国际香精香料公司
Lead, Data Scientist
Lead, Data Scientist
发布于 大约 16 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Generative Ai
Machine Learning
Mlops
Statistical Modeling
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
跨国香精香料公司Lead数据科学家，前沿AI技术栈，薪资有竞争力，工作地点固定在上海。
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
43K
比数据科学中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
42 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
作为国际香精香料公司（IFF）的Lead Data Scientist，你将领导香精香料业务中AI与机器学习解决方案的全生命周期开发、评估与生产部署，将复杂的科学和业务需求转化为可复用的模型和智能应用，推动研发与创新
该职位聚焦于生成式AI、智能体系统等前沿技术，并需适应中国市场本地化要求
最低要求
拥有数据科学、计算机科学、机器学习、统计学、工程学、化学、物理学、计算生物学或其他量化STEM学科的博士学位或硕士学位
年以上工业界应用数据科学或机器学习经验，具备从问题定义到生产部署交付模型和AI应用的成功案例
精通以下领域：机器学习、深度学习、统计建模和严谨的模型评估
生成式AI、基础模型、检索增强生成和智能体工作流
生产级ML工程、可复用流水线、API、云平台和MLOps实践
深刻理解：科学数据和工作流程，有能力学习化学、配方和研发背景
中国AI模型、本地技术生态、部署限制和用户体验期望
具备实际选择、调整、微调和评估AI/ML模型用于特定领域应用的经验，能够评估模型性能、数据质量、局限性、安全性和业务价值
能够独立工作，将模糊需求转化为书面技术规范，在快节奏、全球分布式环境中交付具有可衡量成果的可复用组件和生产解决方案
拥有强大的技术领导力和可信度，能够指导初级数据科学家、与顶尖AI公司和内部专家平等交流、影响外部合作伙伴，并有效协作于数据科学、工程、UX、科学和业务团队
工作职责
领导先进机器学习、生成式AI和智能体解决方案的端到端设计、开发、评估和生产交付，将科学和业务问题转化为稳健、可复用的能力，而非一次性分析
快速复制、评估和应用最先进的已发表方法及模型到IFF的数据和用例中
建立可复用的流水线、评估工具和清晰的性能标准，以保持科学严谨性、交付速度和技术质量
与AI化学家负责人紧密合作，负责研发化学和分子发现，并将AI应用在创意和消费者领域适应中国市场
优先资格
被认可的应用数据科学专家，能将先进的AI和机器学习方法转化为可扩展的科学和业务成果
具备强大的科学和工程判断力，能批判性地评估模型、数据质量、架构、用户需求和运营约束以推动稳健决策
拥有交付生产级AI/ML解决方案和可复用组件的实证记录，以提升创新速度、决策质量或工作流效率
对中国AI生态系统有深入了解，并具备将全球开发的AI产品本地化为中国模型、基础设施、语言和用户需求的经验
以协作为驱动、追求影响力的领导者，擅长在数据科学、科学、技术和商业的交叉点上加速实际创新
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿，涉及生成式AI、智能体系统等新兴领域，能深度参与创新项目
- 跨国企业平台，提供全球项目机会和跨文化协作环境，有利于技能拓展
- 需快速理解并适应中国AI模型、本地生态及部署限制，对本地化能力要求高
- 适合拥有深厚数据科学或AI技术背景（尤其机器学习与生成式AI）、具备5年以上工业经验、对香精香料或科学交叉领域感兴趣，并寻求在全球化环境中发挥技术领导力的求职者
缺点 / 挑战
- 公司为行业领导者，在香精香料领域有深厚积淀，应用场景独特且具挑战性
- 作为Lead角色，需在复杂全球组织中协调多团队（数据科学、工程、业务），沟通压力较大
- 生产环境交付要求严格，需平衡科学严谨性、交付速度与业务价值，工作强度可能较高
角色解读
- 可晋升为高级数据科学领导者或AI总监，负责更广泛的技术战略与团队管理
- 在跨国平台参与全球项目，扩展在香精香料行业或其他领域的AI应用影响力
- 向技术专家或业务负责人方向发展，推动AI与科学、商业的深度融合
- 领导AI与机器学习解决方案的全生命周期开发，将科学和业务问题转化为生产就绪的模型和智能应用
- 专注于生成式AI、智能体系统等前沿技术，并快速应用于香精香料业务的数据与用例中
- 与跨职能团队（如研发、化学、业务）协作，推动AI赋能创新与决策效率
- 精通机器学习、深度学习、生成式AI（如基础模型、RAG、智能体）和统计建模，具备生产级ML工程经验
- 熟练使用Python、云平台、MLOps工具，构建可复用流水线和API，确保模型可部署与可评估
- 理解科学数据与工作流程（尤其化学相关），并能适应中国AI生态与本地化要求
申请策略
- 研究IFF的香精香料业务与创新方向，思考AI如何赋能科学研发或消费者洞察，在面试中展示业务理解
- 准备具体案例，说明如何将复杂科学问题转化为AI模型，以及应对数据质量、模型评估等挑战
- 突出5年以上应用数据科学或机器学习经验，强调从问题定义到生产部署的完整项目案例
- 展示在生成式AI、智能体系统、MLOps或云平台上的具体技能与成果，提供可复用组件或模型评估实例
- 强调技术领导力，如指导初级成员、跨团队协作或影响决策的经历，以及适应中国AI生态的本地化经验
- 深化对中国AI模型、本地技术生态和部署约束的了解，例如研究国产大模型与云服务
- 强化MLOps与云平台（如AWS、Azure）的生产级实践，提升可复用流水线与API开发能力
面试指南
- 使用STAR（情境、任务、行动、结果）方法结构化描述项目经历，突出技术决策与业务影响
- 强调数据质量、模型评估指标和可复用设计，展示系统化思维与工程实践
- 结合实例说明如何适应中国市场需求，如本地化模型或理解UX期望
- 展示协作技巧，如沟通复杂概念、引导团队共识或管理外部合作伙伴
- 请描述你如何领导一个从概念到生产部署的AI/ML项目，遇到的主要挑战是什么？
- 你如何评估模型性能，并确保其科学严谨性与业务价值？
- 你对中国AI生态系统和本地化AI产品部署有何了解？
- 如何与跨职能团队（如化学家、业务方）协作，将他们的需求转化为技术解决方案？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位提供有竞争力的薪酬和绩效激励，对薪资和稳定性有较好满足。
薪资信号偏高 (30K-55K/月)
福利待遇performance incentives
成长发展
85较高
涉及前沿AI技术（如生成式AI、智能体系统），并提供全球项目机会，对技能成长和职业发展有强烈吸引力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Machine Learning、Deep Learning、Generative AI、Agentic Systems、MLOps
成长机会Opportunities to learn, develop, and expand your expertise、global projects
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点固定在上海，办公模式未明确提及，工作生活平衡可能受限。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
公司为全球领导者，强调可持续创新，职位在香精香料领域有中等社会影响力与行业价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号deliver sustainable innovations
创新程度积极采用新技术
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