康明斯
AI Lab Infrastructure and Operations Manager
AI Lab Infrastructure and Operations Manager
发布于 1 天前中层管理(经理/总监)
全职员工混合式弹性办公技术管理
技术管理
Ai基础设施
It服务管理
云平台运维
供应商管理
团队领导
数据安全合规
根因分析
流程优化
Gpu算力管理
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
AI前沿技术驱动、发展性极强、管理规范，兼顾一定弹性但需应对运营压力
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
3.3万
比技术管理中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 130 个在招
市场机会
选择面较广
北京 · 技术管理 · 73 个在招
职位详情
关于这个职位
负责康明斯AI实验室的基础设施与日常运营管理工作，统筹软硬件平台、GPU算力资源及云服务的部署与维护
通过制定标准化流程、优化资源配置、协调内外部供应商及团队，确保AI研发环境的安全稳定运行，为研究人员和工程团队提供高效的技术支持与服务保障
最低要求
需计算机科学、信息技术、商业或相关专业本科及以上学历，或具备同等实践经验
拥有基础设施运营、平台运营、技术运营、IT服务管理或实验室运营等相关领域的中级工作经验
具备管理云平台、企业技术服务、服务器、工作站、网络或技术环境的实操经验
熟悉安全、访问控制、数据保护、资产管理、事件管理及运营风险实践
具备人员领导力经验，包括工作计划、授权、绩效跟进、能力发展和利益相关者管理
拥有出色的组织、沟通、文档编写、问题解决及跨部门协调能力
工作职责
提供系统运营支持以确保系统对终端用户的有效性、效率、准确性和可用性
指导并辅导经验较少的团队成员
执行常规维护，促进定制化和更改，并确保系统灾难恢复
领导新员工技术设置，包括电脑设置、交付和系统访问
解决非显而易见的问题并对现有系统执行授权的更改和升级
对IT系统和网络执行预防性维护，监控系统性能和准确性
进行复杂的根本原因分析以识别问题
指导并辅导经验较少的安全分析师，记录知识和解决方案供全公司使用
通过监控服务指标并主动解决影响服务质量的问题，确保IT服务满足商定的性能、可用性和客户满意度标准
与服务交付领导和工程团队协作验证修复方案、确认解决情况并实施预防措施以避免未来的服务中断
软件平台与AI服务运营：管理AI云环境、AI平台、托管AI服务、模型API及相关服务订阅
协调AI服务与平台的上线、配置、运维、维护及生命周期管理
根据实验室需求评估并引入外部基础模型、模型推理服务、部署框架及技术工具
开展适用性技术评估（涵盖可用性、兼容性、可靠性、安全性、运维工作量、可扩展性及成本）
维护实验室软件能力的服务清单、所有权记录、操作指南、访问模型及支持流程
协调内部IT团队与外部提供商解决事件、变更、续约及升级
硬件基础设施与计算资源管理：管理AI一体机、AI移动工作站、GPU计算资源、实验室设备及相关基础设施资产
规划并协调AI实验室活动的资源分配、工作负载调度、容量使用及计算可用性
监控利用率、可用性、维护状态及运营风险，提出改进有效资源使用的建议
负责硬件库存、分配、维护协调、升级计划、保修跟踪及生命周期管理
协调设备安装、配置、技术支持及问题解决方案与供应商、承包商及企业IT团队的合作
AI实验室环境、网络与运营治理：领导AI实验室基础设施环境的日常管理运营
协调实验室环境准备、网络连接、访问、账户、权限、存储及支持服务
建立并维护资源请求、环境访问、设备使用、变更管理、事件处理及资产治理的操作标准
维护运营文档、服务手册、清单、使用记录及管理仪表盘
推动AI实验室及服务的服务连续性、问题预防、运营风险管理及持续改进
数据安全、合规与风险协调：协调AI实验室平台、模型、设备、网络及外部服务的数据安全、网络安全、隐私及合规要求
与企业IT、网络安全、架构、采购、法律及相关治理团队合作完成必要的审查与控制
支持访问控制、数据分类、安全配置、日志记录、补丁更新、漏洞处理及风险补救流程
在引入外部模型、云服务、推理框架或新设备前评估运营及安全影响
维护实验室基础设施环境的风险、问题、例外及补救跟踪记录
技术评估与实验室赋能：扫描并评估新兴AI基础设施技术、AI服务、模型部署选项、推理框架、硬件解决方案及生产力工具
组织解决方案架构师、研究科学家、用户、承包商及供应商进行试用与技术评估
就平台选择、服务采用、资源使用、运营就绪情况及未来基础设施需求提供实用建议
通过配置合适环境、协调计算资源及解决基础设施依赖关系赋能PoC团队
捕获评估发现、限制条件、运营要求及建议供AI实验室复用
供应商、承包商与预算管理：管理与云提供商、硬件供应商、软件供应商、服务提供商及技术合作伙伴的关系及运营协调
定义工作包、分配任务、跟踪交付成果、审查服务质量并管理支持AI基础设施及实验室运营的承包商的绩效
