(LPS) Manager - Data Solutions & AI

优缺点分析

角色解读

• 可晋升为高级经理或总监，负责更大规模的数据与AI业务，影响公司级战略
• 横向拓展到更广泛的技术管理领域，例如首席数据官（CDO）或CTO方向
• 在联想内部可以转向全球其他业务单元，积累国际化管理经验
• 负责数据解决方案和AI项目的整体规划、执行与交付，确保项目按时按质完成
• 领导团队进行数据架构设计、技术选型和算法优化，解决业务中的复杂数据问题
• 与业务部门、产品团队紧密合作，挖掘AI应用场景，推动智能化产品落地
• 管理团队成员，制定发展计划，协调资源，提升团队整体技术能力
• 扎实的数据和AI技术功底，熟悉机器学习、数据处理、数据仓库等主流技术栈
• 出色的团队管理和项目管理能力，能够有效组织跨职能团队协作
• 良好的商业敏感度和沟通能力，能将技术方案与业务需求有效对接
• 战略思维和解决问题的能力，能够在复杂环境中做出前瞻性决策

申请策略

• 了解联想在智能设备和基础设施方面的业务布局，以便在面试中展示对公司的理解
• 提前准备一个自己主导过的数据或AI项目的完整案例，从问题到成果进行梳理
• 突出个人在数据项目或AI项目中的主导角色，用量化成果体现业务价值
• 强调团队管理经验，包括团队规模、人才培养和跨部门协作案例
• 展示技术深度与广度，如精通机器学习算法、大数据架构设计等
• 体现战略思考，例如参与公司级数据技术规划或AI转型决策
• 关注生成式AI、大模型等前沿技术，补充相关知识储备
• 学习云平台（如AWS、Azure）上的AI服务，熟悉企业级解决方案

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰回答问题，突出个人贡献和量化成果
• 在回答中体现管理与技术的结合，既展现技术洞见又展示领导力
• 对于开放性问题，可结合联想的具体业务场景，提出有建设性的观点
• 请分享一个你成功领导数据或AI项目的案例，遇到的最大挑战是什么？
• 如何管理一个既有技术又有业务的跨职能团队？
• 你如何评估一个AI项目的商业价值？
• 在资源有限的情况下，你会如何优先级排序多个数据需求？
• 你对生成式AI在企业应用中的前景怎么看？