施耐德
AI Technical Ledar
AI Technical Ledar
发布于 大约 8 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公技术管理
技术管理
云架构
人工智能
团队管理
持续交付
持续集成
数据预处理
机器学习
模型监控
特征工程
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
跨国企业AI管理岗，技术前沿、发展机会多，但WLB信号不明确。
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。
薪资怎么样
45K
比技术管理中位数低
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 330 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 技术管理 · 89 个在招
职位详情
关于这个职位
负责领导一支人工智能工程团队，将前沿机器学习技术转化为实际业务解决方案
你需要定义AI基础设施和自动化工作的战略方向，指导团队构建、测试和部署机器学习模型，并优化工作流程以提升效率和可扩展性
最低要求
关键技能：特征工程 — 高级水平
设计能够最大化模型性能的预测特征
机器学习 — 高级水平
构建和部署能够大规模创造业务价值的算法
数据预处理 — 高级水平
将原始数据转换为干净、可供分析的数据集
云架构 — 中级水平
为人工智能工作负载设计可扩展的基础设施
机器学习框架 — 中级水平
利用工具加速模型开发和部署
持续集成 — 中级水平
为机器学习系统自动化测试和部署流程
持续交付 — 中级水平
确保人工智能解决方案的可靠、可重复发布
模型监控 — 中级水平
在生产环境中跟踪性能并检测漂移
资质：经过验证的领导能力，拥有构建和激励技术团队的成功记录
战略思考者，能够平衡宏观愿景与实际执行
强大的协作能力，能够协调利益相关者并推动跨职能计划
能够在动态、不断变化的环境中管理复杂性并交付成果
工作职责
指导团队构建、测试和部署机器学习模型，解决复杂的业务挑战
为人工智能基础设施和自动化工作定义战略优先级和技术方向
与数据科学家和分析师合作，将原型从概念推向生产
优化工作流程并实施最佳实践，提升效率和可扩展性
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 领导前沿AI项目，获得公司平台支持
- 团队协作环境，注重成长和学习
- 灵活工作选择，支持职业发展
- 管理复杂技术团队和项目，需平衡战略与执行
- AI技术快速迭代，需持续学习
- 适合有AI技术背景、具备团队领导经验、擅长战略规划和协作的求职者
缺点 / 挑战
- 跨职能协调可能带来沟通挑战
角色解读
- 可以从技术专家晋升为更高层级的技术管理者，如AI总监或CTO，或转向更广泛的技术战略角色
- 领导AI团队将机器学习技术应用于业务，定义技术战略，优化工作流程，推动跨职能协作，解决复杂业务挑战
- 需要高级机器学习、特征工程和数据预处理能力，以及云架构、持续集成/交付等中级技能，同时具备领导力、战略思考和协作能力
申请策略
- 研究施耐德电气的AI战略和可持续发展使命，展示与公司价值观的契合
- 准备展示如何将技术转化为业务价值的案例
- 突出AI/机器学习项目经验，特别是领导团队部署模型的案例
- 强调技术栈如Python、云平台和ML框架
- 展示领导力和跨职能协作成果
- 深化对云架构和MLOps工具（如Kubernetes、Docker）的了解
- 提升战略规划和项目管理能力
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）组织回答
- 强调技术决策与业务影响
- 展示领导力和问题解决能力
- 请描述一次你领导团队部署机器学习模型解决业务问题的经历
- 你如何定义AI项目的战略优先级
- 如何处理跨职能协作中的冲突
- 复习机器学习部署的最佳实践
- 准备具体项目案例
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
80较高
公司为跨国巨头，提供全面奖励计划和福利，薪资和稳定性有市场竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：35K-55K/月）
福利待遇灵活工作选择、专业发展机会、认证和导师指导
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术，提供成长机会、学习环境和职业发展支持。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、特征工程、云架构、持续集成、持续交付、模型监控
成长机会成长和持续学习、职业发展机会、认证和导师指导
业务类型profit_center
工作生活
65中等
提到灵活工作选择，但未明确办公模式，WLB信号有限。
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）
工作生活平衡灵活工作选择
使命价值
80较高
公司强调可持续发展和使命，AI项目对业务有直接影响，社会价值较高。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号可持续发展、创造更具韧性、更高效率、更可持续的世界
创新程度积极采用新技术
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