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Manager (Team Lead) - Deloitte AI Institute - Hong Kong (106817)内部服务部门
立即应聘

Manager (Team Lead) - Deloitte AI Institute - Hong Kong (106817)内部服务部门

发布于 大约 14 小时前

中层管理(经理/总监)

香港特别行政区
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
技术管理
Ai Agents
Azure Devops
CI/CD
Elk
Github Actions
Langgraph
Mlflow
Mlops
Pytorch

AI 估算 · 60k–90k

香港技术管理岗位，资深专家级，薪资水平较高，结合行业和地区，月薪在6-9万港币合理。

职位详情

关于这个职位

作为德勤AI研究院香港团队的技术负责人，您将直接向研究院院长汇报，负责制定技术战略、领导AI工程师团队，并确保企业级AI资产的高质量交付

您将深度参与AI平台架构设计、跨地域协作（香港与内地），并推动工程最佳实践，是技术与管理的双重核心角色

最低要求

计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关技术专业硕士及以上学历，博士优先

至少8年软件工程或AI/ML工程经验，其中至少3年技术领导或团队负责人经验
英语及普通话或粤语流利，三种语言均流利者优先
具备领导、辅导和发展工程团队的能力，并有构建高绩效技术组织的成功经验
精通Python，并具备Java和/或TypeScript的扎实工作知识
熟悉现代AI/ML框架和工具，包括PyTorch、TensorFlow、LangChain、LangGraph、Hugging Face Transformers以及向量数据库（如Milvus、Pinecone、Weaviate）
深入理解大语言模型应用模式，包括RAG、AI代理、提示工程、微调和评估框架
深入理解AI系统架构，包括模型编排框架、推理服务（如vLLM、TGI、Triton），并具备本地LLM部署和MaaS提供商的实际经验
具备跨地理和监管区域（如中国内地和香港）的多云或混合云环境工作经验，了解跨境数据合规、网络架构约束以及大中华区云服务商的差异
具备架构和交付可扩展的生产级AI系统和微服务架构的经验，精通容器化（Docker、Kubernetes）、服务网格、API网关模式以及多云平台（Azure优先
AWS或GCP也可）
精通CI/CD和DevOps实践，包括流水线设计和自动化（如GitHub Actions、Azure DevOps、Jenkins）、基础设施即代码（Terraform、Ansible）、环境配置、发布编排和生产可观测性（如Prometheus、Grafana、ELK）
具备大数据工程技术经验（如Apache Kafka和Apache Spark）者优先
熟悉MLOps实践和平台（如MLflow、Kubeflow、Azure ML）者优先
具备出色的英语和粤语沟通能力，普通话流利者优先
对AI创新保持热情，并致力于将新兴研究转化为企业级解决方案

工作职责

与AI研究院院长合作，制定并执行资产战略，包括新AI产品的路线图、现有解决方案的增强以及遗留工具的淘汰

领导、指导和发展AI工程师、数据科学家和开发人员团队，培养技术卓越、创新和持续学习的文化
建立并持续改进研究院的软件交付生命周期（SDLC），包括开发标准、代码审查流程、CI/CD流水线、测试框架和发布管理
制定技术标准、编码规范和架构最佳实践，确保所有研究院项目的一致性、可维护性和可扩展性
设计并负责技术人员的职业发展路径，为各级工程师定义明确的胜任力框架和晋升里程碑
在关键架构选择上提供实践技术专长和决策权，包括端到端系统设计、技术选型、服务分解以及跨香港和内地环境的集成模式
与内地AI团队保持密切协作和协同，确保整体平台路线图、功能增强、性能优化和系统稳定性的一致性
监督企业级AI平台的性能、可靠性和可扩展性，确保高可用性和无缝用户体验
推动工程最佳实践的采用，如基础设施即代码、自动化测试、监控和可观测性以及安全开发实践
定义并治理研究院产品组合中的AI系统架构，包括模型编排层、推理流水线、多代理框架以及与本地LLM部署和MaaS提供商的集成
负责研究院的端到端CI/CD和DevOps战略，涵盖构建自动化、容器编排、环境管理、发布门禁以及跨多云和本地基础设施的生产部署流程
处理跨中国内地和香港的共享代码库和平台服务的技术和监管复杂性，包括数据驻留要求、跨境网络约束和多云环境管理

