高通
Data Analytics Director, Engineering (Zhubei)
Data Analytics Director, Engineering (Zhubei)
发布于 大约 7 小时前中层管理(经理/总监)
Hsinchu City, Hsinchu City, Taiwan
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
Generative AI
MLOps
LLM
Machine Learning
DataOps
Agentic AI
Data Analytics
Data Governance
AI 估算 · 60k–100k
高级管理职位，位于台湾新竹，高通公司，薪资水平较高，考虑当地市场及职位层级。
职位详情
关于这个职位
这是一个负责高通工程部门全球数据分析和AI战略的高级管理职位
作为数据分析和工程AI总监，你将领导团队构建大规模机器学习、数据治理和AI平台，推动数据驱动的创新和工程生产力提升
该职位要求深厚的技术背景和卓越的领导力，适合希望在顶级科技公司发挥影响力的资深专家
最低要求
计算机科学、数据科学、工程、数学、统计学、信息系统或相关技术领域的学士学位
年以上机器学习、数据分析、软件工程、数据工程、AI平台或相关领域经验
年以上管理经理、技术负责人或大型跨职能组织的领导经验
或
计算机科学、数据科学、工程、统计学、人工智能或相关领域硕士学位，10年以上相关经验
或
人工智能、机器学习、计算机科学、工程、统计学或相关领域博士学位，8年以上相关经验
工作职责
与领导层的优先事项、愿景和战略保持一致，并在最少的行政监督下工作
监督可能直接汇报的经理和高级技术负责人
根据全球领导层的决策，做出对多个职能和地区具有重大组织、运营、财务和战略影响的决策
通过数据驱动的洞察和技术领导力，影响全球组织战略、技术方向和业务优先级
向高管、客户、合作伙伴和工程组织传达高度复杂的技术、业务和组织概念
领导与AI、机器学习、数据管理、治理、自动化和工程生产力相关的大规模转型
为AI平台、分析框架、数据生态系统和软件工具建立长期全球路线图和投资策略
通过应用机器学习、生成式AI、预测分析、工作流自动化和智能决策支持系统来推动创新
定义数据质量、安全、负责任AI、合规、访问控制和生命周期管理的治理模型、政策、标准和最佳实践
使用高级分析思维、系统级问题解决和战略规划来应对高度模糊的业务和技术挑战
额外职责可能包括：
制定企业AI战略和治理框架
推动生成式AI、Agentic AI、知识管理和智能自动化解决方案的采用
与IT和知识团队合作，开发企业数据湖、数据仓库、语义层和分析架构
领导涉及云平台、数据平台、MLOps和DataOps的数字化转型计划
创建指标和价值框架来衡量AI和分析投资的业务影响
定义AI模型生命周期管理、治理、安全和合规的企业标准
优先资格
领导企业级AI/ML和高级分析项目的经验
使用Databricks、Snowflake、AWS、Azure、GCP等云和大数据平台的经验
了解MLOps、DataOps、平台工程和企业数据治理框架
开发生成式AI、LLM、Agentic AI和智能工作流解决方案的经验
领导大型组织转型的能力
对数据隐私、安全、合规和负责任AI原则有深入理解
在支持产品开发和制造运营的高技术工程组织中工作的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 高通作为全球领先的半导体公司，平台资源丰富，能接触前沿的AI、5G和边缘计算技术
- 职位为高级管理层，直接参与全球战略决策，影响力大，职业成长空间广阔
- 薪资待遇优厚，包括股票期权和丰厚福利，适合长期发展
- 需要管理多国团队和复杂组织，沟通协调成本高，对跨文化领导力要求高
- 技术快速迭代，需要持续学习前沿AI和数据分析技术，保持战略领先
- 工作地点可能在台湾新竹，相对偏远，可能需要频繁出差或加班
缺点 / 挑战
- 适合有10年以上技术和管理经验、渴望在跨国巨头中发挥战略领导力、愿意接受高挑战和高回报的资深技术管理者
角色解读
- 在高通内部可晋升至副总裁（VP）级别的执行领导岗位，负责更广泛的AI或工程组织
- 积累全球顶级科技公司的战略管理经验，为未来担任CTO或首席数据官奠定基础
- 通过领导大规模AI转型项目，成为行业内数据与AI领域的知名专家
- 制定并执行全球AI、数据分析、数据治理和工程生产力工具的战略路线图
- 领导大规模机器学习平台、数据生态系统和分析解决方案的架构设计与开发
- 与工程、运营、IT、业务集团及高管层协作，将数据转化为可操作的业务洞察
- 管理并指导经理和高级技术负责人，推动组织变革和技术创新
- 深厚的机器学习、数据分析、AI平台和数据工程背景
- 年以上领导大型团队或跨职能组织的管理经验
- 熟悉云平台（AWS/Azure/GCP）、大数据工具（Databricks/Snowflake）及MLOps/DataOps实践
- 卓越的战略思维、沟通能力和跨部门影响力
申请策略
- 投递时强调自己如何将技术战略与业务目标对齐，用具体量化成果证明价值
- 了解高通在AI和5G领域的布局，在面试中展示战略视野
- 突出领导大规模AI/ML项目的成功案例，包括技术架构、团队规模和业务影响
- 强调管理经验：直接管理过的经理数量、跨部门协作成果和组织变革成效
- 展示对数据治理、云平台和MLOps/DetaOps的深入理解和实战经验
- 加深对生成式AI、Agentic AI等前沿技术的理解，准备相关项目经验
- 学习高通的业务模式（半导体、芯片设计）和工程流程，以更好地对接业务需求
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出领导力和业务影响
- 强调系统性思维：从战略、组织、技术三个维度分析问题
- 展示数据驱动决策的能力，用具体指标量化成果
- 请描述一次你领导的大规模AI转型项目，你是如何制定战略并推动执行的？
- 你如何平衡技术革新与现有系统的稳定性？请举例
- 你如何管理多元化的技术团队，并确保全球协作效率？
- 你对数据治理和负责任AI的理解，在高通这样的公司如何落地？
- 请谈谈你主导的某个数据平台架构，以及它如何支撑业务决策
职位点评
65
综合评分
全球顶级公司高级管理岗，前沿技术栈，薪资优厚，但工作强度大且地点偏远。
更适合这类人
最适合追求技术成长和战略影响力的资深管理者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利
75中等
该职位为高级管理岗，薪资水平较高，但工作地点在台湾新竹，可能存在地域限制，福利未明确提及。
薪资信号未披露（AI估算：60K-100K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI和数据分析技术，领导大型项目，有较多成长机会，但未明确提及培训或晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Machine Learning、Generative AI、LLM、MLOps、Cloud Platforms
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
工作地点为现场办公，可能需加班和出差，灵活性较低。
工作模式仅现场办公
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
60中等
高通在通信和AI领域有重要影响力，但职位使命信号不明显，社会影响一般。
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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