欧莱雅
AI Transformation-Data Science
AI Transformation-Data Science
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Ai应用
Sql
原型开发
大型语言模型
数据分析
机器学习
检索增强生成
生成式Ai
评估方法
值不值得投
66综合评分
综合评分 66
技术深度高的AI应用岗，侧重前沿技术实践与业务落地，生活化保障信息不明。
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。
薪资怎么样
40K
比数据科学中位数低
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 360 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 28 个在招
职位详情
关于这个职位
作为欧莱雅的数据科学家，你将把业务问题、企业数据和领域知识转化为可用的AI解决方案
这是一个需要动手实践的岗位，负责从业务问题定义、数据探索到原型构建、评估和试点支持的全过程，深度参与生成式AI和机器学习的实际开发与应用
最低要求
必须能够解释和应用大型语言模型的核心概念，包括Transformer与注意力机制、tokens、嵌入、上下文窗口和推理行为
理解预训练、指令微调、精调和上下文学习之间的区别
了解采样、温度、非确定性、幻觉和常见故障模式
了解检索增强生成、分块、嵌入搜索、重排、接地和来源引用
明确何时使用提示工程、RAG、工具、传统机器学习或精调，以及它们之间的权衡
了解结构化输出、函数或工具调用、智能体工作流和人机协同控制
掌握离线和在线评估、黄金数据集、基于模型的评估和专家评审
了解数据隐私、提示注入、访问控制、敏感数据处理和负责任AI原则
工作职责
构建业务和数据问题：
与AI产品负责人、FDE、业务所有者和领域专家合作，将业务需求转化为可测试的数据和AI问题
在选择模型或技术前，定义目标决策、用户、工作流、输出、质量标准和可衡量的基线
识别可用的数据、标签、知识源、权限、偏差、差距和可观测性约束
判断问题是通过分析、传统机器学习、生成式AI、确定性规则还是组合方式来解决
准备和分析数据：
使用Python和SQL获取、清洗、转换和探索结构化与非结构化数据
构建可复现的数据集、特征或文档处理管线，用于实验和评估
进行探索性分析，以识别模式、数据质量问题、信息泄露、选择偏差和有意义的业务细分
定义能反映真实工作流变化和例外情况的代表性训练、验证和评估样本
记录数据沿袭、假设、定义和已知限制
开发生成式AI和机器学习解决方案：
使用经批准的模型、API、开源库和企业AI平台构建动手原型和MVP组件
开发检索增强生成、分类、提取、摘要、推荐、预测或其他相关解决方案
在适当时设计提示、结构化输出、检索逻辑、工具使用、防护栏和人工审核路径
使用证据而非仅凭公开基准来比较模型、提示、检索和工作流替代方案
编写清晰、模块化、可测试的代码，可供工程团队审查和扩展
通过脚本、API、服务或工作流组件暴露原型功能，以支持试点集成
评估质量、风险和业务实用性：
从具有明确预期结果或专家评分标准的真实案例中创建评估集
衡量任务质量、一致性、可靠性、检索性能、延迟、成本和故障率
分析幻觉、证据缺失、模型漂移、数据偏差、提示敏感性和低置信度案例
将AI辅助性能与当前工作流进行比较，并量化人工审核和异常处理的影响
与产品、业务和风险伙伴共同定义验收阈值、监控指标和停止条件
支持试点和运营部署：
作为跨职能AI用例小队的动手成员开展工作
与数据工程师、软件工程师和AI平台团队合作，将经过验证的原型推向安全、可维护的部署
贡献代码、测试、数据契约、API规范、模型配置和技术文档
使用日志、跟踪记录、用户反馈和评估结果诊断生产或试点问题
帮助定义回退、人工接管、版本控制和回归测试机制
在质量、速度、成本、复杂性和风险之间做出清晰的权衡
构建可复用能力：
打包可复用的数据管线、检索组件、评估数据集、评分方法和实施模式
向AI产品负责人、AI构建者和领域专家分享实践指导
跟踪相关的模型和工具发展，并在推荐采用前，针对公司任务进行测试
提供现场证据，以改进平台、架构和AI投资组合决策
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位技术深度高，直接接触和应用生成式AI等前沿技术，技能积累价值大
- 业务场景丰富，能将技术应用于营销、电商、供应链等多个核心领域，实现技术价值
- 欧莱雅作为全球美妆巨头，平台资源丰富，项目影响力和可见度高
- 作为跨职能小队成员，需频繁与不同背景的同事协作，对沟通和项目管理能力要求高
