伊顿中国
IT AI Project Lead
IT AI Project Lead
发布于 大约 14 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
技术管理
.Net
Agentic Ai
Alibaba Cloud
Azure Ai
Machine Learning
Palantir
Rag
Sql
Tensorflow
AI 估算 · 45k–65k
外资企业，AI技术lead，10年经验，上海薪酬水平高，预估月薪4.5-6.5万，13薪。
职位详情
关于这个职位
该职位负责领导伊顿中国AI解决方案的端到端设计、开发与部署，涵盖Azure AI环境维护、架构设计、前后端开发及项目管理
需要与业务部门合作识别高价值AI用例，并推动AI/ML供应商评估与集成
适合具备深厚技术背景和项目领导经验的AI专家
最低要求
计算机科学、工程或相关专业学士学位
至少10年IT经验，其中至少5年专注于AI、机器学习、数据科学或相关领域
在识别AI用例并将业务需求转化为可扩展AI解决方案方面有良好记录
具备AI应用前后端组件设计与开发的实践经验
熟悉AI平台和解决方案，如Microsoft Azure AI Services、Palantir、Snowflake以及本地AI模型或服务（如DeepSeek和Qwen）
有在全球或跨国组织成功领导AI项目的经验
深入理解AI技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据分析、检索增强生成和Agentic AI
拥有云和混合基础设施的丰富经验
熟练掌握前端技术（如React或Angular）和后端技术（如Node.js、Python、.NET）
对TensorFlow和PyTorch等AI/ML框架有深入理解
精通脚本、自动化和数据工具，包括Python、SQL、JavaScript、PowerShell和Azure CLI
擅长云原生开发，尤其熟悉Microsoft Azure和阿里云技术栈
深刻理解数据架构、模型集成、API集成、系统架构和企业应用集成
熟悉中国的法规要求和数据隐私标准
工作职责
维护伊顿中国的Microsoft Azure AI服务环境，以支持中国的AI能力和计划
独立设计端到端AI解决方案，包括数据架构、模型选择、集成模式、部署策略和运营支持模型
基于业务需求，为生成式AI、机器学习、计算机视觉、预测分析、检索增强生成和Agentic AI用例开发解决方案架构
领导AI平台的前后端组件开发和集成，包括API、用户界面、数据集成和系统连接
与IT业务关系经理和业务利益相关者合作，识别高影响力的AI用例，并将业务需求转化为清晰、可操作的技术需求
部署伊顿的标准AI解决方案以满足业务需求，确保与企业架构、运营目标、安全标准和当地法规要求保持一致
领导AI应用和平台的部署与集成，确保符合当地法规要求、数据隐私标准和企业技术标准
领导AI/ML供应商解决方案、解决方案架构和实施方法的技术评估，确保与业务目标和企业标准保持一致
评估供应商提案、技术设计和概念验证结果，并就可行性、可扩展性、安全性、性能、可维护性和总拥有成本提供建议
在AI解决方案设计、开发、部署和运营支持过程中，为应用所有者提供技术指导和支持
同时管理多个AI项目，确保按时、按范围、按预算交付
协调跨职能团队（包括IT、工程、运营、供应链等）以确保项目成功执行和采用
识别并减轻与AI项目相关的风险，包括技术、集成、安全、数据隐私、利益相关者和交付风险
根据需要实施纠正措施，并就项目进展、风险、依赖关系和技术建议提供清晰沟通
紧跟新兴AI趋势、技术和最佳实践，推动组织创新
通过鼓励实验、学习、知识分享和AI技术的实际应用，培养持续改进的文化
与全球AI团队合作，分享最佳实践，利用现有解决方案并推动持续改进
优先资格
人工智能、机器学习、数据科学或相关领域的硕士学位者优先
有Palantir和Snowflake等AI和数据平台经验者优先
有AI/ML供应商解决方案、概念验证、技术架构和实施方法评估经验者强烈优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI技术前沿，接触生成式AI、Agentic AI等新兴领域，技术成长空间大
- 跨国公司平台，资源丰富，职业发展路径清晰，全球协作机会多
- 薪资水平有竞争力，福利完善，工作稳定性高
- 能够锻炼技术领导力和项目管理能力，复合型人才价值高
- 工作强度可能较大，需要同时管理多个项目并平衡各方诉求
- 技术更新快，需要持续学习并适应快速变化的AI生态
