历峰商业
AI Engineer
AI Engineer
发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Agile
Generative Ai
Llms
Machine Learning
Mlops
Predictive Ai
Sql
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
跨国名企、前沿AI技术栈、侧重业务落地与流程管理、WLB信息不明确
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.5万
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
57 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 人工智能 · 9 个在招
职位详情
关于这个职位
负责设计、构建和部署生成式AI及预测性AI解决方案，将其转化为可靠且可扩展的商业应用
结合AI工程实践与IT流程管理（如变更、发布及事件管理），确保生产环境AI应用的稳定性与安全性
同时参与需求分析、项目交付及持续优化，推动AI技术在业务中的落地与价值创造
最低要求
计算机科学、工程、数据科学、AI或相关领域的学士学位或同等学历
拥有从实验到生产环境的AI/ML解决方案设计、开发和部署的实战经验
在生成式AI和预测性AI方面具备深厚专业知识，包括大语言模型（LLMs）、机器学习和现代AI开发框架
精通Python和SQL编程，具备云环境、API及MLOps实践的动手经验
对新兴技术充满好奇心，热衷于生成式AI和持续实验
具备强大的工程思维和解决问题的能力，专注于构建可靠、可扩展且负责任的AI解决方案
具备处理大多数情况并指导他人的能力
工作职责
领导AI解决方案和IT流程（包括变更管理、发布管理和事件管理）的管理、监控和优化
确保生产AI应用在长期运行中保持可靠、可扩展、安全且有效
监督并交付全面的数字项目和倡议，利用敏捷和设计思维方法确保持续实施
在AI工程生命周期（从快速实验、方案设计到生产部署）中提供全方位支持，并向团队推广AI原生工作方式（如快速迭代、可重用模块、自动化和持续评估）
记录当前（"as is"）和未来（"to be"）流程，详细说明向"to be"状态过渡所需的变更，准确记录所需修改
识别AI能切实改进工作流程的地方，并定义新能力的集成方式
通过访谈、文档分析、研讨会和工作流分析等方法收集业务需求，以目标用户角色和目标的形式阐述这些需求
将业务和用户需要转化为清晰的技术需求、方案设计和可衡量的成功标准
在高级同事的指导下，执行变更管理倡议中的项目或工作流
与业务、产品、数据和技术的利益相关者紧密合作，支持新AI能力的负责任引入和采用
使用适当的项目管理方法论规划和管理小型项目或工作流，以确保实现预期成果
为网站/应用软件设计并执行测试，并通过响应用户邮件来监控、诊断和解决性能问题
为AI解决方案定义和应用强大的评估方法，包括输出质量、准确性、安全性、延迟和可靠性，并利用发现结果驱动持续改进
为新产品的开发计划实施服务，管理项目进度，识别风险，并与项目利益相关者沟通
构建稳健的AI解决方案，并将其从原型推向生产，包含适当的版本控制、部署、监控和持续改进实践
管理组织特定区域的预算，或进行复杂的预算分析以跟踪进展并提出改进建议
对重大业务部门进行详细的成本分析，以识别差异、推荐效率提升措施并增强盈利能力
监控基础设施、模型和AI服务成本，并在性能、可扩展性和成本之间做出务实的工程选择
通过参与评估和发展规划活动、正式和非正式培训以及辅导来提升个人能力
必要时追求或维持外部专业认证以提高绩效并实现个人潜力
随着技术和实践的演变，不断加强AI和软件工程能力
通过继续教育、参加会议和阅读专业媒体，全面掌握技术、外部法规和行业最佳实践
积极评估新兴的AI模型、框架和工程方法，并在其提供明确商业或技术价值时加以应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处奢侈品零售行业，AI应用场景丰富且具有实际商业价值
- 跨国平台提供稳定的职业发展和资源支持
- 需平衡创新实验与生产环境的稳定性
- 适合具备扎实工程基础，同时对AI技术有热情，并愿意深入理解业务逻辑和流程管理的复合型人才
缺点 / 挑战
- 需兼顾技术开发与IT流程管理（如变更、发布管理），工作复杂度较高
角色解读
- 可向AI架构师、AI项目负责人或技术专家方向发展，深入探索前沿AI技术与业务场景的结合
- 负责生成式和预测性AI解决方案的全生命周期管理，从实验验证到生产部署
- 熟练掌握Python/SQL，具备LLM、机器学习框架及MLOps实战经验，了解云环境和API集成
申请策略
- 展示对奢侈品零售行业的兴趣，说明如何将AI技术转化为具体的商业效益（如提升客户体验、优化供应链等）
- 突出AI项目从0到1的落地经验，特别是生成式AI（GenAI）和大模型的应用案例
- 强调MLOps和云部署能力
- 加强LLM微调、RAG架构及Prompt Engineering等前沿技术的学习
- 提升项目管理与跨部门沟通能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历，重点突出技术选型理由、遇到的挑战及解决方案、最终的业务影响
- 请分享一个你从实验阶段成功部署到生产环境的AI项目案例
- 你如何评估生成式AI输出的质量和安全性？
- 在管理AI解决方案时，如何处理变更管理和发布管理带来的挑战？
- 如何利用Python和SQL解决具体的AI工程问题？
- 复习LLM相关技术栈（如LangChain, LlamaIndex等），准备关于MLOps最佳实践的案例，了解奢侈品零售行业的数字化趋势
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
80较高
作为已上市的跨国巨头企业，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，满足求职者对稳定性和补偿的需求。
薪资信号市场水准 (3.5千–5.5万/月)
成长发展
85较高
职位涉及前沿的生成式AI和预测性AI技术，且强调持续学习和新技术评估，为员工提供了良好的技能成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Generative AI、Predictive AI、LLMs、Machine Learning、MLOps、Python、SQL
成长机会Enhance personal capabilities through participation in assessment and development planning activities、formal and informal training、coaching、pursue or maintain external professional accreditation
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确提及远程办公或弹性工作制，且涉及IT流程管理和项目交付，可能需要现场办公并承担一定的项目压力。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
职位致力于将AI技术转化为创造真实商业价值的应用，并在奢侈品行业中推动数字化转型，具有一定的行业使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号create real business value、turning experimentation into reliable, scalable applications
创新程度积极采用新技术
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