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马士基
AI/ML Scientist
立即应聘

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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