博世
JMP-AI工程师（PS）
JMP-AI工程师（PS）
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公机器学习工程
机器学习工程
Pytorch
Tensorflow
数据管道
机器学习
汽车工程
深度学习
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
核心AI岗，技术前沿且成长空间大，薪资稳定，适合追求技术深度与产业落地的工程师。
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
2.8万
比机器学习工程中位数高
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 1150 个在招 · 其中机器学习工程 33 个
市场机会
选择适中
无锡 · 机器学习工程 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位致力于将AI技术应用于汽车工程研发，通过构建数据管道和算法系统，将工程挑战转化为AI解决方案
你需要与多领域专家协作，挖掘高价值AI应用场景，并主导从概念验证到生产落地的全过程
最低要求
软件工程，计算机科学，数学，人工智能或相关领域硕士学位
精通Python,C/C++，对数据结构和算法有深入的理解
在机器学习，深度学习，算法和数据处理方面有坚实的基础
熟悉 AI/ML 框架和工具，如 PyTorch ， TensorFlow ，科学知识学习或等效产品
工作职责
亲历并推动一场变革——重新定义AI时代的汽车工程研发方式;
深度参与并设计AI赋能汽车工程的全新过程;
与设计、仿真、可靠性、耐久测试、软件开发等领域专家紧密协作，挖掘高价值AI应用场景;
将真实的工程挑战转化为AI/ML解决方案，从概念验证到生产落地，全程主导;
构建并持续优化支撑智能工程工作流的数据管道、算法与软件系统;
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与汽车工程交叉的前沿领域，技术壁垒高，发展前景广阔
- 依托强大的汽车工程背景，能接触到真实的工业级高价值场景
- 平台工作规范，技术积累深厚，体系完善
- 从概念验证到生产落地的全链路主导对工程化能力和系统架构能力要求极高
- 具备扎实AI算法基础，且对汽车工程或工业制造领域有浓厚兴趣，渴望在实体产业中实现AI落地的技术人才
缺点 / 挑战
- 需要深入理解汽车工程（仿真、测试等）的领域知识，跨学科学习成本较高
角色解读
- 从AI算法工程师成长为汽车工程AI领域的架构师或技术专家
- 未来可向AI技术总监或跨领域研发管理岗位发展
- 将AI/ML技术应用于汽车工程领域，设计并落地AI赋能的研发流程
- 与仿真、测试、软件等多领域专家合作，挖掘高价值AI应用场景
- 构建和优化支撑智能工程工作流的数据管道和算法系统
- 扎实的计算机科学和数学基础，精通Python和C/C++
- 熟练掌握PyTorch、TensorFlow等主流深度学习框架
- 具备将工程问题转化为机器学习解决方案的落地能力
申请策略
- 了解公司在智能化和软件定义汽车方面的战略布局，面试时可结合其业务痛点提出AI赋能的初步构想
- 突出在机器学习、深度学习项目中的实际落地经验，特别是从PoC到生产环境的全流程经历
- 强调Python/C++编程能力以及处理复杂数据管道的经验
- 补充汽车工程领域的基础知识（如仿真、可靠性测试等），了解AI在工业研发中的典型应用案例
- 提升系统架构设计能力，以应对复杂工程工作流的构建
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务理解-技术方案-工程落地-业务价值”的闭环
- 在回答跨领域问题时，强调沟通协作能力和将业务问题抽象为数学/算法问题的能力
- 请分享一个你主导的从概念验证到生产落地的AI/ML项目，遇到了哪些工程化挑战？
- 如何将AI技术应用于汽车工程的仿真或测试环节？请给出你的思路
- 在构建支撑智能工程工作流的数据管道时，你如何保证数据的质量和系统的稳定性？
- 面对非技术背景的工程领域专家，你如何挖掘他们的痛点并转化为AI需求？
- 复习深度学习基础及PyTorch/TensorFlow的高级特性，准备1-2个具有挑战性的算法落地项目案例
- 提前了解无锡基地的业务重点及AI在汽车研发中的最新应用趋势
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活70
使命价值80
薪资福利
75中等
该岗位提供完善的薪酬福利体系，在无锡地区具备较强竞争力，整体待遇稳定且处于市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：2千–3.5万/月）
成长发展
85较高
岗位处于AI与汽车工程交叉的前沿领域，能深度参与核心研发流程变革，技术成长空间和技术壁垒极高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、C/C++、机器学习、深度学习、PyTorch、TensorFlow
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
该岗位未明确说明办公模式与加班情况，但作为主导从概念到落地的核心AI岗位，项目关键期可能面临一定的工作压力，整体工作节奏需视具体项目而定。
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
80较高
推动AI时代的汽车工程研发变革，具有强烈的技术创新使命感和行业引领价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号重新定义AI时代的汽车工程研发方式
创新程度开拓性创新（行业首创）
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