海尔
AI首席科学家（技术专家）
AI首席科学家（技术专家）
发布于 1 小时前高层管理(VP/总经理/CEO)
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
博士
多模态
工业大模型
强化学习
技术管理
时序预测
机器学习
机器视觉
深度学习
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
顶尖工业AI技术领袖岗位，技术自由度极高，社会价值显著，但工作强度大，适合追求技术突破的专家型人才。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
11.5万
比AI算法中位数高
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 620 个在招
职位详情
关于这个职位
作为卡奥斯平台AI底层技术的最高学术负责人，主导工业大模型、机器视觉等五大技术体系的顶层路线设计与核心算法自研攻坚
负责前沿技术预研、团队人才培养及知识产权沉淀，解决工业场景下的关键技术瓶颈，确保技术领先性与产业落地可行性
最低要求
学历背景：博士学历优先，人工智能、计算机、自动化、控制科学、数据科学、智能制造相关专业
具备国内外顶尖高校/科研院所学术背景，或头部工业AI大厂研究院核心骨干经历
行业经验：5年以上AI算法研究、模型研发、工业AI前沿预研经验
年以上算法团队技术负责人/首席研究员/实验室技术带头人经验
有工业大模型、机器视觉、时序预测、强化学习任一方向底层自研经验
专业能力：精通深度学习、多模态、大模型微调、对齐技术、工业小样本学习、时序建模、缺陷建模等底层算法原理
具备从0到1搭建工业AI算法体系、模型基线、技术框架的实战能力
熟悉工业场景（离散/流程制造）工艺逻辑、设备数据特性、质检与运维痛点
能够独立攻克行业共性技术难题、算法瓶颈、模型精度问题
具备前沿技术预判能力，可输出3-5年技术路线规划
具备以下任意多项成果：高水平论文、发明专利、国家级项目参与/牵头经历、开源模型贡献、工业AI标杆自研项目成果
综合能力：极强的技术洞察力、逻辑架构能力、技术攻关能力
擅长技术团队管理、技术人才培养、技术体系搭建
能够平衡前沿预研与产业落地，衔接科研端与产业端
专注技术深耕、体系搭建、技术突破
工作职责
AI技术体系顶层路线设计：制定卡奥斯工业大模型、机器视觉、时序预测、强化学习、智能Agent五大技术体系的底层技术路线图
研判行业前沿技术趋势，判断自研、微调、开源、采购的技术选型边界
对所有AI模型架构、算法框架、技术方案做最终技术终审，把控技术先进性、前瞻性、可迭代性
底层算法与核心模型自研攻坚：牵头攻克工业场景卡脖子算法问题：小样本缺陷检测、弱信号故障预测、工艺黑盒建模、复杂工况多模态融合、工业大模型微调适配等
搭建自主可控的底层算法库、模型基线体系，形成区别于市面通用方案的独有技术内核
负责核心模型的迭代升级、精度突破、算法创新，解决产业落地中解决不了的技术瓶颈
前沿技术预研与技术储备（从0到1创新）：跟踪全球工业AI、工业世界模型、工业Agent、多模态工业大模型前沿趋势
开展前沿技术预研、原型验证、技术可行性论证，为3-5年后的技术布局储备能力
完成科研成果→核心算法→技术模块的转化
AI技术团队的技术领先与人才培养：统筹算法团队、模型团队、预研团队的技术成长、技术标准、研发规范
负责团队技术攻关指导、难点答疑、方案评审、技术能力梯队建设
培养高端算法人才、核心技术骨干，搭建AI技术专家体系
技术标准、专利、学术成果沉淀：主导集团AI算法、模型、技术方案的专利、软著、论文、技术标准沉淀
构建AI技术知识产权壁垒，完成高水平科研成果输出
建立AI算法研发规范、模型训练标准、技术评估体系
技术协同与关键方案评审：为AI底座、场景化能力建设提供底层技术支撑，确保产业落地技术可行、技术领先
联合申报重大科研项目，输出基础研究成果
对算力架构、数据建模、模型部署提出技术适配要求
所有重大AI项目的技术可行性评审、架构评审、算法效果验收
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托海尔卡奥斯庞大的工业场景和数据资源，技术落地空间巨大
- 作为最高技术负责人，拥有极高的技术决策权和资源调配权
- 工业场景算法难度大，需解决大量实际工程问题而非纯学术研究
- 具有深厚学术背景且渴望在工业AI领域实现技术商业化的资深专家或研究院带头人
缺点 / 挑战
- 需平衡前沿探索与产业落地，压力巨大
角色解读
- 可向集团CTO、首席科学家或行业顶级技术顾问方向发展，成为工业AI领域的权威专家
- 制定公司AI技术整体战略路线图，决定技术选型与架构方向
- 精通深度学习、大模型微调、多模态等前沿算法，具备从0到1搭建工业AI体系的能力
申请策略
- 准备详细的技术路线图案例，展示如何带领团队攻克技术瓶颈并实现商业化价值
- 突出博士期间的顶级论文/专利，以及在工业AI领域的落地项目成果，强调解决复杂工程问题的能力
- 加强对工业制造业务流程的理解，提升将学术算法转化为工业级稳定产品的工程化能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出技术选型的逻辑、团队管理的策略以及最终产生的业务价值或技术指标提升
- 请分享一个你主导的从0到1的工业AI项目，遇到的最大技术瓶颈是什么？如何解决的？
- 如何看待当前工业大模型与传统工业软件结合的趋势？
- 如何构建和维护公司的AI技术知识产权壁垒？
- 深入研究海尔卡奥斯目前的公开技术成果和行业地位，准备针对工业场景特定痛点（如小样本、弱信号）的解决方案思路
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活40
使命价值80
薪资福利
85较高
作为上市公司核心高管/专家岗，薪资水平处于市场高位，且通常伴随丰厚的年终奖和可能的股权激励，福利保障完善。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–15.0万/月）
成长发展
95较高
职位提供极高的技术自主权和从0到1搭建体系的机会，是接触最前沿工业AI技术并引领团队成长的绝佳平台。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈工业大模型、机器视觉、时序预测、强化学习、智能Agent、多模态、深度学习
成长机会技术团队的技术领先与人才培养、前沿技术预研与技术储备、搭建AI技术专家体系
业务类型profit_center
工作生活
40较低
作为最高技术负责人，需承担巨大的技术攻关和团队管理责任，工作强度 likely 较高，WLB可能受到挑战。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况JD含高强度暗示词
使命价值
80较高
致力于解决工业“卡脖子”技术难题，推动制造业数字化转型，具有显著的社会价值和行业影响力。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号牵头攻克工业场景卡脖子算法问题、构建自主可控的底层算法库
创新程度开拓性创新（行业首创）
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