科德宝
Scientific Innovator
Scientific Innovator
发布于 2 天前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
机器学习
数据科学
SQL
生成式AI
统计方法
模拟仿真
化学信息学
AI 估算 · 20k–35k
要求数据科学和AI技能，市场稀缺，薪资有竞争力，结合上海水平。
职位详情
关于这个职位
作为科德宝的Scientific Innovator，您将负责推动全球产品创新，运用数据驱动和先进的统计方法优化产品与流程
您将独立管理数据科学和AI项目，与IT、高校及合作伙伴紧密协作，确保技术与业务需求对齐
这是一个融合统计、编程和化学知识的跨领域技术岗位
最低要求
Master’s degree or above in natural sciences (chemistry, physics, mathematics, or a related field), with strong expertise in statistical methods.
Strong programming skills (Python/R).
Knowledge of chemical analytics and organic chemistry.
Experience in cheminformatics, materials informatics, generative AI, and machine learning; familiarity with relational databases (e.g. SQL) and simulation techniques.
Self-motivated, enthusiastic with a positive attitude and a team player.
Structured and goal‑oriented work style.
Fluent English – oral and written.
Ability to explain complex matters, willingness to travel.
工作职责
Ensure Global Product Innovation is recognized as a technically reliable, flexible, innovative, and customer‑oriented department.
Enable data‑driven product and process development.
Apply advanced statistical methods to analyze production and product data.
Shares insights and standards within the KL Group to support harmonization.
Keep supervisors informed of key project progress and unusual events.
Maintain strict confidentiality of internal and third‑party data in line with Need‑to‑Know principles.
Ensure effective cooperation and information flow with other departments.
Maintain external contacts with universities, institutes, and partners.
Independently manage projects in statistics, data science, and AI.
Evaluate and clearly communicate results.
Act as a technical business partner for IT.
Build and maintain internal and external professional networks.
Assess feasibility of requests and promote data analytics technologies.
Support process improvement and automation initiatives.
Lead or contribute to cross‑functional teams.
Continuously develop expertise and guide colleagues in analytics tools.
Deliver internal and customer trainings.
Adhere to know‑how and IP protection regulations.
Ensure strict protection of core assets and comply with WI‑SP‑11‑002 R&D; document control/IP protection.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国巨头平台，接触全球创新项目，职业发展空间大
- 前沿技术栈（生成式AI、机器学习、材料信息学），技能提升快
- 与高校、研究所合作，持续学习氛围浓厚
- 需要同时掌握化学和AI知识，学习曲线较陡
- 职责多元，可能需要在多个领域切换，要求快速适应
- 出差要求可能影响工作生活平衡
- 适合有统计和编程背景，同时对化学材料感兴趣，追求技术深度与跨领域创新的数据科学家
缺点 / 挑战
- 研发型岗位，工作内容有深度和挑战性
角色解读
- 在数据科学和AI领域深耕，成为技术专家或团队技术负责人
- 向研发管理方向发展，领导跨职能创新项目
- 在材料信息学或化学信息学领域积累，成为行业稀缺人才
- 推动全球产品创新，确保部门技术可靠灵活，满足客户需求
- 应用统计方法和数据分析，优化产品开发和生产流程
- 独立管理数据科学和AI项目，评估并清晰沟通结果
- 与IT部门、高校及合作伙伴协作，建立专业网络，推动技术创新
- 精通统计方法和数据分析，能够应用高级统计模型处理生产与产品数据
- 熟练掌握Python或R编程，具备机器学习、生成式AI经验
- 了解化学分析和有机化学基础知识，熟悉化学信息学或材料信息学
- 具备关系数据库（如SQL）和模拟仿真技能，能够独立管理项目
申请策略
- 深入了解科德宝/克鲁勃润滑剂业务及材料科学挑战，在面试中展示行业洞察
- 准备一个完整的数据科学项目案例，涵盖从问题定义到技术实现和业务影响
- 突出统计建模和数据分析项目经验，特别是与生产或产品优化相关
- 展示Python/R编程能力和机器学习项目，最好有生成式AI或化学信息学应用
- 强调跨团队合作和项目管理能力，体现独立负责项目的经历
- 如有化学课程或研究背景，重点提及
- 补充有机化学和化学分析基础知识，可通过在线课程速成
- 学习生成式AI（如LLM、GAN）及其在材料科学中的应用
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 技术问题先简洁解释原理，再结合具体案例说明应用效果
- 团队协作问题强调沟通、角色分配和冲突解决能力
- 请描述一个你使用统计方法优化生产过程或产品性能的项目
- 如何利用机器学习分析化学实验数据？请举例
- 你如何向非技术背景的同事解释复杂的统计结果？
- 你对生成式AI在材料科学中的应用前景有什么看法？
- 如何管理一个跨职能团队的项目并确保按时交付？
匹配度报告
72
综合匹配度
跨国巨头研发创新岗，前沿AI技术栈，成长性强，但WLB信息不明
适合人群
适合追求技术成长、跨领域创新和学习机会的求职者，对WLB要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利匹配
75中等
跨国巨头薪资通常有竞争力，但未明确披露，补偿性动机满足中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：20K-35K/月）
成长发展匹配
85较高
前沿技术栈、项目主导权、外部合作带来强成长性，发展动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、R、机器学习、生成式AI、数据科学、统计方法、化学信息学、SQL、模拟仿真
成长机会continuously develop expertise
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
未明确工作模式，但有出差要求，可能影响WLB，生活化动机满足一般。
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）
使命价值匹配
70中等
稳定成熟行业，创新技术应用，但社会影响力中性，意义感动机满足中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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