- 适合既具备扎实数据科学与机器学习理论功底，又渴望动手将AI技术落地到真实复杂业务场景中的工程师或科学家
缺点 / 挑战
- 需要平衡技术理想与业务现实，对方案的可行性、成本和风险有严格评估要求
- 将原型转化为稳定运营的部署，会面临数据、工程、安全等多方面的实际挑战
角色解读
- 在AI应用领域深耕，成为解决特定业务领域复杂AI问题的技术专家
- 随着项目经验积累，可向AI技术负责人或高级架构师方向发展，负责更宏观的技术选型和架构设计
- 凭借对业务和技术的双重理解，有机会转型为AI产品经理或AI解决方案架构师，驱动AI在企业内的规模化落地
- 深入理解业务需求，并将其转化为具体的数据和AI解决方案问题
- 负责数据的探索、清洗、特征工程以及构建可复现的数据集
- 动手开发基于生成式AI和机器学习的原型与MVP，包括RAG、分类、摘要等
- 严格评估AI方案的质量、风险与实用性，并支持其从试点走向运营部署
- 扎实的机器学习与数据科学基础，熟练掌握Python和SQL
- 深入理解大型语言模型（LLM）的核心原理、应用场景与局限性，具备实际的Prompt Engineering和RAG开发经验
- 能够独立完成从问题定义、原型开发到评估部署的完整技术闭环
- 出色的跨职能沟通能力，能与产品、业务、工程等团队有效协作
申请策略
- 在简历和求职信中，清晰地将你的技术能力与欧莱雅的业务需求（如营销、CRM）联系起来
- 面试前，可以思考并准备1-2个你认为在快消行业可以用生成式AI解决的具体业务案例及其评估思路
- 重点突出与生成式AI（LLM、RAG、Prompt Engineering）相关的项目经验，最好能体现从业务问题到落地评估的全流程
- 强调使用Python/SQL进行数据处理、特征工程和构建可复现分析流程的能力
- 展示在跨职能团队中合作推动项目落地的经历，体现沟通和推动能力
- 系统梳理并加深对大型语言模型核心概念的理解，确保能清晰解释相关技术原理和权衡
- 实践构建一个端到端的RAG或基于LLM的解决方案Demo，完整走通数据准备、原型开发、评估与优化的流程
- 研究欧莱雅所在快消行业的典型业务场景（如消费者洞察、个性化推荐），思考AI的潜在应用点
面试指南
- 对于项目经历类问题，使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你如何定义问题、处理数据、做出技术选型、评估效果以及从中学习
- 对于技术评估类问题，构建一个结构化框架，从质量（准确性、相关性）、鲁棒性（幻觉、偏差）、效率（延迟、成本）和业务影响（与基线对比、用户接受度）等多个维度进行阐述
- 对于解决问题类问题，强调诊断流程（查看日志、分析错误案例）、迭代优化（如调整检索策略、优化提示词）以及与相关方（产品、工程）的协作
- 请描述一个你将业务问题转化为AI解决方案的具体项目经历
- 你如何评估一个生成式AI方案（例如一个RAG应用）在真实业务场景中的表现？你会关注哪些核心指标？
- 当模型出现幻觉或输出不稳定时，你会采取哪些技术手段或流程来进行调试和优化？
- 如果在一个试点项目中，业务部门对AI的性能不满意，你会如何与之沟通并推进问题解决？
- 深入复习RAG、提示工程、LLM评估方法等关键概念，并能用自己的语言清晰解释
职位点评
薪资福利70
成长发展75
工作生活50
使命价值65
薪资福利
70中等
欧莱雅作为跨国消费品公司，薪资福利体系通常具有一定市场竞争力，但具体薪酬水平在JD中未明确披露。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
75中等
该职位技术深度高，涉及生成式AI等前沿领域，并需要解决复杂的业务问题，能提供显著的技术和实践成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈生成式AI、大型语言模型、检索增强生成、机器学习、Python、SQL
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD中未提及任何关于工作模式、弹性办公或工作生活平衡的信息，无法判断其灵活性。
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
65中等
将AI技术应用于美妆快消这一贴近消费者的行业，能带来一定的社会影响力和行业创新感，但非典型的科技向善或强社会使命驱动型岗位。
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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