优先资格

博士学历优先

具备大数据工程技术经验（如Apache Kafka、Apache Spark）者优先
熟悉MLOps实践和平台（如MLflow、Kubeflow、Azure ML）者优先
普通话流利者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 德勤作为全球领先的专业服务公司，平台大，资源丰富，能接触前沿AI技术
  • 职位兼具技术深度和管理广度，有利于职业发展
  • 香港工作，国际化环境，与内地团队协作，提升跨文化沟通能力
  • 参与企业级AI平台建设，影响范围广，成就感强
  • 需要同时管理技术和管理，对个人能力要求高
  • 跨地域协作可能带来沟通和合规复杂性
  • AI技术迭代快，需要持续学习，保持技术敏锐度
  • 适合有丰富AI工程经验，同时具备领导力，希望在技术管理方向发展的资深工程师

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 可晋升为AI研究院院长或更高级别的技术管理职位
  • 可转向更广泛的业务领导岗位，如首席技术官（CTO）或首席架构师
  • 在德勤内部，可跨部门发展，成为AI战略顾问或行业专家
  • 制定AI产品路线图，负责技术选型和架构设计，确保平台可扩展、稳定
  • 领导并培养AI工程师团队，建立工程文化，提升团队技术能力
  • 负责CI/CD和DevOps战略，管理多云和本地基础设施，确保高效交付
  • 与内地团队协作，处理跨地域技术合规和网络问题，保证平台一致性
  • 精通Python，熟悉Java/TypeScript，具备企业级应用开发能力
  • 深入理解AI/ML框架，如PyTorch、TensorFlow、LangChain等，以及RAG、Agent等LLM应用模式
  • 熟悉AI系统架构，包括模型推理、编排、本地部署和MaaS集成
  • 具备多云/混合云架构经验，熟悉Docker、Kubernetes、CI/CD和DevOps工具

申请策略

  • 了解德勤AI研究院的“Client Zero”理念，在面试中体现对业务价值的理解
  • 准备跨地域协作的案例，展示处理复杂环境的能力
  • 突出AI/ML项目经验，特别是企业级应用和架构设计
  • 强调团队管理经验，包括团队建设、人才培养和绩效提升
  • 展示多云和混合云环境下的项目经验，尤其是跨地域合规
  • 列出具体技术栈，如Python、PyTorch、LangChain、Kubernetes等
  • 如果缺乏管理经验，可学习项目管理、团队领导相关课程
  • 补充对LLM应用模式（如RAG、Agent）的深入理解

面试指南

  • 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为问题，突出领导力和技术决策
  • 对于架构问题，从业务需求出发，考虑可扩展性、安全性、合规性，并提及具体技术选型
  • 对于团队管理，强调以人为本，提供成长机会，并建立透明沟通机制
  • 请描述一次你领导团队交付复杂AI项目的经历
  • 如何设计一个跨地域的AI平台架构，确保数据合规？
  • 你如何保持团队的技术创新和持续学习？
  • 请谈谈你对RAG和AI Agent的理解，以及在企业中的应用
  • 如何处理与内地团队的文化和沟通差异？

职位点评

79
综合评分

技术前沿、发展空间大，但工作强度可能较高，薪资优厚。

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
适合追求技术成长和职业发展，能接受高强度工作节奏的资深技术管理者。
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90
工作生活60
使命价值70

薪资福利

85较高

德勤作为全球知名企业，薪资水平具有竞争力，福利完善，但具体薪资未披露，需在面试中确认。

薪资信号未披露（AI估算：60K-90K/月）

成长发展

90较高

职位处于AI前沿，技术栈先进，且德勤提供个人发展路径，成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、PyTorch、TensorFlow、LangChain、LangGraph、Hugging Face Transformers、RAG、AI Agents、vLLM、TGI、Triton、Docker、Kubernetes、Azure、AWS、GCP、GitHub Actions、Azure DevOps、Jenkins、Terraform、Ansible、Prometheus、Grafana、ELK、Apache Kafka、Apache Spark、MLflow、Kubeflow、Azure ML
成长机会career development pathways、progression milestones、continuous learning
业务类型ambiguous

工作生活

60中等

香港工作，可能面临高强度工作，但德勤强调工作生活平衡，具体需看团队文化。

工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡work life balance

使命价值

70中等

AI技术推动企业创新，具有社会价值，但主要服务于商业利益，社会影响力中等。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
使命信号People First、creating values、unleash the potential
创新程度积极采用新技术

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