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埃森哲
P10K - Accenture - AI/ML Computational Science Manager
立即应聘

P10K - Accenture - AI/ML Computational Science Manager

发布于 大约 16 小时前

中层管理(经理/总监)

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
研究与开发 (研发)
Llm
Machine Learning
Mlops
Pytorch
Tensorflow

AI 估算 · 30k–55k

AI/ML Manager岗位，技能稀缺，咨询行业薪资竞争力强，香港和上海两地综合水平较高。

职位详情

关于这个职位

作为埃森哲AI/ML计算科学经理，你将负责为企业客户设计、构建和运维人工智能与机器学习解决方案，将定制模型与云和第三方AI服务结合，产出生产级成果

你将参与从问题定义到模型部署的全流程，与跨团队协作，推动业务创新

最低要求

最低要求相关领域学士学位

强烈偏好数据科学、AI、统计学、经济学或定量背景
至少3年机器学习工程师或科学家经验，在生产环境中部署模型，包括监控、告警、自动错误提交和审计
至少3年应用计算机科学理论基础经验，包括计算机系统架构、系统工程和编程
熟练使用Python及基于Python的AI/ML框架，熟悉相关库和框架（如TensorFlow、PyTorch）
有使用大型语言模型API并优化其用于特定应用的经验
优秀的书面和口头沟通能力，能够向非技术利益相关者传达复杂技术概念
在咨询环境中具备优秀的客户对接能力
强大的跨职能协作能力，能与内部和客户团队合作
具有创业心态，对新兴技术充满好奇和热情，推动创新

工作职责

将现实问题转化为实用、高效、可扩展的AI和机器学习解决方案

开发和实现机器学习算法、模型和计算系统
设计并构建可扩展的数据管道以支持模型训练和生产，结合DevOps和MLOps
根据业务需求、数据可用性、系统和基础设施要求（包括边缘设备和HPC），定制和应用深度学习及生成式AI模型
参与新型AI和高性能计算算法、模型和仿真的研发，及其在客户现场解决复杂业务问题的应用
处理大规模数据集，利用数据预处理技术确保训练和生产的高质量输入
使用适当工具实现和维护模型和知识的高效存储和检索机制
证明模型方法在业务问题中的价值
与业务和技术团队协作，包括用户、用例代表、业务负责人、工程师、架构师和UI设计师，实现端到端项目目标并集成到生产中

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 埃森哲全球平台，项目资源丰富，接触前沿AI/ML技术
  • 技能快速提升：从数据到部署全流程实践，积累咨询行业经验
  • 职业发展空间大，可跨行业、跨团队成长
  • 需频繁与客户沟通，对非技术表达能力要求高
  • 技术快速迭代，需要持续学习新工具和框架
  • 适合有3年以上AI/ML经验、热爱技术、擅于沟通、希望在咨询行业拓展职业宽度和深度的求职者

缺点 / 挑战

  • 咨询项目节奏快，需同时应对多个客户需求，工作强度较高

角色解读

  • 技术纵深发展：成为AI/ML领域专家，主导复杂算法研发与创新
  • 管理路径：晋升为高级经理或总监，负责更大团队和项目
  • 横向拓展：接触多行业客户，积累行业知识，转型为行业解决方案专家
  • 将客户业务问题转化为AI/ML技术方案，设计并实现可扩展的算法和模型
  • 构建数据管道和MLOps流程，确保模型高效训练与生产部署
  • 定制深度学习与生成式AI模型，适应不同业务场景和基础设施
  • 与跨职能团队（业务、工程、设计）协作，推动端到端项目落地
  • 精通Python及TensorFlow/PyTorch等框架，具备机器学习算法实现经验
  • 熟悉LLM API调用与优化，有生产环境模型部署和监控经验
  • 了解计算机系统架构和系统工程，能设计高性能计算方案
  • 优秀的沟通和客户对接能力，能在咨询环境中有效协作

申请策略

  • 在简历中量化项目影响（如提升效率、降低成本）
  • 关注埃森哲的行业案例，面试中可结合公司实践展开讨论
  • 突出生产环境模型部署经验，包括监控、告警、MLOps实践
  • 强调使用Python、TensorFlow/PyTorch等工具的实际项目成果
  • 展示LLM相关应用案例，如API调优或定制模型
  • 体现跨团队协作和客户对接能力，提供具体事例
  • 补充MLOps工具如Kubeflow、Airflow等
  • 熟悉云端AI服务（如AWS SageMaker、Azure ML）

面试指南

  • STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答项目经验
  • 技术问题：先分析问题根源，再提出多种方案并进行权衡
  • 沟通问题：突出简化概念和可视化辅助，强调理解业务需求
  • 请描述一个你从零到一部署机器学习模型的完整流程
  • 你如何优化LLM的推理成本或响应速度？
  • 你如何处理生产环境中模型性能下降的问题？
  • 请举例说明你如何向非技术客户解释复杂技术方案
  • 你如何选择模型架构以适应边缘设备或HPC环境？

职位点评

73
综合评分

咨询巨头，前沿AI/ML技术栈，成长空间大，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
最适合重视技术成长和职业发展的求职者，能够接受较高工作强度。
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90
工作生活50
使命价值65

薪资福利

75中等

该职位薪资水平在咨询行业中具有竞争力，但对香港和上海两地而言，生活成本不同，实际购买力有差异。福利信息未在JD中明确提及。

薪资信号市场水准 (30K-55K/月)

成长发展

90较高

职位涉及前沿AI/ML技术（LLM、深度学习、MLOps），技术栈现代，项目挑战大，成长空间显著。JD强调创新和跨团队协作，但未明确提及培训或晋升通道。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、TensorFlow、PyTorch、LLM、MLOps、DevOps、Deep Learning
成长机会好奇心和热情、推动创新
业务类型profit_center

工作生活

50较低

JD未提及弹性办公或远程工作，工作地点在办公室（香港或上海），无WLB相关描述。咨询行业通常工作时间较长，可能面临加班。

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

65中等

AI/ML在多个行业有广泛应用，能解决实际业务问题，具有一定社会价值。但JD未强调使命感或社会影响力，更多聚焦技术和商业成果。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号解决复杂业务问题
创新程度积极采用新技术

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