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埃森哲
Data & AI Engineering Manager/Consultant
立即应聘

Data & AI Engineering Manager/Consultant

发布于 大约 19 小时前

中层管理(经理/总监)

香港特别行政区 / 北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
Llm
Neo4J
Amazon Neptune
Graph Ml
Lpg
Rdf
Semantic Web
Shacl
Sparql

AI 估算 · 30k–60k

咨询公司经理级别薪资较高，结合图谱和AI前沿技能，市场竞争力强，但不同城市差异大，取中等偏上水平。

职位详情

关于这个职位

该职位是埃森哲的数据与AI工程经理/顾问，负责领导知识图谱和AI解决方案的团队与交付

您将主导大型项目中的知识工程范围，设计可扩展的AI和知识图谱方案，并推动从数据架构到业务落地的端到端实现
适合具有深厚图谱技术背景和团队管理经验的高级技术专家

最低要求

学士学位或同等学历，并至少满足以下4项：

至少3年知识图谱技术经验（RDF、SPARQL、LPG、SHACL）
至少3年模式设计、本体管理和KG策展经验
至少3年设计和开发KG解决方案及基于图谱的ML模型经验（功能+技术）
至少2年AI应用（尤其是LLM）端到端数据管道实施经验，具备动手设计和配置能力
至少4年关系型数据库、对象存储、图数据库（Stardog、Neo4J、Amazon Neptune）和向量数据库经验
至少2年领导团队或大型项目中工作流的经验

工作职责

领导知识图谱解决方案的构建，在项目范围内转变客户的数据架构

指导AI和语义解决方案的设计、开发和实施，确保所有部分无缝协作
与项目负责人、交付负责人和客户利益相关者合作，创建卓越的、由图谱驱动的数据与AI产品
发展牢固的客户关系，赢得关键顾问的信任
为客户推荐的语义层解决方案构建商业案例
为埃森哲的销售和售前工作做出有意义的贡献
就技术趋势、新机会、创新以及可预见的限制、风险和关注点提供思想领导力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 站在AI和知识图谱技术前沿，积累稀缺的语义网核心经验
  • 埃森哲作为顶级咨询平台，项目多元，能快速提升跨行业洞察
  • 角色兼具技术深度和管理广度，职业天花板高
  • 工作强度大，需同时应对多个客户项目，有时需出差或驻场
  • 技术栈迭代快，需持续学习新工具（如LLM、向量数据库）
  • 客户需求不确定性高，需要强大的沟通和方案设计能力

缺点 / 挑战

  • 适合具有扎实图谱和AI背景、喜欢挑战复杂问题、并希望从技术走向管理的高级工程师或技术专家

角色解读

  • 技术专家路线：深入知识图谱和AI领域，成为架构师或首席科学家
  • 管理咨询路线：晋升为高级经理、总监，负责更大规模的客户项目和团队
  • 内部创新路线：在埃森哲内部孵化新解决方案，推动业务线增长
  • 设计和构建知识图谱解决方案，将客户数据转化为可查询的语义网络
  • 领导AI和语义技术团队，指导端到端的数据管道和LLM集成
  • 与客户和业务团队紧密合作，推动技术方案的商业落地并建立信任
  • 精通知识图谱技术栈：RDF、SPARQL、Neo4J、Stardog等图数据库
  • 具备本体设计、数据建模和ML模型（尤其是图ML）的实战经验
  • 熟悉AI应用的数据管道，特别是LLM相关的架构和部署
  • 拥有团队领导力和跨部门沟通能力，能管理复杂项目

申请策略

  • 申请时强调在埃森哲的全球项目中你能带来的技术差异化价值，并准备好展示过往的架构方案
  • 突出知识图谱、本体设计、图数据库的具体项目经验，量化成果（如节点数、查询性能提升）
  • 强调团队领导力：列出带领的团队规模、项目交付时长和客户评价
  • 展示LLM/数据管道相关实践，尤其是端到端设计和部署案例
  • 若缺乏图谱经验，可快速学习Neo4J/Stardog的基本操作和SPARQL查询
  • 补充LLM应用实践，如RAG、向量数据库（Pinecone/Weaviate）的使用

面试指南

  • 对于技术问题，使用STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点描述决策过程和量化结果
  • 对于管理问题，强调沟通、优先级设定和赋能团队，可结合具体案例
  • 对于趋势问题，展现你的行业视野，同时联系实际项目经验
  • 请描述一个你主导的知识图谱项目，包括技术选型和架构设计
  • 你如何平衡客户的业务需求与技术实现之间的冲突？
  • 在LLM热潮下，你认为知识图谱的核心价值在哪里？
  • 你如何激励和带领一个技术团队完成有挑战的目标？
  • 请解释RDF与LPG的区别，以及你会在什么场景选择哪种？

职位点评

68
综合评分

前沿技术栈、高成长性、团队管理机会，但工作节奏快、WLB一般。

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。

更适合这类人
该职位最适合追求技术成长、渴望涉足前沿AI和知识图谱、并愿意接受一定工作强度的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展90
工作生活40
使命价值60

薪资福利

70中等

该职位薪资具有竞争力，但未明确具体数字和福利，整体补偿水平中等偏上。

薪资信号未披露（AI估算：30K-60K/月）

成长发展

90较高

职位处于技术前沿，涉及知识图谱和LLM，成长空间巨大，且有团队领导机会。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Knowledge Graph、RDF、SPARQL、Neo4J、Stardog、Amazon Neptune、LLM、Data Pipeline、Ontology、Graph ML、SHACL、LPG
成长机会思想领导力、创新
业务类型profit_center

工作生活

40较低

咨询公司工作强度较大，多地办公要求可能涉及出差，WLB一般。

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

埃森哲作为咨询公司，项目社会价值一般，但推动企业数字化转型有一定意义。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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