
科莱恩
Senior Data Scientist
Senior Data Scientist
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据科学
数据科学
Machine Learning
Process Optimization
Sql
Stakeholder Management
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
高薪稳定、混合办公、工业AI前沿应用,适合追求高性价比与技术落地的资深人才
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
5.0万
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
8 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 37 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在研发、制造及客户运营中识别并落地高价值机器学习用例,涵盖催化剂配方预测、工艺优化及质量预测等
需独立完成从问题定义到模型验证的全流程,并与全球团队紧密协作,同时指导初级数据科学家,提升团队数据素养
最低要求
拥有数据科学、计算机科学、应用数学、化学或过程工程等相关STEM领域的硕士或博士学位
年以上端到端机器学习项目交付经验,有模型投入实际运营使用的成功案例,而非仅停留在概念验证阶段
具备工业或流程驱动环境(如化工、石化、制药、材料或半导体)的工作经验,接触过实验室、工厂或工艺数据者优先
精通Python (pandas, NumPy, scikit-learn, PyTorch或TensorFlow) 和SQL,具备处理不完整和不一致现实数据的耐心
有云经验者优先
具备与高级业务和技术利益相关者独立工作的能力,包括问题定义、挑战假设和量化价值
普通话流利,英语具备专业工作能力,日常与全球数字团队协作使用英语
工作职责
识别并塑造研发、制造和客户运营中的高价值机器学习用例(如催化剂配方和性能预测、工艺和产量优化、预测性质量),直接与研究人员、工艺工程师和技术服务团队合作
全权负责用例的端到端管理:问题框架设定、假设开发、数据探索、建模、验证,并移交至运营使用
作为当地利益相关者的值得信赖的顾问:挑战假设,量化价值,并与全球业务单元数字团队共同塑造区域数字化优先级
将科学和商业问题转化为具有明确成功标准的具体数据科学计划
审查和挑战区域组合中的建模方法,确保科学严谨性和商业相关性
与全球团队的数据工程、数据科学家、平台和产品同事合作,获取所需数据并将解决方案带入运营使用
指导初级数据科学家和分析师,并在当地研发和制造团队中建立数据科学素养
优先资格
熟悉实验设计 (DOE)、混合建模或第一性原理建模
熟悉实验室和工厂数据系统(如LIMS, ELN, historians, MES)
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国巨头平台,资源稳定,提供混合办公模式
- 薪资结构清晰且具竞争力
- 能接触前沿工业AI应用场景
- 需处理大量非结构化、不完整的真实工业数据,清洗难度大
- 需跨部门沟通,平衡技术与业务需求
- 具备工业背景的数据科学家,喜欢解决复杂实际问题,具备良好沟通能力和抗压能力的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向首席数据科学家、AI技术专家或数字化转型负责人方向发展,兼顾技术深度与业务影响力
- 深入化工/制造业务场景,利用机器学习解决催化剂配方、工艺优化等实际问题
- 扎实的Python/SQL编程能力,5年以上端到端ML项目落地经验,懂化工/流程工业背景优先
申请策略
- 准备展示如何将科学问题转化为数据科学问题的案例,体现业务洞察力
- 突出端到端ML项目落地案例,强调模型在实际生产/运营中的价值量化结果
- 补充对化工/流程工业数据系统(如MES, LIMS)的理解,提升处理脏数据的能力
面试指南
- 采用STAR法则(情境、任务、行动、结果),重点突出业务影响、数据处理的复杂性以及跨团队协作的过程
- 请分享一个你主导的端到端机器学习项目,你是如何定义问题和评估成功的?
- 在处理不完整或不一致的工业数据时,你有什么具体的清洗和预处理策略?
- 如何向非技术背景的业务利益相关者解释复杂的模型结果并争取他们的支持?
- 复习机器学习基础算法及其在工业场景的应用,了解科莱恩的主营业务和数字化战略
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活75
使命价值70
薪资福利
85较高
JD明确给出了总现金薪酬范围(51.45万-68.6万人民币),结合公司规模和行业地位,该薪资在上海地区属于较高水平,且包含年终奖和多项福利,补偿性动机满足度很高。
薪资信号偏高 (4.3千–5.7万/月)
福利待遇company shuttle bus、working meal、transportation allowance、supplementary medical insurance、annual physical examination、annual leave、annual sick leave、Performance related yearly bonus
成长发展
80较高
职位涉及前沿的机器学习技术在传统化工行业的应用,技术栈现代(PyTorch/TensorFlow),且有明确的导师制(Mentor junior data scientists)和全球协作机会,有利于技能成长和职业晋升。
技术前沿主流现代技术
技术栈machine learning、Python、pandas、NumPy、scikit-learn、PyTorch、TensorFlow、SQL、cloud
成长机会Career development within our organization、Possibilities to expand your knowledge, expertise, and language skills、Mentor junior data scientists and analysts
业务类型profit_center
工作生活
75中等
JD明确提及Hybrid work model(混合办公模式),并提供班车、工作餐、交通补贴等便利措施,有助于平衡工作与生活,但具体远程天数未明确,整体生活化动机满足度较好。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及(无法判断)
工作生活平衡Hybrid work model
使命价值
70中等
公司使命聚焦于可持续发展和创新,强调多样性与包容性,具有一定的社会价值和使命感,但对于追求极致社会影响力的求职者来说,其核心仍是商业导向。
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foster sustainability in different industries、diversity, equity and inclusion are essential to our success、cultivate a workplace where all employees feel welcomed, respected, supported, and valued
创新程度积极采用新技术
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