东风汽车集团有限公司
AI数字化应用工程师-奕境汽车
AI数字化应用工程师-奕境汽车
发布于 10 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工具开发
大模型
数据分析
数据治理
机器学习
汽车研发
深度学习
项目管理
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
央企高端智能汽车品牌AI岗，技术栈前沿、业务场景丰富、成长性强，但工作模式与强度需在面试中确认。
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。
薪资怎么样
2.4万
比人工智能中位数高
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 500 个在招
市场机会
选择适中
成都 · 人工智能 · 30 个在招
职位详情
关于这个职位
作为奕境汽车（东风与华为联合打造的高端智能新能源品牌）的AI数字化应用工程师，你将深度参与汽车研发流程的智能化升级
核心职责是基于飞书等平台，自研和迭代面向项目管理、研发、制造、营销等多业务场景的AI工具，负责从数据处理、模型训练到落地部署的全流程，并推动AI技术在真实汽车研发场景中产生实际效能
最低要求
本科及以上学历，人工智能、计算机、软件工程、车辆工程、数据科学等相关专业，有AI模型开发、工具自研相关项目或工作经验优先
熟练掌握Python等主流开发技术，优先具备飞书平台二次开发、插件及应用开发经验，精通机器学习、深度学习、大模型应用、数据分析等技术，可独立完成AI建模、工具开发与落地部署
熟悉汽车开发基础流程，了解项目管理、商企、研发、采购、制造、质量、营销、造型等任一业务场景，有车企/零部件企业AI赋能项目落地经验者优先
具备扎实的数据处理能力，可针对汽车研发多源异构数据完成数据治理、特征工程与模型优化
具备良好的需求挖掘、方案输出与项目推进能力，逻辑清晰、执行力强，可独立对接业务、解决落地问题，能承受工作压力
熟悉软件开发流程与版本管理规范，具备优秀的跨团队沟通协作、技术沉淀与复盘总结能力
工作职责
负责产品开发全流程AI工具自研与迭代，现阶段核心基于飞书平台开展应用、插件及智能化功能开发，同时支持Python等多技术栈开发，覆盖项目管理、商企、研发、采购、制造、质量、营销、造型等多领域场景，完成AI工具及赋能模块的落地与优化
深度对接产品开发团队，挖掘业务痛点与智能化需求，输出可落地的AI赋能解决方案，助力研发流程数字化、智能化升级
负责汽车研发专属数据集搭建、清洗、迭代优化，完成AI模型的训练、微调、验证与部署，保障自研工具的实用性、准确性与稳定性
推进AI技术在汽车研发场景的落地应用，实现研发提效、智能识别、参数优化、风险预判等核心价值，输出项目成果与效能复盘
负责自研AI工具的日常运维、问题排查、版本迭代，收集用户反馈，持续优化工具性能与业务适配性
跟进行业AI前沿技术及车企智能化方案，开展技术预研与创新落地，沉淀团队技术成果与标准化体系
配合完成项目推进、技术文档输出、经验复盘，协助开展团队技术建设、跨部门协作及新人带教工作
优先资格
有AI模型开发、工具自研相关项目或工作经验优先
优先具备飞书平台二次开发、插件及应用开发经验
有车企/零部件企业AI赋能项目落地经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 投身于高端智能新能源汽车这一前沿赛道，参与央企与科技巨头联合孵化的新品牌，项目起点高，能接触核心业务
- 工作内容覆盖AI技术从建模到落地的全链路，且应用场景具体、多样（覆盖研发、制造、营销等），能快速积累“AI+产业”的实战经验
- 背靠东风汽车集团的产业资源和平台，有稳定的发展环境和资源支持
- 技术栈主流且需求明确（Python，飞书生态），有助于巩固和拓展相关技能
- 需要快速理解并融入复杂的汽车研发业务流程，跨领域知识学习曲线可能较陡峭
- AI技术在快速演进，需要持续跟进前沿技术（如大模型、Agent），并评估其在工业场景的适用性，对个人学习能力要求高
- 适合具备扎实AI开发能力、希望将技术深度应用于实体产业、对智能汽车领域有热情，且具备较强业务理解与沟通意愿的工程师
缺点 / 挑战
- 作为内部赋能角色，需要处理多部门、多场景的需求，项目落地可能面临跨团队协调的复杂度和压力
