伊顿中国
IT AI Project Lead
IT AI Project Lead
发布于 大约 3 小时前基层主管/组长
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
技术管理
Agentic Ai
Azure Ai
Cloud Architecture
Generative Ai
Machine Learning
Pytorch
Rag
Sql
Tensorflow
AI 估算 · 50k–80k
资深AI技术管理岗位，跨国企业，上海，10年经验，技能稀缺，市场薪资较高。
职位详情
关于这个职位
这是一个负责AI解决方案端到端设计、开发和部署的技术领导岗位
您将负责管理多个AI项目，协调跨职能团队，确保AI应用符合企业架构和安全标准
该职位需要深厚的AI技术背景和项目管理能力
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年专注于人工智能、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
具备设计和开发AI应用前端和后端组件的实践经验
熟悉微软Azure AI服务、Palantir、Snowflake以及DeepSeek、Qwen等本地AI模型或服务等AI平台和解决方案
有在全球或跨国组织中成功领导AI项目的经验
对AI技术有深刻理解，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（RAG）和智能体AI（Agentic AI）
拥有丰富的云和混合基础设施经验
精通React或Angular等前端技术，以及Node.js、Python和.NET等后端技术
深入理解TensorFlow和PyTorch等AI和机器学习框架
精通Python、SQL、JavaScript、PowerShell和Azure CLI等脚本、自动化和数据工具
拥有云原生开发的专业知识，特别是在微软Azure和阿里云技术栈方面
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、分析和解决问题能力，能够将复杂的业务挑战转化为可扩展且实用的AI解决方案
展现出技术领导力和主人翁精神，能够推动AI计划从概念到部署，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
有在快节奏和矩阵式环境中管理多个优先事项、复杂项目和跨职能利益相关者的能力
能够在快速变化的AI环境中应对模糊性、适应不断发展的技术，并做出基于数据的决策
对创新和持续学习充满热情，具有强烈的责任感、卓越执行力以及交付业务成果的承诺
工作职责
推动AI解决方案部署
维护伊顿中国的Microsoft Azure AI服务环境，以支持中国的AI能力和举措
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（RAG）和智能体AI（Agentic AI）用例制定解决方案架构
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
AI/ML技术和供应商评估
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
在整个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
项目交付
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、供应链和其他业务部门，确保项目的成功执行和采用
识别并降低与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
根据需要采取纠正措施，并就项目进度、风险、依赖关系和技术建议提供清晰沟通
创新与持续改进
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、数据科学或相关学科的硕士学位优先
有使用Palantir和Snowflake等AI和数据平台的经验者优先
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
- 跨国巨头企业，平台稳定，资源丰富，有机会参与全球AI项目
- 技术栈前沿，涉及生成式AI、RAG、Agentic AI等热门领域，技能积累快
- 担任技术领导角色，能锻炼项目管理和跨部门协作能力，职业发展空间大
- 需要同时管理多个项目，工作强度较大，需应对复杂利益相关方和矩阵式环境
- 技术更新快，需持续学习，保持前沿知识
- 适合有深厚AI技术背景、具备项目管理经验、渴望在跨国企业担任技术领导角色的资深专业人士
缺点 / 挑战
- 需要熟悉中国法规和数据隐私标准，合规要求较高
角色解读
- 未来可向AI架构师或AI技术总监方向进阶，负责更大规模的AI战略和规划
- 也可横向转向业务部门，担任数字化转型或卓越中心（CoE）负责人
- 在跨国企业中有机会参与全球项目，积累国际化经验，提升领导力
- 负责AI解决方案的端到端设计、开发、部署和集成，涵盖生成式AI、机器学习、计算机视觉、预测分析等
- 管理多个AI项目，协调IT、工程、运营、供应链等跨职能团队，确保按时、按预算交付
- 评估AI/ML供应商解决方案，进行技术选型，并确保符合企业架构和安全标准
- 与业务方合作，识别高影响力AI用例，转化为技术要求，并推动创新和持续改进
- 精通AI技术，包括机器学习、NLP、计算机视觉、RAG和Agentic AI
- 熟悉云原生开发，特别是Microsoft Azure和阿里云技术栈
- 具备前端（React/Angular）和后端（Node.js/Python/.NET）开发经验
- 熟悉TensorFlow、PyTorch等框架，以及Python、SQL、PowerShell等脚本工具
申请策略
- 了解伊顿的智能动力管理业务，思考AI如何赋能其数据中心、工业等领域
- 强调在跨国/矩阵式环境中工作的能力和成功案例
- 突出10年以上IT及5年以上AI相关经验，强调端到端AI解决方案落地的成功案例
- 展示云平台（Azure、阿里云）和AI框架（TensorFlow、PyTorch）的实际应用项目
- 突出管理多个AI项目的经验，包括跨团队协作、风险管理和交付成果
- 提及供应商评估和技术选型的经验，若有Palantir、Snowflake经验更佳
- 如果对生成式AI（如RAG、Agentic AI）不熟悉，可提前学习相关架构和实践
- 熟悉中国企业AI监管合规要求（如生成式AI管理办法）
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构清晰回答
- 强调技术决策与业务价值的平衡，以及风险管理
- 展现领导力和影响力，说明如何推动干系人达成共识
- 请描述一个你从零开始设计并部署一个AI解决方案的项目，你如何确保其满足业务需求？
- 在多个AI项目并行时，你如何安排优先级并管理资源？
- 如何评估一个AI供应商的方案？你关注哪些关键指标？
- 在中国部署AI时，如何处理数据隐私和合规问题？
- 你如何与业务部门沟通，将模糊需求转化为技术方案？
职位点评
76
综合评分
跨国大厂AI技术领导岗，前沿技术栈，发展空间大，但WLB未知。
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
适合追求技术成长和前沿AI应用，能够接受现场办公和一定工作强度的资深技术领导者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
跨国巨头资深岗位，薪资和福利通常具有竞争力，但JD未明确具体数字，因此评分较高但保留余地。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
85较高
技术前沿，涉及生成式AI、RAG、Agentic AI等热门领域，学习机会多，但JD未提及晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Azure AI、Machine Learning、Generative AI、RAG、Agentic AI、TensorFlow、PyTorch、Python
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点在上海，需现场办公，但JD未提及WLB、远程或加班情况，管理多个项目可能有压力。
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
公司有环保使命，但职位本身更偏技术实现，社会意义中等，AI行业前景广阔。
行业发展高速增长赛道
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
伊顿中国 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs