科思创
Senior Data Scientist
Senior Data Scientist
发布于 9 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Machine Learning
Nosql
Opencv
Sql
Tensorflow
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
跨国化工巨头高级数据科学家，技术栈前沿、业务场景丰富、注重技术领导力，薪资稳定且具竞争力。
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
比数据科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
6 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 32 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责在科思创内部识别、评估和建模各类业务数据（如生产、研发、供应链等），运用机器学习和AI技术进行复杂数据分析
你需要制定数据科学战略路线图，将业务需求转化为原型和MVP，并作为技术主管指导初级同事及外部合作伙伴，推动AI工具在建模流程中的应用
最低要求
数学、物理、统计学、数据科学或相关领域的大学学位（硕士或博士优先）
年以上数据科学环境工作经验，最好有国际环境和虚拟团队工作经验
具备机器学习框架经验，如sklearn、H2O、TensorFlow和OpenCV，理想情况下具备深度学习经验
具备SQL和NoSQL数据库经验，以及Python或R等编程语言经验
对在不同业务领域工作感兴趣
能够发现并为业务问题创造解决方案
熟练使用AI辅助开发工具（如Copilot、Claude code等）和不同的Auto-ML工具
具备管理外部合作伙伴和供应商以及与其合作的经验
具备企业家视角，喜欢应对各种挑战
思想开放，善于团队合作
喜欢在流动、动态和快速变化的环境中工作
中英文流利，能够向不同利益相关者清晰、有说服力地展示复杂的技术和业务概念
工作职责
负责识别、评估和建模跨多个应用领域（如生产、研发、采购、供应链、销售/市场和财务）的多样化数据类型之间的关系
使用统计建模、机器学习和人工智能的方法和工具，进行探索性和复杂的数据分析
制定战略和路线图，用于创建、可视化和操作可重用的分析模型，以及从原型设计到生产扩展所需的端到端流程
负责将需求转化为原型和MVP，同时填充和维护AAA的用例管道，包括根据重要性、紧迫性、可行性和财务影响等维度评估各个用例
验证资历较浅同事的分析和分析模型，并在数据科学、工具和框架的所有方面为他们提供支持、培训和指导
提出需求，以积极影响数据处理架构和所使用的技术，并与数据工程团队密切协调，同时获取、评估和评价外部解决方案提供商的报价
作为公司范围内数据科学问题的联系人，并作为技术主管支持管理层
支持并帮助监督为科思创工作的外部数据科学家（承包商）——进行模型和代码审查
积极寻找和评估各种AI工具和方法，以提高建模过程的质量和速度
优先资格
拥有硕士或博士学位优先
具备深度学习经验优先
具有国际环境和虚拟团队工作经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处全球领先的化工材料企业，能接触到生产、研发、供应链等丰富且真实的工业场景数据
- 作为技术主管（Technical Lead），不仅能深耕技术，还能锻炼团队管理与跨部门战略协调能力
- 适合具备7年以上经验、渴望在工业/制造业领域深耕数据科学，且具备较强业务理解力和技术领导力的资深数据科学家
缺点 / 挑战
- 需要平衡多个业务部门（如生产、财务、供应链）的复杂需求，推动数据模型从原型到生产环境的落地可能面临工程化和跨部门沟通的挑战
角色解读
- 从高级数据科学家向数据科学团队负责人或首席数据科学家发展，深入参与企业级AI战略制定与数据架构演进，成为业务与技术融合的核心专家
- 负责跨业务领域（生产、研发、供应链等）的复杂数据分析与建模，将业务需求转化为数据科学原型和MVP
- 作为技术主管，指导初级数据科学家并审查外部承包商的工作，同时推动AI工具和Auto-ML在建模流程中的应用
- 精通Python/R及主流机器学习框架（TensorFlow, sklearn, H2O等），具备扎实的SQL/NoSQL数据库操作能力
- 需要熟练使用AI辅助开发工具（如Copilot），并具备优秀的中英文双语沟通与跨部门协作能力
申请策略
- 科思创强调'好奇、勇敢、多姿多彩'的文化，建议在求职信和面试中展现对跨领域挑战的热情和开放包容的团队协作精神
- 突出在复杂业务场景（如供应链、生产制造）中落地机器学习模型的实际案例，强调从原型到生产环境（MVP to Production）的端到端经验
- 展示使用AI辅助工具（Copilot等）和Auto-ML提升建模效率的具体成果
- 复习并强化深度学习及Auto-ML工具链的应用，了解化工或制造业常见的业务指标与数据流转逻辑
- 提升技术英语的表达与汇报能力
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出业务价值（财务影响）和技术难点的攻克
- 对于评估用例的问题，可结合重要性、紧迫性、可行性和财务影响四个维度构建评估框架
- 请分享一个你主导的从原型到生产环境落地的复杂数据科学项目，遇到了哪些挑战？
- 如何评估和优先排序来自不同业务部门（如研发、供应链、财务）的数据科学用例？
- 你如何使用AI辅助工具（如Copilot）或Auto-ML来提升团队的建模质量和速度？
- 作为Technical Lead，你如何指导和验证初级数据科学家或外部承包商的工作？
- 深入了解科思创的业务领域（如高性能聚合物、特种添加剂等）及其在数字化转型方面的公开案例
- 准备几个能够体现你'企业家视角'和'解决业务问题能力'的实际案例
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活70
使命价值75
薪资福利
80较高
作为跨国上市企业的高级技术岗位，薪资福利体系完善，提供具有市场竞争力的薪酬和稳定的职业发展平台。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6万/月）
成长发展
85较高
岗位提供技术主管（Technical Lead）职责，能深度参与企业级AI战略，接触多业务领域，技术成长与管理能力双重提升。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、sklearn、H2O、OpenCV、Deep Learning、Auto-ML、Copilot、Claude code
成长机会Technical Lead、support and train them
业务类型ambiguous
工作生活
70中等
跨国企业通常注重工作生活平衡，但作为高级技术主管且需支持多个业务部门，可能面临一定的跨时区或项目交付压力。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
致力于通过化学材料解决方案让世界更美好，推动工业领域的数字化与AI转型，具有较高的行业社会价值。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号make the world a brighter place、refine chemical material solutions with game-changing products
创新程度积极采用新技术
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