- 跨国公司中跨部门协调复杂，对人际沟通能力要求高
缺点 / 挑战
- 适合具有深厚技术背景、渴望向技术管理转型，并愿意在复杂组织中挑战高难度项目的资深AI从业者
角色解读
- 可晋升为AI技术总监或首席架构师，负责更大范围的技术战略
- 可扩展至全球AI团队的管理岗位，领导跨国项目
- 也可转向业务数字化转型管理层，成为业务与技术桥梁
- 负责领导AI解决方案的完整生命周期，从需求分析、架构设计到开发部署和运维
- 管理多个AI项目，协调跨部门团队，确保项目按时按质交付
- 评估AI/ML供应商方案，进行技术选型，确保解决方案符合企业标准和业务目标
- 与业务方紧密合作，识别AI应用场景，将业务需求转化为技术方案
- 深厚的AI技术功底，包括机器学习、NLP、计算机视觉、RAG和Agentic AI
- 云原生开发能力，熟悉Azure和阿里云技术栈，以及前后端开发框架
- 项目管理经验，能够管理多个复杂项目并协调多方资源
- 优秀的沟通和影响力，能够影响业务和IT高层决策
申请策略
- 了解伊顿在智能电力管理领域的业务，思考AI如何赋能能源管理、制造优化等场景
- 关注伊顿全球AI战略，在面试中展示你如何将技术落地到具体业务中
- 突出10年以上IT经验中至少5年AI领域的具体项目成果，特别是成功的AI解决方案部署案例
- 强调前后端开发能力，尤其是React/Angular、Node.js/Python/.NET的实战经验
- 展示在Azure和阿里云上的云原生开发经验，以及TensorFlow/PyTorch等框架的使用
- 体现项目管理和跨部门协作能力，用数据说明项目规模、团队协调和交付结果
- 进一步熟悉Retrieval-Augmented Generation和Agentic AI的最新实践，可补充学习LangChain等框架
- 如果还不熟悉Palantir或Snowflake，建议了解基本概念和使用场景以提升竞争力
面试指南
- 使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)来回答行为性问题
- 对于技术设计问题，从业务需求出发，先明确约束条件，再给出架构方案，最后提及评估和落地步骤
- 对于管理问题，强调沟通、风险管理和数据驱动的决策
- 请设计一个面向制造业的AI预测性维护解决方案，包括架构和关键技术选型
- 你如何评估一个AI供应商的技术方案？请举例说明
- 在跨国组织中推动AI项目时，你如何处理不同地区的合规和数据隐私问题？
- 描述一次你同时管理多个项目的经验，如何保证优先级和资源分配？
- 你对生成式AI和Agentic AI在企业管理中的应用前景有何看法？
职位点评
69
综合评分
跨国企业AI技术管理岗，前沿技术栈，发展空间大，但WLB一般。
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。
更适合这类人
适合看重技术成长和职业发展空间，能够接受一定工作强度，追求管理岗位的资深AI从业者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展92
工作生活45
使命价值70
薪资福利
65中等
薪资未披露，但外企平台和稳定福利有一定吸引力，整体中等偏上。
薪资信号未披露（AI估算：45K-65K/月）
成长发展
92较高
职位涉及前沿AI技术（RAG、Agentic AI等），且跨国公司提供丰富的学习资源和成长空间，发展性极强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Azure AI、Machine Learning、Computer Vision、RAG、Agentic AI、TensorFlow、PyTorch、Cloud-native
业务类型ambiguous
工作生活
45较低
工作地点在上海，未提及远程或弹性办公，传统外企可能工作节奏稳定，但项目压力可能较大。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
公司使命关注环境保护和改善生活，AI项目可能应用于能源管理等有社会价值的领域，但主要仍以业务为导向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号protecting the environment and improving the quality of life
创新程度积极采用新技术
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