传音
AI项目经理(J17809)
AI项目经理(J17809)
发布于 13 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公技术管理
技术管理
Ai项目管理
Nlp
Pytorch
Tensorflow
技术评审
深度学习
跨部门协作
需求分析
风险管理
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
AI技术管理岗，技术前沿、发展机会多，但WLB和薪资未明确。
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
3.3万
比技术管理中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 240 个在招 · 其中技术管理 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · 技术管理 · 94 个在招
职位详情
关于这个职位
负责AI技术研发项目的全生命周期管理，包括需求分析、技术方案评估、研发进度把控及交付验收
协调算法、数据、工程化团队，建立风险管理机制，推动跨部门技术协作，优化研发管理体系
需要AI背景和项目管理经验，主导NLP/ASR/TTS/CV等领域的技术项目落地
最低要求
计算机科学/人工智能/电子工程本科及以上学历，具备扎实的软件工程理论基础
年以上技术项目管理经验，其中至少2年AI研发项目管理经验，完整主导过NLP/ASR/TTS/CV领域至少两个方向的项目落地
理解深度学习技术栈，了解TensorFlow/PyTorch等框架应用，熟悉Transformer、CNN等主流模型架构
具备技术决策能力，能准确评估技术方案可行性
优秀的跨组织协调能力，具有在矩阵式组织中推动复杂技术方案落地的成功案例
精通技术沟通语言，能有效转化业务需求为技术方案，具备向非技术干系人阐释复杂AI原理的能力
工作职责
主导AI技术研发全生命周期管理，包括需求分析、技术方案可行性评估、研发里程碑把控及交付验收，关注AI技术模块的研发进度与质量
参与技术架构设计评审，协调算法、数据、工程化团队资源，确保数据/人力资源的最优配置
建立AI研发专项风险管理机制，预判技术实施风险（如模型训练偏差、数据质量缺陷、性能瓶颈等）并制定应对方案
搭建跨部门技术协作网络，推动产品、算法、运维团队建立高效协作机制，主导关键技术决策的跨部门对齐
优化AI研发管理体系，完善模型迭代、AB测试、持续集成等关键环节
负责技术文档质量管控，确保研发概要/详细设计等技术交付物的专业性与完整性
优先资格
有实际参与算法调优、模型压缩或分布式训练经验者优先
持有PMP认证，同时具备AWS/Azure AI工程师认证或同类技术资质者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- AI领域前景广阔，技术栈先进，能接触前沿技术
- 管理角色提供全局视野，提升领导力和决策能力
- 跨部门协作丰富，有助于建立广泛的人脉网络
- 传音作为知名科技公司，平台资源丰富
- 技术更新迅速，需要持续学习以保持技术敏锐度
- 适合具有AI技术背景和项目管理经验，善于沟通协调，追求技术管理方向发展的求职者
缺点 / 挑战
- 跨部门协调复杂，可能面临沟通和资源冲突挑战
- 项目管理压力大，需平衡质量、进度和成本
角色解读
- 从技术项目经理晋升为技术总监或AI部门负责人
- 向更高级别的管理角色发展，如CTO或产品副总裁
- 深耕AI技术管理，成为AI战略规划专家
- 负责AI技术项目的全生命周期管理，从需求分析到交付验收
- 协调跨部门团队（算法、数据、工程）确保资源最优配置
- 建立风险管理和技术决策机制，推动复杂技术方案落地
- 优化AI研发流程，包括模型迭代、AB测试和持续集成
- 深度学习技术栈，如TensorFlow、PyTorch框架应用
- AI领域知识，包括NLP、ASR、TTS、CV等方向
- 项目管理技能，能够管理研发里程碑和风险
- 跨部门协调和沟通能力，能与非技术干系人有效沟通
申请策略
- 研究传音公司的AI战略和产品线，了解其技术栈和业务方向
- 准备具体项目案例，展示如何解决技术挑战和管理风险
- 突出AI项目管理经验，特别是NLP/ASR/TTS/CV等领域的项目落地成果
- 强调技术决策和风险管理能力，提供具体案例
- 展示跨部门协调和沟通能力，描述在矩阵组织中的工作经历
- 列出相关技术技能和认证，如深度学习框架、PMP、AWS/Azure AI认证
- 深化AI技术知识，尤其是深度学习模型架构和优化
- 提升项目管理工具和方法论，如敏捷开发、风险评估
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 强调风险识别和应对策略，展示系统性思维
- 突出沟通和协调能力，举例说明跨部门合作
- 请描述一个您主导的AI研发项目，从需求分析到交付的全过程
- 您如何管理AI项目中的技术风险，比如模型训练偏差或性能瓶颈？
- 如何协调算法、数据和工程团队在矩阵组织中高效协作？
- 请举例说明您如何将业务需求转化为技术方案
- 您对深度学习技术栈（如TensorFlow/PyTorch）有哪些实际应用经验？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
JD未明确薪资和福利信息，基于上海AI岗位市场水准估算。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4万/月）
成长发展
85较高
职位涉及AI技术研发管理，技术栈前沿，有利于技能提升和职业发展。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈TensorFlow、PyTorch、Transformer、CNN、NLP、ASR、TTS、CV
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及工作模式和WLB信号，可能需现场办公，工作强度未知。
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
75中等
AI是高速增长赛道，技术应用广泛，具有一定的正向社会影响力。
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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