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高德-AI研发工程师-汽车业务专项
高德-AI研发工程师-汽车业务专项
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Aigc
大模型
数据分析
机器学习
深度学习
算法
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
前沿AI技术+明确业务场景，技术成长性强，但工作模式与福利保障需进一步确认。
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
31K
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2650 个在招 · 其中人工智能 约 270 个
市场机会
选择不多
厦门 · 人工智能 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
这是一个位于高德地图汽车业务板块的AI研发工程师岗位
您将负责AI技术在车载导航、智能驾驶或相关汽车服务等场景中的探索、应用与落地，通过运用大模型等先进AI技术解决实际的业务问题，并推动产品的性能与功能优化
最低要求
学历要求：人工智能、计算机科学与技术、软件工程等相关专业本科及以上学历
工作经验：3年以上工作经验
大模型应用与调优：熟悉主流大模型，并有相关使用经验，了解不同模型的优缺点
具备扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉常见模型结构与训练技巧
编程与开发能力：精通Python等主流语言，具备算法实现与系统开发能力
熟练使用数据分析工具，如 Python（Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn）、R 或 SQL
熟悉常用的数据库管理系统（如 MySQL、PostgreSQL）及数据查询语言
有大数据处理经验
AI算法与工程化：熟悉机器学习/深度学习算法（如线性回归、聚类分析、分类模型等），具备模型工程化落地经验优先
有良好的工程能力，熟悉Linux开发环境、Git版本控制及基本软件工程规范
掌握基本的统计学知识（如概率分布、假设检验、回归分析等）
了解自然语言处理领域常用的文本分析、语言生成方法
项目经验：有至少1个完整的AI项目落地经验（如：视觉、语音、推荐系统等方向）
其他要求：具有较强的沟通能力、问题解决能力与团队协作精神，能有效推动AI项目的进展
对AI技术充满热情，具备较强的学习能力和自我驱动力，能持续掌握新技术和知识
对业务需求有深刻理解，能将技术解决方案与业务目标对齐
工作职责
负责AI项目的技术探索和可行性分析，负责方案设计、开发、测试和上线维护的整个技术生命周期
需深刻洞察业务目标，制定最有效的技术策略，并应用先进的AI/AIGC技术解决实际业务问题
负责对现有AI产品进行性能调优和功能增强，从而提高整体业务运作的效率和质量
保持对国内外AI技术发展和应用场景的前瞻性关注，主动发掘并驱动AI技术在本业务领域的优化升级与创新实践
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性强：工作涉及大模型、AIGC等当前最热门的AI技术方向，能接触并实践行业领先技术
- 业务场景明确且重要：AI技术直接赋能汽车出行这一核心业务，成果可见度高，对业务有直接影响
- 平台资源丰富：背靠大型科技公司，有充足的算力、数据资源以及完善的工程化基础设施支持
- 技术实现要求高：不仅需要算法知识，还需要较强的工程能力和将模型可靠落地的经验，对综合能力要求高
- 业务理解深度要求：需要深入理解汽车业务场景和用户需求，才能做出有效的技术方案，非单纯技术研发
- 创新与落地平衡：需要在技术前瞻性探索与业务实际需求、稳定性要求之间找到平衡点
- 适合具备3年以上AI研发经验，对大模型等前沿技术有热情，不仅追求算法创新，更看重技术解决实际业务问题并产生价值的工程师
- 希望在明确业务场景中深入应用AI技术的求职者尤为适合
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：深耕AI算法与工程，成为特定领域（如NLP、推荐、大模型应用）的技术专家
- 架构师路线：向AI平台架构或解决方案架构师发展，负责复杂系统的设计与规划
- 技术管理路线：在积累深厚技术背景和业务理解后，可转向技术团队管理
- 负责AI技术在汽车业务（如高德车载导航、智能位置服务）中的探索、设计与实现，完成从方案到上线的全生命周期
- 将大模型等先进AI技术应用于实际业务问题，进行算法研究、模型调优与产品功能增强
- 与业务团队紧密合作，理解需求并将其转化为可行的技术解决方案，提升产品效率和质量
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，并有主流大模型（如GPT、LLaMA等）的应用与调优经验
- 精通Python编程，熟悉数据分析工具链（Pandas/NumPy/SQL）和工程化环境（Linux/Git）
- 具备模型工程化落地能力，能处理从数据处理、模型训练到部署维护的完整流程
申请策略
- 在简历和面试中，主动结合高德汽车业务场景来阐述你的技术方案和项目价值，展现业务洞察力
- 准备好展示你对AI技术趋势（特别是大模型应用）的独立思考和见解，而不仅仅是复述论文
- 重点突出1-2个完整的AI项目落地经历，详细描述项目背景、个人职责、技术选型、模型效果及业务收益
- 明确列出对主流大模型的使用、调优或二次开发经验，以及相关的机器学习/深度学习框架熟练度（如PyTorch/TensorFlow）
- 展示扎实的编程和工程能力，包括Python项目代码、数据分析经历、以及使用Git、Linux等工具的实践经验
- 深入理解高德地图的汽车业务（如车载导航、ADAS、高精地图等）中可能存在的AI应用场景，思考技术如何赋能
- 研究大模型在垂直领域（如地理信息、语音交互、文本理解）的落地案例和微调技术，积累实践经验
- 加强软件工程规范和大型项目协作能力，了解如何设计可维护、可扩展的AI系统
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化描述项目经历，重点突出技术决策和量化成果
- 阐述对技术的理解时，强调其原理、优缺点对比，并紧密联系“如何解决实际业务问题”这一核心
- 设计技术方案时，展示系统性思维：从需求分析、技术选型、数据考虑、模型设计、部署监控到迭代优化的完整闭环
- 请介绍一个你主导或深度参与的AI项目落地案例，遇到了哪些技术挑战，是如何解决的？
- 你对当前主流大模型（如GPT、LLaMA等）的理解是怎样的？如何将其应用到具体的业务场景中？
- 如何衡量一个AI模型的性能与业务价值？请结合你过去的经验谈谈
- 如果让你负责将一个AI算法应用到高德车载导航的某个环节（如语音交互、路线推荐），你会如何设计技术方案？
- 深入研究高德地图的汽车业务产品和相关技术博客，了解其技术栈和可能面临的挑战
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位薪资范围预计在厦门市场处于中上水平，对补偿性动机有一定满足度。但JD未明确提及具体福利待遇。
薪资信号面议 (22K-40K/月)
成长发展
85较高
该职位涉及大模型等前沿AI技术，技术挑战性高，且要求负责技术全生命周期，对技能成长和职业发展有较强推动作用。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、AIGC、机器学习、深度学习、自然语言处理、Python、MySQL、Linux
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未明确说明工作模式、办公地点类型及WLB相关信息，无法评估。工作地点在厦门，生活成本相对可控。
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
AI技术在汽车出行领域的应用属于高速增长赛道，通过技术提升出行效率具有一定的社会价值和行业意义。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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