博世
JMP-AI架构师(BD)
JMP-AI架构师(BD)
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Ai Agent
Aigc
Huggingface
Lora
Mlops
Pytorch
Rag
Sft
Tensorflow
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
技术栈前沿、业务场景丰富、成长空间大，适合致力于AI赋能实体产业的高级技术人才。
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
5万
与架构师中位数基本持平
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 · 其中架构师 10 个
市场机会
选择面较广
上海 · 架构师 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责博世企业级AI战略的制定与落地，将制造、供应链等业务痛点转化为AI解决方案
你需要参与大模型选型、微调及部署的全流程，并推动RAG、Agent等前沿技术在内部的复用与最佳实践沉淀
最低要求
计算机 / 软件工程 / 人工智能 / 数据科学等相关专业硕士及以上学历
精通 Python，熟练使用 PyTorch / TensorFlow / HuggingFace 主流框架
扎实的机器学习/深度学习基础，深入理解 Transformer / Attention 机制
熟悉大模型微调（SFT/LoRA/RLHF）、Prompt Engineering、RAG、Agent 核心技术栈
了解 MLOps / DevOps / CI/CD，具备模型工程化部署能力
英语流利（CET-6或同等），可进行跨文化协作
工作职责
参与企业级 AI战略的制定及落地
深入业务一线，将制造、供应链、职能等场景痛点抽象为AI解决方案架构
参与大模型选型、微调（SFT/LoRA）、部署与推理优化的全流程实践
推动 RAG、Agent、多模态等技术在博世内部的最佳实践沉淀与复用
跟踪前沿AI技术（AIGC、AI Agent、具身智能等），评估其业务落地价值
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：依托庞大的制造与供应链场景，拥有丰富的业务数据和真实的落地场景，利于技术变现与经验积累
- 技术前沿：直接接触大模型、Agent、具身智能等前沿AI技术，并能参与企业级战略制定，视野开阔
- 福利保障：知名跨国企业通常能提供完善的工作体系、跨文化协作环境及相对规范的福利保障
- 业务抽象难度：需要深入理解制造、供应链等复杂业务逻辑，将非标准化的痛点转化为AI架构，对业务理解力要求极高
- 适合具备扎实大模型技术底座，同时对制造业/供应链业务有浓厚兴趣，且具备较强跨部门沟通与业务抽象能力的高级技术人才
缺点 / 挑战
- 落地阻力：在传统制造企业中推动前沿AI技术落地，可能会面临跨部门沟通、旧系统兼容及业务部门接受度等挑战
角色解读
- 纵向可发展为首席AI架构师或AI技术总监，主导更大范围的技术战略与团队管理
- 横向可向AI业务负责人或数字化转型专家转型，深度结合制造与供应链业务，推动企业智能化升级
- 制定并落地企业级AI战略，将制造、供应链等实际业务痛点转化为可落地的AI解决方案架构
- 主导大模型的选型、微调（SFT/LoRA）、部署与推理优化，推动RAG、Agent等前沿技术在内部的复用
- 持续跟踪AIGC、具身智能等前沿技术，评估其在业务场景中的落地价值
- 扎实的AI/深度学习理论基础，精通Python及PyTorch/TensorFlow等主流框架，深入理解Transformer机制
- 熟练掌握大模型核心技术栈，包括微调（SFT/LoRA/RLHF）、Prompt Engineering、RAG和Agent开发
- 具备模型工程化部署能力，了解MLOps/DevOps，并能进行跨文化英语协作
申请策略
- 准备跨文化沟通案例：面试中可能会考察英语能力及跨团队协作经验，建议提前准备相关英文自我介绍或项目案例
- 突出大模型落地经验：详细展示参与过的大模型选型、微调（SFT/LoRA）、RAG/Agent开发及工程化部署的具体项目与成果
- 强调业务结合能力：若有将AI技术应用于制造、供应链或企业职能场景的经验，需重点描述业务痛点及AI带来的实际收益
- 展现架构与战略视野：体现参与过企业级技术战略制定或复杂系统架构设计的经历，证明具备全局思考能力
- 补充制造业/供应链领域知识：了解智能制造、供应链数字化的核心业务流程与常见痛点，以便在面试中更好地与业务场景结合
- 强化MLOps与工程化能力：复习并实践模型部署、CI/CD流水线及推理优化技术，确保技术栈的全面性
面试指南
- STAR法则：针对项目经验问题，按照情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构化回答，突出个人贡献与业务收益
- 业务+技术双重视角：在回答架构或落地问题时，先阐述对业务痛点的理解，再引出技术方案，最后强调工程化落地与效果评估
- 请分享一个你主导的大模型落地项目，从选型、微调到部署，遇到了哪些技术挑战及如何解决？
- 如何将制造或供应链场景中的业务痛点抽象为AI解决方案？请举例说明
- 在推动RAG或Agent技术落地时，如何评估其业务价值并确保最佳实践的复用？
- 面对传统业务部门对AI技术的疑虑，你如何进行跨部门沟通并推动项目落地？
- 深入了解博世的业务板块（如智能出行、工业技术、消费品等），思考AI技术在这些领域的潜在应用场景
- 复习大模型微调、RAG、Agent的核心原理及最新进展，准备好应对深度的技术拷问
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活70
使命价值85
薪资福利
80较高
该岗位技术门槛高，薪资水平通常处于市场前列，且能提供相对完善的福利保障与稳定性。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及企业级AI战略制定及大模型、Agent等前沿技术落地，技术栈非常前沿，且能深入核心业务场景，个人技术与业务视野成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、HuggingFace、SFT、LoRA、RLHF、RAG、Agent、MLOps、AIGC、具身智能
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
JD未明确提及工作模式与加班情况，但作为架构师岗位且需深入业务一线，可能面临一定的跨部门沟通与项目交付压力，WLB情况需进一步确认。
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
85较高
推动AI技术在制造与供应链等实体产业的落地，有助于推动传统行业的智能化转型与产业升级，具有较高的社会与行业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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