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人工智能应用开发岗
人工智能应用开发岗
发布于 3 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
Ai Agent
多模态感知
大语言模型
算法优化
系统设计
计算机视觉
软件开发
值不值得投
72综合评分
综合评分 72
前沿AI技术落地岗，技术成长性极强，产业应用价值明确，但工作模式与WLB信息需进一步确认。
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
2万
比人工智能中位数低
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 2600 个在招 · 其中人工智能 33 个
市场机会
选择适中
宁波 · 人工智能 · 24 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属于研究院，核心职责是将大模型、智能体、多模态感知等前沿AI技术，转化为具体可落地的产品功能和应用场景
你需要与业务及产品经理紧密合作，完成从需求分析、技术选型到核心模块编码实现与优化的全过程，确保系统架构的合理性与安全性
最低要求
硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、软件工程等相关专业
熟悉大语言模型、AI Agent、多模态等技术的开发与应用，具备Python/Java等主流语言的开发能力，有实际AI项目落地经验者优先
具备良好的系统设计能力和技术文档撰写能力，能快速学习新技术并应用于实际业务场景
工作职责
负责研究院业务与经营的应用开发和AI开发工作，对接业务及产品经理，参与业务设计和软件设计
利用现有的应用平台和AI平台，开发落地软件产品
负责将大模型、智能体（AI Agent）、多模态感知等核心技术转化为具体的产品功能与应用场景
保证底层系统架构的合理性、安全性，并能不断优化提升性能
参与AI应用项目的需求分析、方案设计、技术选型，主导核心模块的编码实现
负责AI模型（如大语言模型、计算机视觉模型等）的落地应用开发、调试与优化
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 直接参与大模型、AI Agent等前沿技术的落地，技术含金量高，成长性强
- 在大型车企的研究院工作，能接触丰富的业务场景和海量数据，有利于技术深度应用
- 项目目标明确，从技术到产品的转化链条完整，能获得全栈式开发经验
- 技术更新速度快，需要持续学习大模型、多模态等快速演进的技术栈
- 作为技术落地岗，需要在理想的技术方案与业务需求、系统稳定性之间进行平衡与取舍
- 在大型组织中推动技术创新项目，可能涉及跨部门协调与沟通成本
- 具备扎实编程与系统设计基础，对AI技术（特别是LLM、多模态）有热情且乐于将其工程化、产品化的开发者
- 希望技术能直接驱动业务变革，不满足于纯理论研究或内部系统支持
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路径：深耕AI应用架构、模型优化或特定领域（如智能座舱、自动驾驶）的算法工程化，成为技术架构师
- 技术管理路径：带领小团队负责特定AI产品线的开发与交付，逐步向技术经理或项目经理发展
- 产品结合路径：凭借对业务与技术的双重理解，向AI产品经理或技术解决方案专家方向转型
- 将前沿AI技术（大模型、智能体、多模态）转化为实际的产品功能和业务场景应用
- 与业务和产品团队紧密合作，主导从需求分析到核心模块编码实现的全过程
- 负责底层系统架构的设计、安全性保障与性能优化，确保AI应用的稳定高效运行
- 精通Python/Java等主流编程语言，具备扎实的软件开发与系统设计能力
- 深入理解大语言模型、AI Agent、多模态感知等技术原理，并拥有实际项目落地经验
- 良好的文档撰写能力、快速学习新技术的能力，以及将技术转化为业务价值的沟通能力
申请策略
- 研究吉利汽车的智能化战略（如“智能吉利2025”），了解AI在汽车研发、生产、用户体验中的应用方向，在面试中展现你的业务洞察
- 思考AI技术如何具体赋能汽车行业的降本增效或体验升级，准备好1-2个你认为可行的应用场景构想
- 重点突出1-2个完整的AI项目经历，清晰描述你如何应用大模型、多模态等技术解决具体业务问题
- 详细列出掌握的技术栈（Python, Java, PyTorch/TensorFlow, 大模型API等），并注明熟练程度和应用经验
- 提供个人GitHub或技术博客链接，展示代码能力、技术文档或对AI技术的思考
- 强调系统设计、架构优化方面的经验或思考，体现工程化能力
- 系统学习主流大语言模型的微调（Fine-tuning）、提示工程（Prompt Engineering）及Agent框架（如LangChain）
- 深入理解至少一个多模态感知模型（如视觉-语言模型）的部署与应用优化
面试指南
- 针对项目问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的思考、遇到的挑战及解决方案
- 对于系统设计问题，先明确核心需求和非功能需求（如性能、成本、可靠性），然后分层次阐述架构设计（如模型层、服务层、接口层），并考虑扩展性和维护性
- 对于优化问题，从监控、瓶颈分析、具体优化手段（模型压缩、缓存、异步处理等）几个层面展开
- 请介绍一个你主导或深度参与的AI应用项目，你是如何将模型技术与实际业务需求结合并落地的？
- 在大模型应用开发中，你如何处理模型输出的不确定性、延迟以及成本问题？
- 如果给你一个任务，要求将现有的一个大模型能力封装成一个供业务团队使用的智能体服务，你会如何进行技术选型和架构设计？
- 你如何保证AI应用系统的安全性、稳定性，并持续进行性能优化？请举例说明
- 复盘并深入剖析自己过往的AI项目，能清晰讲解技术细节和业务价值
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活45
使命价值70
薪资福利
75中等
职位要求高，预示薪资处于市场中上水平，能提供较好的经济回报，但具体福利与工作稳定性信息未在JD中详细说明。
薪资信号面议 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
90较高
该职位专注于大模型、AI Agent等前沿技术的工程化落地，能提供极佳的技术深度与广度成长机会，并直接参与将技术转化为产品价值的全过程。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大语言模型、AI Agent、多模态感知、Python、Java
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
JD未提及任何工作模式、弹性办公或Work-Life Balance相关信息，无法判断工作强度与灵活性，但作为大型车企的研发岗，现场办公的可能性较高。
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
70中等
在汽车行业从事AI应用开发，将先进技术用于提升产品智能化水平，具有明确的产业价值和创新意义，属于高增长技术赛道的应用端。
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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