美光科技
Data Science Manager
Data Science Manager
发布于 9 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Sql
团队管理
大语言模型(Llm)
成本优化
数据分析
智能制造
机器学习
生成式Ai
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
前沿AI技术驱动、业务降本导向明确、福利体系完善的中层管理岗，WLB待确认
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
4.8万
比数据分析与科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
98 个在招
市场机会
选择不多
台中 · 数据分析与科学 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
负责领导数据科学与分析团队，聚焦采购与制造价值链的成本优化与效率提升
主导成本预测、异常检测及场景分析模型的端到端开发，并推动生成式AI与智能体技术的业务落地
需具备深厚的量化背景与商业敏锐度，将复杂业务挑战转化为可衡量的成本节约成果
最低要求
数据科学、统计学、计算机科学、运筹学、工程或相关定量领域的学士或硕士学位
年以上数据科学/高级分析经验，1年以上团队管理经验为加分项
有交付数据科学解决方案并取得可衡量成本节约或成本影响的实绩
熟练掌握Python、SQL及现代机器学习/统计方法
有将模型部署至生产环境及使用云平台（如GCP、Azure等）的经验
动手熟悉生成式AI/大语言模型（LLMs），了解AI智能体及智能体工作流
具备出色的商业敏锐度，尤其在成本结构、采购支出和投资回报率方面
优秀的沟通与利益相关者管理能力
工作职责
团队领导与人员管理：领导、指导并培养数据科学家团队
设定清晰目标，进行绩效评估并支持职业发展
营造协作、高问责制、鼓励实验与持续学习的文化
负责项目招聘、入职与资源分配
方案开发与交付：监督成本预测、成本泄漏/异常检测及场景/假设分析模型与工具的全流程开发
推动制造价值工程分析，在设计、材料、工艺和供应商选项中发现降本机会
确保解决方案具备生产就绪、可扩展性，并集成至业务流程与决策中
建立模型开发、验证、监控与治理的最佳实践
AI创新与新兴技术：推动前沿AI技术（包括生成式AI/LLMs、AI智能体及多智能体系统）的评估与采用，跟进Agent-to-Agent (A2A) 和模型上下文协议 (MCP) 等互操作性标准
紧跟快速演进的AI格局，将新技术能力转化为务实、负责任的业务应用
优先资格
半导体行业经验为强烈加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托全球半导体巨头平台，接触海量工业数据与前沿AI技术栈
- 直接参与核心降本增效项目，业务影响力与可见度高
- 团队管理与技术双轨发展路径清晰，内部培训与导师机制完善
- 半导体行业周期波动可能影响项目优先级与资源分配
- 跨部门推动数据方案落地涉及多方利益协调，变革管理难度较大
- 适合具备扎实技术背景、渴望带团队并追求业务实质影响力的复合型数据人才
缺点 / 挑战
- 需平衡技术研发与业务交付压力，对结果导向与成本节约指标要求极高
角色解读
- 可向首席数据官(CDO)、数字化转型负责人或事业部高管发展
- 深耕AI商业化与工业智能领域，成为技术型专家或独立顾问
- 在半导体/高端制造行业积累深厚后，转向战略规划或投资尽调角色
- 带领数据科学团队完成成本分析与AI模型开发，直接对接采购与制造业务线
- 将复杂的业务痛点转化为可量化的数据解决方案，推动模型在生产环境中落地
- 评估并引入生成式AI与智能体技术，优化团队工作流并提升交付效率
- 制定数据治理规范，确保模型的可扩展性、安全性与业务决策支持能力
- 精通Python、SQL及主流机器学习/统计建模方法，具备模型生产化部署经验
- 熟悉生成式AI架构、LLM应用开发及智能体工作流设计
- 具备扎实的供应链成本结构认知与ROI测算能力
- 拥有成熟的团队管理、跨部门协同与利益相关者沟通能力
申请策略
- 提前研究美光在半导体制造与供应链数字化方面的公开动态与技术博客
- 准备1-2个完整的技术驱动业务降本案例，便于面试时进行深度技术复盘
- 突出过往数据项目带来的具体成本节约金额、效率提升百分比或ROI数据
- 详细列举Python/SQL/ML模型在生产环境的部署案例及性能优化指标
- 强调团队规模管理经验、跨部门推动成功案例及敏捷交付记录
- 深入掌握生成式AI在企业级场景的落地框架（如RAG、Agent编排、向量数据库）
- 补充供应链成本结构、采购财务分析及数据治理规范相关知识
- 提升项目管理方法论（如Scrum/Kanban）与数据合规安全意识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，重点量化业务影响与技术选型逻辑
- 针对AI引入问题，从技术可行性、数据安全合规、ROI测算及小步快跑试点迭代四步阐述
- 针对协同问题，强调利益对齐、透明沟通、快速原型验证与数据驱动的共识建立
- 请分享一个你主导的、直接带来显著成本节约或效率提升的数据科学项目
- 如何评估并引入生成式AI或智能体技术到现有工作流？如何控制风险？
- 遇到业务部门不配合数据方案落地或需求频繁变更时，你如何处理？
- 如何平衡团队的技术探索创新与严格的业务交付Deadline？
- 复习主流机器学习算法原理、模型监控指标及LLM微调/部署架构
职位点评
薪资福利78
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
78中等
跨国巨头提供完善医疗、带薪休假及家庭假等福利，整体薪酬竞争力符合台中地区资深管理岗市场水准。
薪资信号市场水准 (3.5千–6.0万/月)
福利待遇医疗保险、牙科保险、视力保险、带薪家庭假、带薪休假、带薪节假日
成长发展
85较高
岗位明确聚焦生成式AI与智能体等前沿技术落地，提供清晰的团队管理与技术双通道成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、机器学习、生成式AI、LLMs、AI Agents、GCP、Azure
成长机会支持职业发展、持续学习文化、mentorship
业务类型profit_center
工作生活
65中等
未明确说明弹性办公政策，但作为传统制造关联岗位通常以现场办公为主，WLB信号未提及。
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
致力于通过数据与AI优化制造价值链，具有明确的降本增效与产业升级意义，社会价值体现于行业技术进步。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号transform how the world uses information to enrich life for all、accelerate how the team delivers cost solutions
创新程度积极采用新技术
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