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AI设计工程师
AI设计工程师
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设计信息管理
设计信息管理
Agent工作流
Ai工具
Mastergo
Prompt
工作流搭建
脚本编写
设计技术
设计系统
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心平台、AI前沿技术栈、高成长壁垒，WLB未明确，适合追求技术深度与效能变革的设计技术人才。
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
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
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 2140 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位致力于将AI技术融入设计团队的日常工作流，通过搭建和维护AI工具与Agent工作流，提升设计与上下游的协作效率
你需要将设计师的隐性经验转化为AI可执行的规范，并负责相关工具的培训与持续迭代，而非直接设计AI产品或训练模型
最低要求
年以上设计、前端开发、设计技术或相关领域工作经验
理解交互、视觉和设计系统的基本逻辑，能听懂设计师的诉求和判断依据，并整理成清晰的规则
实际使用过大模型和AI编程工具，做过Prompt、Skill、Agent工作流或AI小工具，并且有其他人实际使用
能在本地搭建和使用命令行工具环境，能写独立的小脚本处理文件和批量任务，能看懂基础代码和配置文件，用于定位问题
能够使用Figma、MasterGo等常用设计工具，了解设计工具的插件和开放接口能做什么
能读懂日志和接口报错，复现并定位问题，写出研发能直接处理的问题描述
能把复杂的流程整理成清楚的步骤和文档，做出别人能接手维护的成果
对AI能做到什么、做不到什么有实际的判断，不夸大
工作职责
AI设计流程规划：深入设计团队及产品、研发等上下游的协作链路，梳理生产流程，判断哪些环节适合交给AI，评估投入产出，确定落地顺序，并设计新的工作流程
设计经验与规范沉淀：和团队设计师一起，把分散在个人身上的隐性经验（例如检查标准、设计规则、组件规范等），转化为AI能够稳定使用的形式
AI工具与工作流搭建和维护：基于团队自研的Agent编排系统和各类 AI 工具，搭建、调试和维护工作流
出现问题时定位原因，向研发提出明确的修改需求
权限范围内的配置问题自行调整
使用支持与持续迭代：编写使用和维护文档，帮助和培训其他设计师及相关使用者
跟踪使用情况和效果，持续改进
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与设计结合的前沿领域，能积累稀缺的'设计+AI'复合经验，提升个人核心竞争力
- 直接赋能整个设计团队，工作成果具有高度的杠杆效应，能显著提升团队整体产出效率
- 依托大平台的自研Agent编排系统，能接触到企业级AI工作流落地的真实场景与复杂问题
- AI技术迭代极快，需要持续学习新工具和新模型，保持对AI能力边界的敏锐判断
- 适合既懂设计系统逻辑，又具备一定编程和AI工具实操能力，且乐于通过技术手段解决团队效率问题的复合型人才
缺点 / 挑战
- 需要频繁与设计师和研发沟通，平衡设计感性与技术理性的诉求，沟通与推动成本较高
角色解读
- 向资深设计技术专家发展，主导公司级AI设计基础设施与工具链的建设
- 转型为AI设计产品经理，负责规划面向全公司的AI设计产品与解决方案
- 深入设计团队及上下游协作链路，梳理并重构适合AI介入的设计生产流程
- 将设计师的隐性经验与规范转化为AI可执行的规则，搭建并维护基于Agent编排系统的AI工作流
- 为团队提供AI工具的使用培训与技术支持，编写文档并持续迭代优化工作流
- 熟练掌握Figma/MasterGo等设计工具及其插件/开放接口，理解设计系统逻辑
- 具备大模型及AI编程工具的实际应用经验，能编写Prompt、搭建Agent工作流及小脚本
- 能读懂日志和接口报错，具备基础的命令行操作与代码阅读能力，能准确定位问题
申请策略
- 在作品集或简历中附带自己搭建的AI工作流Demo或开源小工具链接，直观展示技术落地能力
- 提前了解滴滴设计部的业务方向及目前行业内AI辅助设计的最新实践，准备相关的行业洞察
- 重点突出过往使用AI工具（如大模型、Agent、Prompt）解决实际设计或开发问题的具体案例及量化成果
- 展示对Figma/MasterGo插件开发或API调用的经验，以及编写脚本处理批量任务的经历
- 强调跨部门协作经验，特别是如何将个人经验沉淀为团队规范或工具文档的经历
- 深入学习主流大模型的API调用、Agent编排框架及Prompt工程进阶技巧
- 提升Python或Node.js脚本编写能力，熟悉设计工具的REST API和插件开发机制
面试指南
- STAR法则：针对案例类问题，清晰阐述情境、任务、行动和结果，重点突出AI带来的效率提升或质量改善
- 同理心+技术拆解：针对沟通冲突问题，先表达对设计师诉求的理解，再拆解技术限制，提供替代方案或折中方案
- 结构化排查：针对问题定位问题，按照'复现问题-查看日志/报错-定位代码/配置-提出解决方案'的逻辑链条回答
- 请分享一个你使用AI工具或Agent工作流解决实际设计/开发问题的完整案例
- 当设计师的感性诉求与AI工具的理性限制发生冲突时，你通常如何沟通和解决？
- 你是如何将分散的设计规范转化为AI能够稳定使用的形式的？
- 如果AI工具出现报错，你的排查和定位问题的思路是什么？
- 准备1-2个自己亲手搭建的AI工作流或设计工具Demo，面试时能详细讲解底层逻辑和踩过的坑
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
作为已上市企业的核心部门岗位，薪资福利具备市场竞争力，能提供较好的物质回报与稳定性。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
90较高
岗位处于AI与设计交叉的前沿领域，能深度参与企业级AI工具链建设，技术成长与能力壁垒极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、Agent编排系统、Prompt、Skill、Figma API、MasterGo、命令行工具、脚本编写
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为效能赋能岗，可能需要配合设计团队节奏，WLB情况需进一步确认。
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
75中等
通过AI技术赋能设计团队，推动设计生产力的变革，具有较高的内部创新价值与行业前瞻性。
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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