Manager, AI / Data Scientist

优缺点分析

角色解读

• 技术路径：可向AI/数据科学专家、首席数据科学家等深度技术专家方向发展，专攻保险科技领域的算法创新与应用
• 管理路径：可晋升为高级经理、数据分析总监，负责更广泛的团队和战略规划，或转向产品管理，主导AI驱动的保险产品创新
• 行业路径：在保险行业积累的AI应用经验极具价值，未来可拓展至其他金融科技领域或咨询行业，担任高级顾问或解决方案架构师
• 作为AI项目负责人，领导从需求定义到落地的AI/生成式AI解决方案开发，覆盖分销、营销、风控等多个保险业务场景
• 管理一个数据科学家团队和外部资源，确保项目按时交付并达到高质量技术标准
• 深度参与业务，通过数据分析识别商业洞察，向包括C级高管在内的利益相关者汇报，推动数据驱动的业务决策
• 负责AI模型在国内战略项目的实施，确保与业务目标对齐并提升运营效率与客户体验
• 精通Python及TensorFlow/PyTorch等主流AI框架，具备从传统机器学习到深度学习（CNN, RNN, Transformer）及大语言模型应用的实战经验
• 拥有7年以上数据分析或AI领域经验，熟悉完整的数据项目生命周期管理，并能把控数据质量与模型效果
• 出色的跨部门沟通、团队管理与项目管理能力，能够协调多方资源并清晰地向非技术高管阐述技术方案的价值
• 扎实的SQL编程能力，用于数据提取与处理，支撑模型开发与分析工作

申请策略

• 深入了解友邦保险（AIA）近年来的数字化转型战略和已公开的科技应用案例，在面试中展现你对公司业务和科技方向的理解与认同
• 准备1-2个你过去工作中遇到的典型挑战（如数据质量差、业务需求变更、项目延期）及其解决方案，体现你的问题解决和应变能力
• 重点突出领导或深度参与过的AI/机器学习项目，特别是那些涉及保险、金融或复杂业务场景，并产生了可量化业务影响（如提升效率、增加收入）的项目
• 详细描述你在项目生命周期各阶段（数据探索、模型开发、部署落地、效果跟踪）的具体职责和所用技术栈（如Python, TensorFlow, LLM）
• 展示你的团队管理或跨部门协作经验，例如如何带领团队、协调资源、与业务方沟通需求并向管理层汇报成果
• 如有使用大语言模型（LLM）构建业务应用的经验，务必单独列出并说明应用场景和效果
• 如果对保险行业（如寿险产品、分销渠道、风险模型）了解不深，可提前学习基础知识，理解AI在核保、理赔、营销等环节的应用
• 强化生成式AI（如GPT系列、LangChain等框架）在文本生成、知识问答、自动化流程等场景的应用实践和案例思考

面试指南

• 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答行为类和技术类问题，确保逻辑清晰、重点突出
• 在回答技术方案类问题时，遵循‘理解业务目标 -> 数据可行性分析 -> 技术选型与方案设计 -> 实施与评估 -> 迭代优化’的思路
• 在回答管理或协作类问题时，强调沟通、优先级排序、风险管理和以结果为导向的思维方式
• 请详细介绍一下你过去主导或参与过的最成功的AI/机器学习项目，你在其中扮演的角色、遇到的最大挑战以及如何解决的？
• 你如何评估一个AI模型在业务场景中的成功与否？请结合具体案例说明你设定的关键指标
• 假设业务部门提出一个模糊的需求（例如‘用AI提升销售’），你会如何开展工作，将需求转化为可执行的技术方案？
• 在管理一个AI项目时，如果开发进度严重滞后，你会采取哪些措施来确保项目最终成功交付？
• 你如何看待生成式AI在保险行业的应用前景？可以结合我们（友邦）的业务，谈谈你认为可能落地的1-2个具体场景吗？