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费列罗
Data Scientist - Operations
立即应聘

Data Scientist - Operations

发布于 2 小时前

普通员工/个人贡献者

AI 估算 · 4.2–4.8千 · AI 参考估算
Alba, CN, IT
中级经验
硕士
全职员工混合式弹性办公数据科学
数据科学
Generative Ai
Machine Learning
Mlops
Power Bi
Rag

值不值得投

78综合评分

综合评分 78

全球食品巨头核心数据团队，聚焦GenAI前沿技术，混合办公，薪资福利稳健

从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。

薪资怎么样

5.0千

比数据科学中位数低

发布情况

新岗位 · 今天发布

公司情况

公司还在招多个职位

6 个在招

市场机会

选择面较广

数据科学 · 约 170 个在招

职位详情

关于这个职位

该职位隶属于费列罗全球数据科学与AI团队，主要负责通过先进的统计分析和AI驱动方法解决运营领域的复杂业务挑战

候选人需构建机器学习及生成式AI模型，设计数据清洗流程，并利用Power BI和自动化脚本提供决策支持，助力公司战略增长

最低要求

拥有数学、计量经济学、统计学、工程学等定量领域的硕士学位或同等学历

在高级分析领域拥有扎实的经验，精通建模技术和高级统计概念，并熟悉现代AI方法
熟练掌握Python编程语言
具备Power BI、Azure、Spark和Scala等平台的使用经验
了解Databricks和MLOps原则
英语流利，能够有效管理业务利益相关者并从业务角度解读分析结果
具备制造运营、供应链和产品质量环境知识者优先

工作职责

分析多样化数据集（包括与运营流程相关的内部和外部来源），构建先进的统计和AI驱动模型以解决跨类别和地区的业务问题

开发、测试并部署模型，利用传统机器学习模型以及生成式AI和检索增强生成（RAG）技术，提供上下文洞察和决策支持
设计稳健的数据清洗和分类程序，确保建模和报告的数据完整性
编写脚本实现分析工作流的自动化，并探索用于数据准备、处理和模型验证的AI驱动自动化方案以提高效率
创建Power BI交互式仪表板，并在某些情况下开发自助服务UI解决方案，使利益相关者能够独立运行模型
持续创新，分享知识，并与数据科学家团队及跨职能合作伙伴协作，整合新兴技术以增强组织能力

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 加入全球知名快消巨头，接触海量真实业务数据
  • 技术栈前沿（GenAI/RAG）
  • 稳定的跨国平台资源
  • 传统制造业数字化转型中需平衡创新与落地
  • 需频繁对接非技术背景的业务方，沟通成本高
  • 喜欢用数据解决实际问题，对传统行业数字化感兴趣，且具备良好商业敏锐度的数据科学家

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 可向首席数据科学家、AI架构师或数据科学团队负责人方向发展，深入参与企业级AI战略落地
  • 负责处理和分析运营相关的大规模数据集，构建预测性和规范性分析模型
  • 掌握Python进行数据分析，熟悉Azure/Spark大数据生态，具备Power BI可视化能力，了解GenAI/RAG前沿技术

申请策略

  • 强调过往项目中如何通过数据分析直接驱动业务决策或成本节约，体现ROI思维
  • 突出展示从数据清洗到模型部署的全链路经验，特别是涉及GenAI或RAG的实际应用案例
  • 强化Power BI高级可视化技能，补充MLOps工程化落地知识，提升业务翻译能力

面试指南

  • 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点量化业务影响（如效率提升百分比、成本降低金额）
  • 请分享一个你使用GenAI或RAG解决实际业务问题的案例
  • 如何处理运营场景中缺失或不一致的数据？
  • 如何向非技术背景的利益相关者解释复杂的模型结果？
  • 在Azure和Spark环境下优化大规模数据处理性能的经验
  • 复习机器学习基础算法原理，了解费列罗的主要品牌线和供应链痛点，准备1-2个完整的端到端数据项目案例

职位点评

薪资福利75
成长发展85
工作生活80
使命价值70

薪资福利

75中等

JD明确给出了基于国家集体协议的基础年薪€50,083及最高10%的绩效奖金，对于意大利中级DS岗位属于市场水准偏上，福利体系完善。

薪资信号未披露（AI估算：4.2–4.8千/月）
福利待遇annual variable component with a target of up to 10% of base salary、Careers with caring built in

成长发展

85较高

职位涉及GenAI、RAG等前沿技术应用，且在Global团队工作，技术成长空间大，但晋升路径未在JD中明确提及。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Generative AI、RAG、Machine Learning、Python、Azure、Spark、Scala、Databricks、MLOps
成长机会innovate, share knowledge、integrate emerging technologies
业务类型profit_center

工作生活

80较高

允许每周最多两天远程办公，提供了良好的工作灵活性，符合混合办公趋势，有助于平衡工作与生活。

工作模式混合式弹性办公 (up to two days per week)
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

70中等

作为全球知名食品企业，致力于提供高品质产品，具有一定的社会影响力，但JD中未特别强调强烈的社会使命或环保愿景。

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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