AI首席科学家（数智化战略/智能化转型）8307

优缺点分析

角色解读

• 作为集团AI技术最高负责人，可进一步向集团CTO或首席技术官等更高技术管理岗位发展
• 可横向拓展至集团整体数字化、智能化业务的管理，或向其他业务板块的技术负责人岗位发展
• 在成功主导多个大型转型项目后，有机会成为行业内具有影响力的技术领军人物
• 负责制定集团整体AI与数智化战略，规划技术路线和落地路径，推动企业智能化转型
• 主导大模型、机器学习等前沿技术的预研、选型和体系搭建，建立企业级AI算法、数据和模型标准
• 统筹核心智能化项目，覆盖业务智能化、流程自动化、智能风控等场景，从需求调研到规模化推广全流程管理
• 负责技术团队管理、跨部门协同和外部生态资源整合，推动产学研合作与技术创新
• 具备深厚的AI、大模型、机器学习等前沿技术知识，熟悉技术选型和方案论证
• 拥有企业级AI数字化体系从0到1的搭建经验，熟悉数据治理和模型迭代全链路
• 具备优秀的战略思维、顶层设计能力和业务理解力，能将技术与业务结合输出可落地方案
• 拥有出色的跨部门统筹、项目推进和资源整合能力，以及较强的抗压和变革推动能力

申请策略

• 提前了解新紫光集团的业务板块、现有数字化基础以及面临的挑战，以便在面试中提出更有针对性的见解
• 在沟通中展现作为技术领导者的战略视野、变革推动力和跨部门协调能力，而不仅仅是技术深度
• 突出主导或参与的企业级AI/数字化体系从0到1的搭建项目，强调个人在其中的核心贡献和最终成果
• 详细描述在首席科学家或AI技术负责人岗位上，如何制定技术战略并推动跨部门项目落地的具体案例
• 强调对大模型、机器学习等前沿技术的深入理解和实际应用经验，以及技术选型和方案论证的能力
• 如有半导体或大型集团数智化转型经验，务必重点突出，这是明确的加分项
• 梳理并总结过往项目中关于数据治理、模型迭代体系建设的标准化流程和最佳实践
• 关注大模型在企业级应用中的最新案例和趋势，思考如何与集团业务结合

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为类问题，清晰展示个人在复杂项目中的角色和贡献
• 对于战略规划类问题，可以从“业务理解-技术选型-路径规划-组织保障”的逻辑框架进行阐述，体现系统性思考
• 对于技术落地类问题，强调“业务价值导向”，说明如何将技术能力转化为可衡量的业务成果
• 请分享一个您主导的企业级AI数字化体系从0到1搭建的案例，遇到的最大挑战是什么？如何解决的？
• 作为AI首席科学家，您如何制定一家大型集团的整体AI战略？会从哪些方面入手？
• 您如何评估和选择大模型技术？在将其落地到具体业务场景时，会考虑哪些关键因素？
• 在推动跨部门智能化项目时，如何协调不同部门的利益和需求，确保项目顺利推进？
• 您如何看待AI技术在半导体或大型制造企业中的应用前景？有哪些具体的落地场景？