlow、分布式训练、SFT、RLHF、多模态、模型轻量化、AI安全
成长机会技术团队建设、人才培养体系、行业生态与创新、技术合作与创新
业务类型profit_center
工作生活
40较低
长春工作，需现场办公；JD未提及弹性工作或WLB，可能按制造业节奏。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
汽车行业数字化转型意义较大，但社会影响力中性；技术创新水平较高。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs