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Senior MLOps Manager
Senior MLOps Manager
发布于 大约 11 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
本科
信息技术与基础设施
KPI
MLOps
QA
Autonomous Driving
Stakeholder Management
Ai Agents
Ground Truth
AI 估算 · 50k–80k
高级管理岗，NVIDIA全球知名，自动驾驶前沿领域，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为NVIDIA自动驾驶团队的Senior MLOps Manager，你将负责自动驾驶数据的地面实况（Ground Truth）生产与交付全流程管理
你需要带领团队与数据工程、标注供应商、机器学习工程师紧密合作，确保高质量数据集按时交付，支撑世界级AI模型的训练与验证
这是一个兼具技术深度与团队管理挑战的高级职位
最低要求
BS degree in Computer Science, Engineering, Data Science, or related field (or equivalent experience).
+ years of overall professional experience in data operations, labeling operations, ML data programs, or related fields, working with large-scale data or ML-driven products.
+ years of direct leadership/management experience leading data operations, labeling teams, or cross-functional GT programs (people management and/or end-to-end program ownership with defined KPIs and SLAs).
Proven track record owning end-to-end data or GT operations, with clear examples of how you improved quality, efficiency, and reliability.
Strong communication and stakeholder management skills, with experience working across engineering, ML, product, and vendor teams.
Solid analytical skills and comfort working with metrics and dashboards to drive decisions.
工作职责
Owning the GT production and delivery pipeline, ensuring datasets are delivered on time, at the right quality, and at the right scale for model training and validation.
Defining GT requirements with Data Analyst and MLE teams, and translating them into clear labeling specs, QA specs, volumes, SLAs, and quality targets.
Managing day‑to‑day GT operations across internal teams and external vendors, including task allocation, throughput tracking, and issue triage.
Establishing and monitoring key operational metrics (throughput, quality, rework rate, audit pass rate, labeling cost), driving continuous improvement using data‑driven insights.
Partnering with tooling and data infrastructure teams to improve labeling tools, QA workflows, and GT data pipelines, including opportunities to leverage AI agents to boost efficiency.
Leading cross‑functional reviews and post‑mortems when GT issues are discovered, and driving root‑cause analysis and corrective actions.
优先资格
Experience leading GT or labeling operations for autonomous driving, robotics, or other complex ML domains.
Hands-on familiarity with annotation tools, dataset management platforms, and data quality frameworks.
Experience applying AI/agentic tooling to improve operations (e.g., auto-labeling, active learning, agent-assisted QA, or workflow automation).
Prior experience managing external labeling vendors, including setting up SLAs, quality targets, and feedback loops.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- NVIDIA是全球AI与自动驾驶领导者，技术光环强，职业背书价值高
- 负责核心数据管线，直接影响自动驾驶模型性能，工作成就感强
- 与顶尖工程师和科学家共事，学习前沿技术（如AI Agent、自动标注）
- 管理外部供应商和内部多团队，协调复杂度高，需要较强的沟通和抗压能力
- 自动驾驶数据标注质量要求极高，返工和问题追溯可能带来工作强度
- 适合有丰富数据运营或标注管理经验、热爱自动驾驶领域、善于跨团队协作和数据分析的资深管理者
缺点 / 挑战
- 需持续关注新技术（AI代理、主动学习），保持技术敏感度，学习压力大
角色解读
- 深入自动驾驶AI数据基建领域，成为数据运营专家或AI数据平台负责人
- 横向拓展至更大规模的ML数据工程或AI产品管理方向
- 在NVIDIA内部可晋升为更高级别的数据运营总监或AI基础设施VP
- 负责自动驾驶地面实况数据从需求规划、标注质量到最终交付的端到端管理
- 与数据分析师、机器学习工程师及外部标注供应商协作，制定标注规范、质量目标和交付计划
- 监控运营指标（吞吐量、质量、返工率等），基于数据驱动改进流程效率
- 引入AI工具（如自动标注、AI助手）优化标注流水线，提升自动化水平
- 熟悉数据标注运营、地面实况生产流程及质量管理体系
- 具备优秀的跨团队沟通与供应商管理能力，能协调多方推动项目交付
- 掌握数据分析与指标化运营，能通过Dashboard驱动决策
- 了解自动驾驶或ML数据领域，有AI工具应用经验（如自动标注、主动学习）为加分项
申请策略
- 深入了解NVIDIA自动驾驶部门的产品和技术栈（如Drive平台），在面试中展现你的兴趣和匹配度
- 准备好讲述一个你如何通过流程改进或技术引入解决重大运营问题的故事
- 突出端到端地面实况或数据运营项目的管理经验，尤其是如何提升质量、效率和可靠性
- 强调你管理供应商和跨团队协作的具体案例，附上量化成果（如吞吐量提升、成本降低）
- 展示你使用数据分析驱动决策的经历，包括你设计的指标体系和Dashboard
- 如有AI工具应用（自动标注、AI助手）或自动驾驶相关经验，务必重点提及
- 如果对自动驾驶数据标注流程不熟悉，可提前学习常见标注类型（2D/3D检测、语义分割、跟踪等）及质量评估方法
- 强化数据分析能力，尤其是Excel、SQL或可视化工具（Tableau、PowerBI）的使用
面试指南
- 对于项目管理类问题，采用STAR法则（情境-任务-行动-结果），清晰陈述背景、你的角色、具体动作和量化结果
- 对于指标设计类问题，先说明你关注的业务目标，再拆解出关键指标，并解释如何通过数据驱动改进（可结合PDCA循环）
- 对于AI工具应用问题，展示你对技术趋势的理解，同时强调业务价值实现，避免空谈技术
- 请描述你管理过的一个端到端数据标注项目，你是如何保证质量并按时交付的？
- 当外部供应商或内部团队出现质量问题时，你是如何进行根因分析和纠偏的？
- 你如何设计关键指标（KPI/SLA）来监控地面实况管线？请举一个具体指标优化的例子
- 你如何看待AI工具（如自动标注、主动学习）在数据运营中的应用？请分享你的经验或想法
- 在自动驾驶场景中，数据标注的最大挑战是什么？你有什么应对策略？
职位点评
74
综合评分
NVIDIA上海 Senior MLOps Manager，自动驾驶核心数据管理，高薪高成长，但需适应高强度现场办公。
更适合这类人
适合追求高成长、高薪酬、技术前沿，且能接受高强度管理的资深专业人士。
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40
使命价值80
薪资福利
85较高
该职位为全球顶级AI公司的高级管理岗，薪资水平具有明显竞争力，福利优厚，稳定性高。
薪资信号偏高 (50K-80K/月)
成长发展
90较高
职位涉及前沿自动驾驶技术、AI Agent等创新应用，管理责任重，成长空间广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈MLOps、Ground Truth、Autonomous Driving、AI Agents、Auto-labeling、Data Pipeline
成长机会leadership、continuous improvement、driving root-cause analysis
业务类型profit_center
工作生活
40较低
现场办公为主，管理强度大，工作压力较高，WLB一般。
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）
使命价值
80较高
直接参与自动驾驶技术研发，社会价值高，行业前景广阔，使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号directly impact NVIDIA’s autonomous driving stack、enabling world-class AI models
创新程度开拓性创新（行业首创）
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