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Director, Data Science
立即应聘

Director, Data Science

发布于 大约 9 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
学历未注明
数据科学
Pytorch
Scikit-Learn
Sql
Tensorflow
云平台
数据科学
机器学习

AI 估算 · 70k–120k

跨国巨头数据科学总监，高技能前沿领域，上海一线城市，薪资竞争力强。

职位详情

关于这个职位

作为可口可乐数据科学总监，您将负责领导高级分析、机器学习和AI项目，将企业数据转化为业务洞察，驱动增长与运营效率

您将与业务高层、产品及技术团队紧密协作，开发预测模型和可扩展的分析解决方案，并建立数据科学最佳实践
该职位适合具备深厚技术背景与商业敏锐度的资深数据科学领导者

最低要求

–15年以上在复杂全球组织中的数据科学、高级分析、人工智能、机器学习或定量分析经验

有开发和部署预测模型、机器学习解决方案、统计分析和AI应用并带来可衡量业务价值的经验
精通机器学习、预测建模、优化、实验设计和统计分析
熟练使用Python、R、SQL等编程语言，以及TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等现代数据科学框架
有与数据工程、产品管理和数字组织合作将分析解决方案落地的经验
有将复杂分析发现转化为面向高管的战略业务建议的成功经验
具有强大的商业敏锐度，有支持商业、市场、供应链、财务或客户职能的经验
熟悉云分析平台（Azure、AWS或GCP）、现代数据平台和AI技术
有领导高绩效技术团队并促进创新的成熟领导经验
英语和普通话流利

工作职责

领导高级分析、机器学习和AI解决方案的开发与执行，以应对战略业务优先事项

与业务利益相关者合作，识别数据科学能够改善增长、生产力、客户体验和运营绩效的机会
设计、开发和部署预测模型、机器学习算法、优化模型和统计分析，以解决复杂业务问题
将大型复杂数据集转化为可操作的洞察、建议和决策支持能力
开发可扩展的分析产品、可复用模型和AI驱动解决方案，带来可衡量的业务价值
与产品、数据工程和数字团队合作，将机器学习模型投入运营，并将分析集成到数字产品和业务流程中
评估模型表现，监控业务成果，持续优化分析方法以提高准确性和有效性
建立数据科学、实验、模型治理、特征工程和负责任AI的最佳实践
通过引人入胜的业务故事、高层汇报和可视化工具，传达分析发现，影响战略决策
指导和培养数据科学家，同时营造创新、实验和持续学习的文化
保持对新兴AI、机器学习和高级分析技术的关注，识别加速业务转型的机会

优先资格

数据科学、计算机科学、统计学、数学、工程、经济学、运筹学或相关量化领域的高级学位（硕士/博士）优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 全球知名品牌，平台大，数据资源丰富，适合打造标杆案例
  • 薪资和福利优厚，稳定的职业发展路径
  • 前沿技术领域，AI/机器学习应用空间广阔，能持续学习成长
  • 跨部门协调复杂，需要强大的沟通和影响力
  • 传统企业数字化转型节奏可能较慢，需耐心推进文化变革
  • 适合具有深厚数据科学背景、希望在成熟跨国企业担任技术领导、追求高薪和稳定发展的资深人才

缺点 / 挑战

  • 作为总监需要承担较高业务压力，推动结果导向的交付

角色解读

  • 可晋升为数据科学副总裁（VP）或首席数据官（CDO），负责更广泛的数字战略
  • 横向发展可转向业务部门总经理或产品创新领导职位，利用数据驱动业务
  • 在前沿AI领域持续深耕，成为企业数字化转型的核心推动者
  • 领导数据科学团队，制定高级分析、机器学习和AI战略，支持业务增长
  • 与业务高层合作，识别数据科学机会，将业务问题转化为分析解决方案
  • 开发并部署预测模型和AI应用，监控模型性能并持续优化
  • 推动数据科学最佳实践，培养团队成员，促进创新文化
  • 深厚的机器学习、统计建模和AI技术功底，熟练使用Python/R/SQL及主流框架
  • 强大的商业洞察力，能够将复杂分析结果转化为战略建议
  • 优秀的领导力和沟通能力，能够影响跨部门高层决策
  • 熟悉云平台（Azure/AWS/GCP）和大数据处理技术

申请策略

  • 了解可口可乐数字化转型战略，在面试中结合具体案例展示如何推动数据驱动决策
  • 准备好讲述领导力故事，如何带领团队克服挑战并取得成果
  • 突出10年以上数据科学经验，特别是领导大型团队和跨部门项目的经历
  • 强调具体商业成果，如通过模型提升收入/降低成本等，用数据说话
  • 展示AI/ML技术栈的深度，包括Python、TensorFlow、云平台等
  • 若缺乏快消品行业经验，可补充学习供应链、营销分析等场景
  • 强化GenAI相关知识，如大语言模型应用，因为JD提到生成式AI

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
  • 强调商业影响，用数据量化成果
  • 展示技术深度与商业思维的结合
  • 请分享一个你领导的数据科学项目，如何产生商业价值？
  • 你如何与业务高层沟通复杂的技术分析？
  • 你如何设计可扩展的机器学习模型并保证稳定运行？
  • 你如何培养团队并推动数据科学文化？
  • 你对生成式AI在消费品行业的应用有何看法？

职位点评

77
综合评分

跨国巨头数据科学总监，前沿AI技术，高薪高发展，但WFH/弹性未知

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
最适合追求高新技术成长和高薪稳定的资深数据科学家，能接受可能的快节奏工作。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展88
工作生活55
使命价值65

薪资福利

85较高

跨国巨头总监职位，薪资优厚，稳定性高，福利完善，满足补偿性动机。

薪资信号未披露（AI估算：70K-120K/月）

成长发展

88较高

前沿AI/ML技术，领导团队的机会，能显著提升技术和管理能力。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、R、SQL、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn、Azure、AWS、GCP
业务类型profit_center

工作生活

55较低

工作地点固定，无弹性信息，快消行业可能节奏较快，生活化满足一般。

工作模式未明确
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

推动企业数字化转型，有一定行业创新意义，但社会价值有限。

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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