歌尔股份
AI解决方案专家(045996)
AI解决方案专家(045996)
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
北京市 / 青岛市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Sql
制造业
时序预测
机器学习
深度学习
自然语言处理
计算机视觉
项目管理
AI 估算 · 30k–50k
AI解决方案专家属于高价值复合型人才，一线城市薪资竞争力强，加上制造巨头平台，薪酬处于市场中高位。
职位详情
关于这个职位
该职位负责深入挖掘制造业研发、品质、财经领域的AI应用场景，设计端到端解决方案并推动落地，作为技术与业务之间的桥梁，协调跨职能团队，确保AI项目真正产生业务价值
适合具备扎实机器学习基础、熟悉数据分析且沟通能力强的资深技术专家
最低要求
教育背景：计算机科学、人工智能、统计学、工业工程、财务分析或相关专业本科及以上学历
工作经验：5年以上相关工作经验，其中至少2年专注于将AI/数据分析解决方案应用于以下至少一个业务领域：
研发领域：熟悉产品开发流程（如IPD）、CAD/CAE数据、试验数据分析、知识管理、专利分析等
品质领域：精通质量管理体系（如ISO9001, IATF16949），熟悉SPC、FMEA、缺陷检测、根因分析等流程与方法
财经领域：深度了解财务核算、预算管理、成本控制、应收应付、风险管理等核心财务流程
技术能力：
熟练掌握机器学习/深度学习的基本原理和常见算法
具备扎实的数据分析能力（熟练使用SQL, Python/Pandas），能够独立进行数据探查和原型验证
能够撰写清晰的技术方案，并理解AI模型的集成与部署流程
核心素质：
卓越的沟通能力：能够用业务语言与技术团队沟通，并用技术逻辑向业务方解释
强大的解决问题能力和以结果为导向的思维方式
具备项目管理和协调能力，能够驱动跨职能团队合作
工作职责
业务洞察与场景挖掘：深入挖掘、筛选和评估研发/品质/财经领域潜在的AI应用场景，进行可行性分析及投资回报预测，形成项目机会
解决方案设计与架构：针对确定的业务场景，主导设计端到端的AI解决方案，包括但不限于：业务问题定义、数据需求、AI技术选型（如计算机视觉用于缺陷检测、自然语言处理用于专利分析、时序预测用于成本控制等）、系统集成方案及成功度量标准
能够清晰地向技术和非技术受众阐述解决方案的价值与实现路径
项目推动与落地管理：协同数据科学家、算法工程师和软件开发团队，推动解决方案的开发、测试和部署
管理项目范围、时间线和预期，确保交付物满足业务要求，并负责成果的验收与效果评估
数据驱动与价值验证：与数据工程师协作，明确并获取解决方案所需的数据，参与数据清洗和标注标准的制定
建立价值衡量体系，跟踪并汇报AI项目上线后的实际业务影响（如研发周期缩短、不良率降低、财务预测准确性提升等）
领域知识沉淀与赋能：在组织内沉淀和分享在研发、品质、财经领域的AI解决方案最佳实践
为业务团队提供AI赋能培训，提升其利用数据与AI思维解决问题的能力
优先资格
优先项：
拥有在制造业中为研发、品质或财经部门成功交付AI项目的经验
对相关领域的专用软件和数据类型有了解（如：研发中的PLM系统、品质中的QMS系统、财经中的ERP系统）
有使用低代码/无代码AI平台或自动化工具（如RPA）的经验
具备一定的客户-facing经验，能自信地进行方案演示和汇报
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 人工智能是当前最具发展前景的技术领域，该岗位能够积累制造业AI落地的宝贵经验
- 歌尔股份作为跨国巨头，平台大、资源丰富，能接触到多元业务场景和前沿技术
- 岗位职责涵盖从方案设计到落地管理，有助于培养完整的项目闭环能力
- 制造业业务复杂，跨部门协同难度大，项目推动可能遇到阻力
- 工作地点可能涉及多个城市，可能需要出差或异地办公，生活便利性受影响
缺点 / 挑战
- 需要同时具备技术深度和业务理解，对个人综合能力要求较高
- 适合有5年以上技术经验，希望将AI技术应用到实际业务场景，喜欢挑战和跨领域协作的资深工程师或专家
角色解读
