马士基
AI/ML Scientist
AI/ML Scientist
发布于 大约 15 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
TensorFlow
MLOps
LLM
n8n
Api Development
AI 估算 · 25k–45k
上海AI/ML岗位，跨国巨头，中位薪资35k/月，14薪，技能需求高
职位详情
关于这个职位
这是一个AI/ML科学家职位，位于上海马士基
你将负责设计、开发和优化AI驱动的自动化工作流，以提升业务效率
需要与跨职能团队合作，将机器学习、NLP、计算机视觉等技术集成到企业工作流中，并构建和维护AI管道
适合有2年以上AI/ML开发经验、精通Python和相关框架的求职者
最低要求
必需资格：
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）的实践经验
出色的问题解决能力和数据驱动思维
工作职责
主要职责：
设计、开发和优化AI驱动的自动化工作流，提升业务效率
与跨职能团队合作，分析业务流程并识别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管道，包括数据收集、预处理、模型部署和监控
开发定制化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
优先资格
优先资格：
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实践经验
在物流、金融科技等行业有AI实施领域专长
有货运代理知识者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 马士基作为全球物流巨头，平台稳定，项目规模大，接触真实业务场景
- 职位涉及多种前沿AI技术（LLM、NLP、CV），技能树丰富
- 公司文化注重多元和包容，提供良好的工作环境
- 需要快速学习并整合多种技术栈，对综合能力要求高
- 工作地点仅现场办公，缺乏远程灵活性
- 适合有2年以上AI/ML经验、渴望在大型企业应用AI解决实际业务问题，并愿意深耕物流领域的技术人员
缺点 / 挑战
- AI自动化在传统物流行业落地可能面临数据质量和系统兼容性挑战
角色解读
- 技术方向：成长为AI架构师或首席科学家，主导大型AI项目
- 管理方向：可转向AI团队技术负责人或研发经理
- 行业方向：深入物流、航运等领域，成为行业AI专家
- 设计并优化AI自动化工作流，提升业务效率
- 与业务和工程团队协作，识别AI应用场景并集成NLP、计算机视觉等技术
- 构建端到端的ML管道，包括数据预处理、模型部署和监控
- 精通Python和至少一种主流深度学习框架（TensorFlow/PyTorch）
- 熟悉工作流自动化工具如Dify、LangChain等
- 具备API开发和微服务架构经验
- 了解MLOps和容器化技术（Docker/Kubernetes）
申请策略
- 了解马士基的物流业务和数字化战略，在面试中展现行业理解
- 准备一个端到端AI自动化案例，详细说明设计思路和效果
- 突出AI/ML项目经验，特别是工作流自动化和集成NLP/视觉的项目
- 强调Python、TensorFlow/PyTorch等核心技能的实际应用成果
- 展示API开发和微服务架构经验，以及使用Dify、LangChain等工具的案例
- 补充LLM应用开发经验，如GPT/Claude API调用和Prompt工程
- 学习MLOps实践和容器化技术（Docker/Kubernetes）以增强竞争力
面试指南
- 对于项目类问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 对于技术集成问题：先阐述整体架构，再说明关键组件和选择理由
- 请描述一个你设计并实现AI自动化工作流的项目
- 如何将NLP模型集成到企业级应用中？遇到过哪些挑战？
- 你对Dify、LangChain等工具有多熟悉？它们在自动化中扮演什么角色？
- 如何确保AI系统的数据隐私和合规性？
- 你如何看待AI在物流行业的应用前景？
- 复习MLOps和CI/CD流程，准备展示你如何部署和监控模型
职位点评
70
综合评分
跨国巨头AI岗位，前沿技术栈，成长空间大，但WLB和福利信息有限。
更适合这类人
适合追求技术成长和发展机会的求职者，对工作生活平衡要求不高，重视薪资稳定性。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
薪资位于市场中等偏上水平，马士基作为上市公司提供稳定福利，但JD未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-45K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术（LLM、NLP、CV），技能成长空间大，但JD未提及正式晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、NLP、Computer Vision、LLM、LangChain、Dify、Kubernetes
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及弹性工时或WLB信息，上海办公地点可能在市区或园区，通勤情况未知。
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
70中等
物流行业属于稳定成熟行业，AI自动化有实际社会价值，但JD未强调使命导向。
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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