伊顿中国
IT AI Project Lead
IT AI Project Lead
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
技术管理
Azure Ai
Machine Learning
Pytorch
Qwen
Tensorflow
AI 估算 · 35k–55k
上海高级AI岗位，跨国巨头，技术栈前沿，薪资竞争力强，但传统行业薪资上限略低于纯互联网。
职位详情
关于这个职位
该职位是伊顿中国在上海招聘的AI技术负责人，负责从零到一设计、开发和部署AI解决方案，涵盖生成式AI、机器学习、计算机视觉等前沿技术
你将主导技术架构设计、供应商评估和项目管理，协调跨部门团队，推动AI在业务中的落地
这是一个技术深度与广度兼具的岗位，适合有扎实AI工程背景并希望走向技术领导力的候选人
最低要求
计算机科学、工程或相关领域的学士学位
至少10年IT工作经验，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解决方案方面有可靠记录
具备AI应用前后端组件设计和开发的实践经验
有使用AI平台和解决方案的经验，如Microsoft Azure AI Services、Palantir、Snowflake以及本地AI模型如DeepSeek和Qwen
有在全球或跨国组织中成功领导AI项目的经验
深入了解AI技术，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据分析、检索增强生成和智能体AI
具有云和混合基础设施的丰富经验
精通前端技术如React或Angular，后端技术如Node.js、Python和.NET
深入理解AI和机器学习框架如TensorFlow和PyTorch
熟练使用脚本、自动化和数据工具，包括Python、SQL、JavaScript、PowerShell和Azure CLI
在云原生开发方面有专长，特别是在Microsoft Azure和阿里云技术栈中
深入理解数据架构、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
具备强大的战略思维、分析和解决问题的能力，能将复杂的业务挑战转化为可扩展且实用的AI解决方案
表现出技术领导力和主人翁精神，能够从概念到部署推动AI计划，同时平衡业务价值、技术可行性、安全性和可扩展性
具备强大的利益相关者管理、沟通和影响力技能，能够在业务、IT、供应商和领导团队之间建立共识并推动决策
能够管理多个优先级、复杂项目和跨职能利益相关者，在快节奏和矩阵环境中工作
能够应对不确定性，适应不断发展的技术，并在快速变化的AI领域做出基于数据的可靠决策
对创新和持续学习充满热情，具有强烈的责任感、执行卓越和交付业务成果的承诺
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
根据业务需求，为生成式AI、机器学习、计算机视觉、预测分析、检索增强生成和智能体AI用例开发解决方案架构
领导AI驱动平台的前端和后端组件的开发和集成，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、可操作的技术要求
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应用和平台的部署和集成，确保符合当地法规要求、数据隐私标准和企业技术标准
主导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
为应用程序所有者提供AI解决方案设计、开发、部署和运营支持的技术指导
同时管理多个AI项目，确保按时、在预算内交付
协调跨职能团队，包括IT、工程、运营、供应链和其他业务部门，确保项目成功执行和采用
识别并缓解与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进行清晰沟通
紧跟新兴AI趋势、技术和最佳实践，推动整个组织的创新
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优先
有Palantir和Snowflake等AI和数据平台经验者优先
有评估AI/ML供应商解决方案、概念验证、技术架构和实施方法的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈全面且前沿，涵盖GenAI、RAG、Agentic AI等热门方向，积累宝贵经验
- 跨国平台，可接触全球AI最佳实践，并主导本地创新项目
- 职位兼具技术与项目管理，适合向技术领导力转型
- 公司已上市且规模大，稳定性高，福利完善
- 需要同时在多个项目间切换，对多任务处理能力要求高
- 传统制造业的AI落地可能受制于业务流程和变革阻力，推进需较强沟通能力
- 技术栈涉及较广，需持续学习新工具和框架
- 适合有5年以上AI工程经验、希望从纯技术走向技术管理或架构角色的求职者，能适应跨部门协作和多项目并行
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向全球AI架构师或技术总监发展，负责更大范围的技术战略与团队管理
- 也可深耕技术专长，成为AI领域专家（如首席科学家）或转到核心算法研发岗位
- 跨界到产品管理或业务咨询方向，利用技术背景推动AI商业化落地
- 负责设计并部署端到端AI解决方案，涵盖生成式AI、机器学习、计算机视觉等，确保与业务需求对齐
- 管理多个AI项目，协调IT、工程、供应链等跨部门团队，控制项目风险与进度
- 评估AI供应商方案和技术架构，提供可行性建议，并推动AI平台的集成与落地
- 精通Python、TensorFlow/PyTorch等AI框架，以及React/Angular、Node.js/.NET等前后端技术
- 深入掌握Azure AI、阿里云等云原生技术栈，具备数据架构和系统集成能力
- 具备AI项目管理经验，能跨团队协作并推动业务与技术对齐
- 熟悉中国数据隐私法规，有供应商评估和概念验证经验
申请策略
- 了解伊顿的业务领域（电源管理、数据中心、工业），在面试中展示AI与业务结合的理解
- 准备好一个你主导的AI项目的故事，突出技术决策和业务影响
- 突出端到端AI项目经验，尤其是从需求分析到部署上线的完整案例
- 强调技术栈广度，特别是Azure AI、Python全家桶、前后端技术
- 展示项目管理成果，如按时交付、风险管控、跨团队协调
- 如有供应商评估或POC经历，务必提及
- 补充阿里云或华为云等国内云平台经验，因职位涉及Alibaba Cloud
- 强化生成式AI和RAG相关实践，如LangChain、向量数据库
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出你的技术决策和项目影响
- 结构化思考：先列出关键因素（如成本、可扩展性、合规），再给出权衡过程
- 结合伊顿业务：将回答引向其业务场景（如预测性维护、供应链优化）
- 请描述一个你从零开始设计并部署的AI解决方案，包括技术选型和架构
- 你如何管理多个AI项目的优先级和风险？
- 你如何评估一个AI供应商的技术方案？举个例子
- 在中国部署AI时，你会如何考虑数据隐私和法规要求？
- 你对生成式AI的最新发展有什么看法，如何将其应用到实际业务中？
职位点评
73
综合评分
大外企AI技术领导岗，前沿技术栈，薪资中上，WLB一般，适合发展导向型人才。
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
最适合追求技术成长和职业发展、对薪资福利有较高期望的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展90
工作生活60
使命价值50
薪资福利
75中等
大外企薪资福利有竞争力，但未明确具体数字，属于中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
成长发展
90较高
技术栈前沿（GenAI、RAG、Agentic AI等），且公司鼓励创新和学习，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Azure AI、Python、TensorFlow、PyTorch、Generative AI、RAG、Agentic AI、DeepSeek、Qwen
成长机会continuous improvement、innovation、knowledge sharing
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
要求现场办公，未提远程或弹性工作，但大外企WLB通常较好。
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
50较低
公司使命与环保相关，但职位本身更多是技术推动，社会影响力一般。
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、improving the quality of life
创新程度积极采用新技术
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