海尔
AI平台首席科学家
AI平台首席科学家
发布于 3 小时前高层管理(VP/总经理/CEO)
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Llamaindex
Llm
Rag
多模态模型
大模型
机器学习
深度学习
知识图谱
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
上市巨头高管岗、前沿大模型技术栈、业务落地空间大，但跨部门协同与管理压力较高。
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
11.5万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 320 个在招
市场机会
选择适中
青岛 · 人工智能 · 15 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责海尔智家五大业务领域的AI场景规划与顶层设计，主导大模型与AI Agent在具体业务中的选型、微调与规模化部署
同时需组建并领导30-50人的复合型AI团队，推动AI技术从实验室走向全流程的规模化生产落地
最低要求
教育背景：国内外知名大学计算机、人工智能、数据科学或相关专业硕士及以上学历，博士优先
技术能力：精通大模型（LLM）应用开发全链路，熟悉主流开源大模型（Qwen、Llama、DeepSeek等）的微调、RAG、Agent开发与部署
具备扎实的算法基础，熟悉机器学习、深度学习在业务场景中的应用方法，有大规模异构数据处理实战经验
熟悉AI Agent开发框架（LangChain、LlamaIndex等），有RAG系统、知识图谱、多模态模型在业务场景落地的实际经验
业务落地经验：具有8年以上AI/大数据相关工作经验，其中至少3年以上企业级AI场景落地经验，主导过覆盖多个业务领域（研发/制造/供应链/营销/服务）的AI应用项目
有从0到1构建企业AI应用平台的经验，能将AI技术从实验室推向规模化生产部署
团队管理与跨组织协作：具备带队20人以上技术团队的管理经验，能吸引并留住核心AI工程人才
具备极强的跨部门协调能力，能统筹技术团队与业务部门联合推进场景落地
有与高校、科研院所、AI头部企业联合项目合作的经验
综合素质：具备敏锐的业务洞察力，能将复杂业务痛点快速抽象为AI技术课题
结果导向，以业务价值交付为衡量标准，而非技术指标
对AI技术充满热情，自驱力强，能在快速变化的技术环境中持续学习并推动创新
工作职责
AI场景规划与顶层设计：基于大模型与AI算法能力，系统性规划海尔智家研发、制造、供应链、营销、服务五大业务领域的智能化场景图谱，制定分阶段落地路线图
建立AI场景价值评估体系，从降本、提效、增收三个维度量化每个场景的预期收益，形成可审计的AI场景优先级清单
对标美的美擎AIGC平台158个核心场景的落地经验，结合海尔智家业务特点，规划覆盖研产供销服全价值链的智能体矩阵
大模型与算法场景化落地：主导大模型在具体业务场景中的选型、微调、RAG知识库构建与Agent开发，包括研发助手、智能质检、供应链预测、智能客服、智能售后等核心场景
负责从场景需求分析到数据准备、模型选型/微调、Agent开发、业务集成、效果评估、持续迭代的端到端落地闭环
推动AI Agent在企业全流程中的规模化部署，构建“通用智能体+领域智能体”双层架构，实现从单点试点到规模复用
跨业务协同与场景穿透：横向打通研发、制造、供应链、营销、服务五大业务线的AI应用壁垒，推动数据共享、模型复用与场景协同
协同各业务部门负责人，将AI能力嵌入现有业务流程，实现“AI嵌入流程”而非“AI外挂流程”
建立AI场景落地的跨部门协作机制，统筹技术团队与业务团队联合攻关
团队建设与技术管理：组建并领导一支30-50人的复合型AI应用研发团队，涵盖大模型应用工程师、Agent开发工程师、数据工程师、AI产品经理等角色
建立AI场景落地的标准化方法论与工具链，沉淀可复用的场景模板、数据资产与模型资产
代表公司在行业论坛、学术会议分享AI场景落地的实践经验，申请场景落地相关核心专利
优先资格
熟悉制造业或家电行业业务流程者优先，有研产供销服全流程数字化转型经验者重点优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托海尔庞大的业务场景与数据资源，能实现AI技术的大规模落地验证
- 职位级别高，拥有充足的资源调配权与团队组建权
- 处于制造业智能化转型的核心位置，行业影响力大
- 跨部门协同难度大，需打破五大业务线的数据与流程壁垒
- 制造业场景复杂，AI技术从实验室到规模化生产的落地周期长、容错率低
- 技术迭代极快，需持续保持对前沿大模型技术的敏锐度
- 具备深厚大模型技术底蕴、丰富企业级AI落地经验，且拥有强大跨组织管理与业务洞察力的复合型技术领军人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从AI平台技术负责人向集团级CTO或首席人工智能官（CAIO）发展
- 引领传统制造业向全面智能化转型，成为行业内的AI落地领军人物
- 规划海尔智家五大业务领域的AI场景图谱并制定落地路线图
- 主导大模型与AI Agent在具体业务场景中的选型、微调与规模化部署
- 组建并领导30-50人的复合型AI应用研发团队
- 精通大模型应用开发全链路（LLM微调、RAG、Agent开发）
- 具备8年以上AI/大数据经验及3年以上企业级AI场景落地经验
- 拥有20人以上技术团队管理及跨部门协同能力
申请策略
- 准备一份针对海尔智家业务场景的AI落地初步构想或架构方案，展示对业务的深刻理解与技术前瞻性
- 突出主导过的企业级AI场景落地项目，特别是覆盖研发、制造、供应链等多领域的成功案例
- 量化AI项目带来的降本、提效、增收等具体业务价值
- 展示20人以上技术团队的管理经验与跨部门协作成果
- 深入了解家电/制造业的研产供销服全流程业务痛点
- 跟进最新的大模型微调、RAG优化及多智能体（Multi-Agent）协同技术
面试指南
- STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出业务价值（降本增效指标）和技术架构设计
- 采用“业务痛点分析-技术方案设计-跨部门协同机制-落地效果复盘”的逻辑框架
- 请分享一个您主导的从0到1构建企业AI应用平台并实现规模化部署的完整案例
- 在跨业务线（如研发与供应链）推进AI场景落地时，您如何打破数据与流程壁垒？
- 针对海尔智家的五大业务领域，您认为目前最具ROI的AI落地场景是什么？为什么？
- 您如何评估和选型主流开源大模型，并构建高效的RAG与Agent系统？
- 在管理30-50人的复合型AI团队时，您如何平衡技术探索与业务价值交付？
- 深入研究海尔智家及竞品的AI/数字化转型战略与公开案例
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利
85较高
首席科学家级别，薪资处于行业高位，且作为上市巨头企业，薪酬福利体系完善，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：8千–15万/月）
成长发展
90较高
岗位处于AI技术前沿，拥有极大的技术发挥空间与团队管理权限，能深度参与企业核心业务的智能化转型。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、LLM、RAG、Agent、LangChain、LlamaIndex、知识图谱、多模态模型
业务类型profit_center
工作生活
40较低
首席科学家及高管岗位通常面临较高的工作强度与跨部门协调压力，且JD未提及弹性工作或WLB相关福利。
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
85较高
推动传统制造业向全面智能化转型，具有显著的行业示范效应与社会价值，助力实体经济升级。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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