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腾讯云智慧出行-FDE交付架构师
腾讯云智慧出行-FDE交付架构师
发布于 22 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公解决方案
解决方案
Rag
人工智能
大模型应用
客户沟通
汽车行业
解决方案架构
项目交付
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
前沿AI技术应用，高薪高成长，但需应对高强度工作和跨界挑战
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
4.5万
比解决方案中位数高
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 1900 个在招 · 其中解决方案 26 个
市场机会
选择面较广
北京 · 解决方案 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责深耕汽车行业，利用大模型、Agent及RAG等前沿AI技术，为头部车企客户设计并落地智能化解决方案
你需要深入业务一线挖掘痛点，推动AI场景规模化应用，并通过优化产品与方案重塑车企业务流程，实现降本增效与技术资产沉淀
最低要求
计算机、软件工程等相关专业，本科及以上学历
年以上AI场景化产品规划、项目落地及客户交付实战经验
熟练掌握大模型应用开发技术栈（RAG、Agent、Harness、模型评测等），能独立完成方案设计和可量产交付
具备扎实的项目工程化落地能力，可熟练运用AI Coding辅助工具，独立完成业务方案策划、产品架构规划、研发落地、AI产品效果评测工作的落地
具备优秀的沟通能力，售中和交付阶段依托深厚行业认知与产品专业能力获取头部车企客户认可
工作职责
深耕汽车行业研发、制造、营销、智能网联、智能驾驶及企业办公等核心领域，基于大模型、Agent应用、RAG等技术，为客户设计并落地AI解决方案
深入头部车企一线，挖掘业务痛点，转化为可落地的 AI 场景与交付计划，推动方案规模化应用
跟进前沿 AI 技术，持续优化行业产品与方案，以 AI 重塑车企业务流程实现提效，沉淀标准化方法论与核心技术资产
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与大模型应用的风口，接触头部车企核心业务，技术视野前沿且具有高商业价值
- 适合有汽车行业背景或强烈兴趣，且具备扎实AI工程化落地能力的复合型技术人才
缺点 / 挑战
- 需要同时精通技术和业务，对跨领域知识储备和沟通能力要求极高，交付压力大
角色解读
- 可向AI行业专家、解决方案总监或汽车数字化转型顾问方向发展，成为兼具技术与商业洞察的复合型人才
- 作为连接技术与业务的桥梁，将大模型、RAG等AI技术转化为汽车行业的实际解决方案
- 需要掌握AI技术栈（RAG/Agent）以及深厚的汽车行业业务理解，具备从需求挖掘到方案落地的全链路能力
申请策略
- 准备针对汽车行业痛点的AI解决方案案例，展示如何将技术转化为业务价值
- 突出展示过往在AI项目中的具体落地案例，特别是涉及大模型、RAG技术的实际应用效果和数据提升
- 加强对汽车行业业务流程的理解，熟悉主流AI Coding工具和模型评测体系，提升技术方案的商业化表达能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型理由、遇到的挑战及解决方案、最终的业务成果
- 请分享一个你主导的AI落地项目，你是如何解决业务痛点并实现规模化的？
- 在大模型应用中，如何处理RAG的准确性问题？
- 如何评估AI产品的效果？有哪些关键指标？
- 面对车企客户的复杂需求，如何进行方案定制和沟通？
- 深入研究腾讯云的AI产品线及在汽车行业的案例，复习大模型相关技术原理（如向量数据库、Prompt Engineering等）
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为已上市的巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，满足补偿性动机。
薪资信号偏高 (3.0千–6.0万/月)
成长发展
90较高
职位聚焦于大模型、Agent等前沿AI技术，且在快速变化的汽车行业应用，提供极高的技能成长和技术探索空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent、RAG、AI Coding、模型评测
业务类型profit_center
工作生活
60中等
互联网大厂通常工作节奏较快，且需深入客户一线，可能对WLB造成一定影响，但具体取决于团队文化。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
通过AI技术赋能传统汽车行业转型升级，推动智能化发展，具有一定的社会价值和行业影响力。
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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