- 可在AI领域深入发展，成为AI架构师或技术专家，主导更大规模的智能化转型
- 可向业务方向延伸，转型为AI产品经理或业务线负责人，负责整个AI产品线的战略规划
- 在制造业数字化转型的大背景下，可成为跨领域复合型人才，拥有广阔的职业空间
- 深入挖掘研发、品质、财经等业务场景中的AI应用机会，进行可行性分析和投资回报预测，形成项目机会
- 主导设计端到端AI解决方案，包括技术选型（如CV缺陷检测、NLP专利分析）、系统集成方案和成功度量标准
- 协同数据科学家、算法工程师和软件开发团队，推动AI项目的开发、测试、部署与落地，并管理项目进度和预期
- 与数据工程师协作制定数据需求与标注标准，建立价值衡量体系，跟踪AI项目上线后的实际业务影响
- 扎实的机器学习/深度学习理论基础，熟悉常见算法和模型
- 精通SQL和Python/Pandas进行数据分析与原型验证
- 优秀的沟通能力，能用业务语言与技术团队沟通，并用技术逻辑向业务方解释
- 具备项目管理和跨职能协调能力，能够驱动团队合作
申请策略
- 在申请时明确表达对制造业数字化转型的热情，并展示对歌尔所处行业的理解
- 准备好分享一个完整的AI项目案例，说明从业务洞察到落地验证的全过程
- 突出在制造业或相关领域成功落地AI项目的经验，强调具体业务成果（如不良率降低、效率提升等）
- 详细描述在方案设计、技术选型、项目管理方面的能力，用案例证明可以独立驱动端到端交付
- 强调SQL、Python、机器学习框架等硬技能，并体现对研发、品质或财经任一领域的深入了解
- 如果对制造业业务流程不熟悉，可以提前学习IPD、SPC、ERP等基础知识，了解行业痛点
- 补充低代码AI平台或RPA工具的使用经验，能增加差异化竞争力
- 强化方案撰写和演讲演示能力，因为岗位需要向非技术受众汇报
面试指南
- 回答项目经验时，采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出个人贡献和量化成果
- 针对业务场景问题，可以从问题定义、数据评估、技术选型、价值衡量四个方面结构化回答
- 沟通类问题，强调同理心、使用业务语言翻译技术概念，并通过示例或原型降低理解门槛
- 请分享一个你主导的AI项目，你是如何从业务场景中挖掘机会并设计方案落地的？
- 针对制造业品质场景，如果不良率偏高，你会如何利用AI技术去解决？请给出思路
- 你如何平衡技术方案的先进性与业务价值的实际回报？请举例说明
- 在跨部门沟通中，如果业务方不理解技术方案，你会怎么做？
- 请谈谈你对AI在财务或研发领域应用的理解，有哪些潜在场景？
职位点评
67
综合评分
技术前沿、成长空间大的制造业AI专家岗，薪资优厚但工作地点分散、灵活性一般。
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
最适合重视技术成长和职业发展的求职者，对于追求工作生活平衡的人则需谨慎考虑。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展80
工作生活50
使命价值60
薪资福利
70中等
职位未公开薪资，但作为上市公司资深岗位，预计薪酬福利具有竞争力，整体稳定。
薪资信号未披露（AI估算：30K-50K/月）
成长发展
80较高
岗位聚焦AI前沿技术，应用场景丰富，能提供较深的技术实践和跨领域成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、时序预测、Python、SQL
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
强制现场办公且可能涉及多城市，未提及弹性工作，生活便利性和工作生活平衡一般。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
通过AI赋能制造业数字化转型，具有一定的产业价值，但社会影响力中性。
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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