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI在汽车特定场景（如自动驾驶感知、智能制造）的应用，成为该领域的架构师或技术负责人
- 技术管理路线：凭借对业务和技术的双重理解，成长为AI项目负责人或技术团队管理者，引领更大范围的数字化变革
- 跨领域融合路线：向“AI+汽车”复合型人才发展，参与更前沿的智能汽车产品定义或技术战略规划
- 开发和维护面向汽车研发各环节（如项目管理、制造、营销）的定制化AI工具与应用，主要基于飞书平台
- 将机器学习、深度学习及大模型技术应用于实际的汽车研发场景，解决业务痛点，实现提效和智能决策
- 负责从数据准备、模型训练到部署运维的全流程工作，确保AI工具稳定、准确地服务业务
- 作为技术桥梁，深入理解业务需求，并将其转化为可落地的AI解决方案
- 扎实的编程功底，特别是Python，并具备飞书平台等特定平台的二次开发能力
- 全面的AI技术栈知识，包括机器学习、深度学习、大模型应用和数据分析建模能力
- 良好的业务理解和需求分析能力，能快速学习汽车研发流程知识
- 优秀的工程实践能力，包括数据处理、模型部署、版本管理和问题排查
申请策略
- 深入研究“奕境”品牌和东风-华为合作模式，在面试中展现你对该公司和产品的兴趣与了解
- 准备一个你如何挖掘业务需求并推动AI项目落地的具体故事，突出你的问题解决能力和执行力
- 重点突出任何与“AI工具/应用开发”相关的项目经历，特别是有从0到1落地成果的案例
- 清晰展示Python开发能力，并提及飞书、钉钉等协同平台的开发经验（如有）
- 强调数据处理与建模经验，若有在汽车、制造等实体行业的数据分析或AI项目经验，需着重描述
- 体现需求分析与跨部门协作能力，描述如何将业务问题转化为技术方案
- 系统学习或复习飞书开放平台的官方文档和开发案例，了解其应用、插件开发的最佳实践
- 巩固机器学习、深度学习、NLP等核心算法知识，并关注大模型应用（如Prompt Engineering、RAG）的工程化落地方法
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经历，重点突出你的技术决策和业务影响
- 对于方案设计类问题，先强调理解和对齐业务目标的重要性，再逐步展开技术选型、架构设计和实施路径
- 对于技术细节问题，结合具体案例，清晰说明你的技术思路、遇到的挑战以及解决方案
- 请介绍一个你独立负责开发的AI工具或应用，从需求分析到最终落地的完整过程
- 如果业务部门提出一个模糊的智能化需求（如“提升研发效率”），你会如何沟通和将其转化为具体的AI技术方案？
- 在汽车研发场景中，处理的数据可能非常复杂且非结构化，你会如何进行数据治理和特征工程？
- 请谈谈你对大语言模型（LLM）在企业级应用（如内部知识库、智能助手）的理解和实践经验
- 你如何确保自己开发的AI工具在实际业务中稳定运行并持续优化？
职位点评
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
65中等
该职位背靠大型汽车集团，作为已上市的跨国企业，在薪酬福利和稳定性方面通常有较好的保障，但具体薪资水平需在面试中确认。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3万/月）
成长发展
85较高
职位要求掌握主流AI技术栈并应用于复杂的汽车研发场景，能提供深度的技术实践和业务理解机会，成长空间明确。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、飞书平台、机器学习、深度学习、大模型、数据分析
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及远程办公或弹性工作制度，推测为现场办公。工作内容涉及跨部门协作和项目推进，可能存在一定工作压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
参与高端智能新能源汽车品牌的打造，应用AI技术赋能实体制造业，具有较强的行业前景和社会价值感。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号打造安全至上、智慧指航、开放共创的三大核心价值、共同定义智能出行新时代、让生活更有奕境
创新程度积极采用新技术
Watch Jobs