德科斯米尔
Industrial Engineering ES
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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AI算法
AI算法
Llm
Machine Learning
Nlp
Pytorch
Tensorflow
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
跨国车企AI算法岗，聚焦LLM前沿技术应用，技术成长性强，工作地点沈阳
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
2.4万
比AI算法中位数低
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 240 个在招 · 其中AI算法 2 个
市场机会
选择不多
沈阳 · AI算法 · 2 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责机器学习、深度学习及大语言模型（LLM）的算法设计与开发，构建面向业务场景的定制化AI解决方案
候选人需独立完成数据挖掘、模型训练优化及推理流程加速，并参与大模型在垂直领域的微调与应用落地，确保模型在生产环境中的高性能与稳定性
最低要求
本科及以上学历，计算机科学、数学、工业工程、人工智能应用等相关专业
扎实的数学基础，熟悉线性代数，概率统计，最优化理论
精通Python编程语言，熟悉Pandas，Scikit-learn等数据处理工具
熟练掌握TensorFlow，PyTorch，MindSpore等至少一种深度学习框架
具备至少3年AI算法研发或者大模型应用开发相关经验
独立主导或完整参与过至少2个AI项目的算法设计，开发，与落地
英语可作为工作语言
工作职责
计划和实现现有产品和新产品的生产工艺
负责机器学习，深度学习，自然语言处理(NLP)等领域的算法设计与开发，构建面向业务场景的定制化AI解决方案
负责独立完成数据挖掘，特征工程，模型训练与调优工作，提升模型在准确率，泛化能力，实时性等方面的表现
探索大规模语言模型（LLM）在对话系统，知识图谱，内容生成，智能推荐等应用场景，推动大模型技术在企业级场景的落地
设计实现Prompt Engineering方案，结合LangChain，LlamaIndex等工具构建基于LLM的企业级AI应用系统
熟悉数据处理技术（数据清洗、特征提取）及工具（如Pandas、Scikit-learn），利用机器学习算法完成数据的聚类分布等，支撑结构LLM微调数据集工作
优化LLM推理流程，利用vLLM, Ollama, TGI等推理框架提升服务性能，降低延迟，提高吞吐量
掌握量化，蒸馏等模型轻量化技术
参与大模型继续预训练、微调、RAG（检索增强生成）、Agent（智能体）领域适配等工作，提升模型在垂直领域的表现
完成AI模型从训练、调参、测试到部署的全生命周期管理，确保模型在生产环境中的稳定性与高性能
在其专业领域内担任内部及外部联络人，参与内部工作组协作
编制内部相关文件并按需进行内部汇报
识别公司内部本领域持续教育需求
规划并实施复杂主题的内部及外部培训
协助制定并优化本专业领域的内部标准与流程
观察/识别专业领域趋势以制定方案
提出行动建议
管理、控制和协调子项目，依据检查清单和绩效指标监控项目执行与目标达成情况
进行复杂分析以优化流程并制定改进措施
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国企业背景，技术栈前沿（LLM、RAG等），有机会接触大型工业场景的数据与算力资源
- 具备扎实算法功底，对大模型应用落地有热情，且能适应跨国企业协作文化的工程师
缺点 / 挑战
- 需要平衡算法创新与生产环境的稳定性要求，可能面临传统制造业数字化转型中的数据质量挑战
角色解读
- 可向AI架构师、高级算法专家或技术团队负责人方向发展，深入垂直行业AI应用落地
- 负责设计和开发机器学习及大语言模型算法，解决具体业务场景中的AI问题
- 精通Python及主流深度学习框架，具备LLM微调、推理优化及Prompt Engineering实战经验
申请策略
- 准备英文简历，强调英语工作能力，展示跨文化沟通潜力
- 突出LLM相关项目经验，特别是微调、RAG架构设计及推理加速的具体成果和数据指标
- 加强LangChain、向量数据库及模型量化蒸馏技术的深入学习，提升工程化落地能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点阐述技术选型理由、遇到的瓶颈及具体的优化手段
- 请介绍一个你主导的LLM应用项目，你是如何解决幻觉或延迟问题的？
- 如何在资源受限的情况下优化大模型的推理速度？
- 请描述你使用RAG架构解决实际业务问题的案例
- 复习Transformer架构细节，准备关于模型量化、剪枝及分布式训练的技术问答
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
跨国制造企业通常提供规范的薪酬体系和福利保障，虽非互联网高薪，但在沈阳地区属于中上水平，稳定性较好。
薪资信号未披露（AI估算：1.8千–3.0万/月）
成长发展
85较高
职位涉及LLM、RAG、Agent等前沿技术领域，且要求参与内部培训和技术分享，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、NLP、LangChain、RAG、vLLM、PyTorch
成长机会规划并实施复杂主题的内部及外部培训、识别公司内部本领域持续教育需求
业务类型cost_center
工作生活
60中等
制造业背景通常意味着相对规律的工作节奏，但AI项目落地阶段可能有阶段性压力，办公地点在沈阳工业区。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过AI技术赋能汽车制造和内饰创新，提升驾驶体验，具有一定的行业价值和社会意义。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号automotive innovations、enhance your driving experience
创新程度积极采用新技术
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