协调报价、采购输入、合同、续约、许可证、保修及支持安排与相关内部团队
监控基础设施及服务支出、使用情况、承诺及预算风险，识别优化机会
领导跨越供应商、承包商、内部IT团队及AI实验室利益相关者的问题升级与解决
团队领导与卓越运营：领导负责基础设施及运营活动的员工、承包商及支持资源
设定优先级、明确所有权、分配工作、审查成果并建立可靠的服务导向运营文化
培养团队在平台运营、基础设施管理、实验室治理、文档编写及用户支持方面的能力
定义服务期望并追踪相关的可用性、利用率、事件、交付及客户支持指标
制定并执行与实验室增长及项目需求对齐的AI实验室基础设施与运营路线图
优先资格
支持人工智能、数据科学、软件工程、数字创新、研究或实验室环境的经验
熟悉生成式AI平台、基础模型服务、模型API、模型部署及推理框架
管理GPU服务器、AI一体机、高性能工作站、共享计算资源或工作负载调度的经验
具备云成本管理、软件许可、采购支持、供应商绩效或服务级别管理经验
在工程、制造、工业或企业技术组织工作的经验
了解从实验和PoC验证到生产过渡的AI解决方案生命周期
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处跨国巨头AI前沿实验室，接触最新AI基础设施与算力资源
- 技术栈覆盖云原生、GPU调度与AI服务运维，行业稀缺性强
- 完善的培训体系与清晰的晋升通道，利于积累大型科技企业项目管理经验
- AI技术迭代快，需持续学习新模型与部署框架
- 跨部门协调复杂，需平衡研发灵活性与企业合规安全要求
- 适合具备扎实IT运维背景且希望向技术管理转型的中高级人才，尤其青睐对AI基础设施感兴趣、擅长流程优化与多方协调的实干型管理者
缺点 / 挑战
- 需同时兼顾技术运维与团队管理，多线程任务压力大
角色解读
- 可向企业级AI平台架构师、高级技术运营总监或研发基础设施负责人方向发展
- 随着企业AI战略深化，该岗位可逐步参与核心技术选型与战略规划，拓展至更广泛的数字化运营管理领域
- 负责AI实验室整体基础设施与日常运营，统筹软硬件平台、GPU算力及云服务的部署与维护
- 协调内外部供应商与跨部门团队，制定标准化操作流程与应急预案
- 为研究人员提供稳定的技术环境与算力支持，保障AI创新项目的顺利推进
- 精通IT服务管理、云平台运维及GPU服务器等硬件资源调度
- 具备较强的供应商管理与跨部门协调能力，能主导流程优化与风险控制
- 熟悉AI基础设施生态（如模型API、推理框架、基础模型服务）者优先
申请策略
- 提前研究康明斯在工业AI与智能制造领域的布局，面试时展现对“技术赋能业务”的理解
- 准备具体案例说明如何在严格合规前提下提升研发效率
- 突出AI实验室或类似研发环境的基础设施管理经验，量化GPU算力调度效率提升与系统可用性指标
- 强调跨部门协作、供应商管理及突发事件应急处理的成功案例
- 补充主流AI云平台（如AWS/Azure/GCP）的高级运维认证
- 深入学习Kubernetes容器编排、GPU虚拟化技术及AI模型部署流水线（MLOps）知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
- 针对技术问题，先阐述排查逻辑与工具链，再说明预防措施与SOP沉淀
- 针对管理问题，强调目标对齐、透明沟通与数据驱动的决策机制
- 请分享一次你处理过的复杂AI基础设施故障及其根因分析与恢复过程
- 如何平衡GPU算力资源的公平分配与高优先级项目的紧急需求？
- 面对不断更新的AI模型与部署框架，你如何评估并引入新技术？
- 如何管理外部供应商与内部研发团队之间的协作摩擦？
- 复习ITIL服务管理框架、云成本优化策略及AI基础设施常见架构
职位点评
薪资福利78
成长发展85
工作生活65
使命价值70
薪资福利
78中等
跨国巨头提供具有市场竞争力的薪酬与完善福利，薪资信号属未披露但整体稳定性强，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
85较高
岗位深度绑定AI前沿技术落地，提供接触生成式AI平台、GPU算力调度及MLOps流程的机会，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI基础设施、GPU计算资源、模型API、推理框架、云平台运维、IT服务管理
业务类型profit_center
工作生活
65中等
明确标注非100%坐班，具备一定灵活性，但AI实验室运营需保障服务连续性，可能面临突发故障响应压力。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况明确说明WLB/不加班
使命价值
70中等
直接参与企业级AI创新与规模化应用，推动技术从实验走向生产落地，具备明确的科技赋能产业价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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