马士基
AI/ML Scientist
AI/ML Scientist
发布于 大约 3 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
NLP
PyTorch
计算机视觉
TensorFlow
LLM
n8n
Fastgpt
AI 估算 · 25k–40k
AI科学家岗位，2年以上经验，掌握前沿技术，上海市场薪资竞争力强，月薪约25-40K。
职位详情
关于这个职位
这是一个AI/ML科学家岗位，加入马士基全球团队，负责设计与优化AI驱动的工作流程，提升业务效率
你将与跨职能团队合作，集成机器学习、NLP、计算机视觉等AI技术到企业流程中，并构建和维护AI流水线
适合有2年以上AI开发经验、熟悉TensorFlow/PyTorch和Python的候选人
最低要求
计算机科学、人工智能或相关领域的学士或硕士学位
年以上AI/ML开发经验，熟练使用TensorFlow/PyTorch等框架
扎实的Python技能，有API开发（REST/gRPC）和微服务架构经验
有工作流自动化工具（如Dify、N8N、fastGPT、langchain）的实际经验
出色的解决问题的能力，数据驱动思维
工作职责
设计、开发和优化AI驱动的工作流程，以提升业务效率
与跨职能团队合作，分析业务流程，识别AI自动化机会
将机器学习模型、NLP、计算机视觉等AI技术集成到企业工作流中
构建和维护AI流水线，包括数据收集、预处理、模型部署和监控
开发定制的AI工具和界面，使非技术用户能够利用AI能力
持续监控AI工作流性能指标，并实施改进
确保AI系统符合数据隐私和安全法规
有微调经验者优先考虑
优先资格
具有RPA工具（UiPath/Automation Anywhere）或低代码平台经验
了解LLM应用开发（如基于GPT、Claude的解决方案）
有容器化（Docker/Kubernetes）和MLOps实践的经验
在物流、金融科技等行业的AI实施领域有专业知识
有货运代理知识优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 加入全球领先的物流巨头，接触海量业务数据和真实AI应用场景
- 技术栈前沿，涵盖LLM、RPA、MLOps等，持续提升市场竞争力
- 跨团队合作机会多，能锻炼业务理解与沟通能力
- 适合有2年以上AI开发经验、希望在实际业务中应用前沿技术、并愿意在大型跨国企业环境中成长的工程师
缺点 / 挑战
- 工作流程自动化项目需要深入理解复杂业务，初期学习成本较高
- 需同时维护多个AI系统，可能面临一定的运维压力
角色解读
- 可向高级AI/ML科学家或技术专家方向发展，深入优化AI系统
- 也可转向AI架构师或技术管理岗位，带领团队推动AI战略落地
- 跨部门协作经验有助于向业务线AI负责人或产品总监转型
- 设计并开发AI自动化工作流，将机器学习模型集成到企业业务流程中
- 与业务团队协作，识别可通过AI优化的环节，并制定技术方案
- 构建数据管道、部署模型并持续监控性能，确保系统稳定运行
- 开发面向非技术用户的AI工具，降低AI使用门槛
- 扎实的Python编程能力，熟悉TensorFlow/PyTorch等深度学习框架
- 有API开发（REST/gRPC）和微服务架构经验
- 掌握工作流自动化工具（如Dify、N8N、langchain）
- 具备NLP、计算机视觉或LLM应用开发经验者优先
申请策略
- 提前了解马士基的物流业务和AI应用方向，在面试中展示行业洞察
- 突出AI/ML项目经验，尤其是工作流自动化或LLM相关实践
- 详细描述使用过的框架（TensorFlow/PyTorch）、工具（Dify/N8N）和部署技术（Docker/Kubernetes）
- 强调跨团队协作和业务驱动成果，用数据展示效率提升
- 熟悉Dify、N8N等低代码自动化工具，可快速上手
- 补充MLOps和容器化知识，如Kubernetes和CI/CD管道
面试指南
- 用STAR方法（情境-任务-行动-结果）结构化描述项目经验
- 结合业务价值说明技术选型，强调可扩展性和维护性
- 请描述一个你设计并部署的AI工作流自动化项目，遇到了哪些挑战？
- 你如何选择模型和框架来满足业务需求？
- 解释微服务架构下AI模型的部署策略
- 在物流场景中，你认为哪些环节最容易通过AI自动化？
- 准备1-2个端到端的AI项目案例，重点展示自动化流程和业务影响
- 复习NLP和LLM的基础知识，以及基本的数据隐私法规
职位点评
65
综合评分
跨国物流巨头AI核心岗位，技术前沿，成长空间大，但WLB和办公灵活性不确定。
更适合这类人
适合追求技术成长、希望接触前沿AI应用、对工作地点和弹性要求不高的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
薪资未公开，马士基作为跨国巨头薪酬体系完善，但相比互联网公司可能中等偏上，福利较为全面。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
岗位技术前沿，涉及LLM、NLP、计算机视觉等，成长机会多，但JD未明确提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、NLP、计算机视觉、LLM、Dify、N8N、fastGPT、langchain、Docker、Kubernetes、MLOps
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未提及远程或弹性工作，上海办公室地点未知，无WLB相关信息。
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
60中等
马士基在物流行业有重要地位，AI自动化项目有助于推动行业数字化转型，但社会影响力中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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