微软
Principal Applied Scientist
Principal Applied Scientist
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
博士
研究与开发 (研发)
分布式训练
团队指导
大语言模型 (Llm)
机器学习
检索增强生成 (Rag)
自然语言处理 (Nlp)
PyTorch
TensorFlow
AI 估算 · 80k–160k
该职位为顶尖科技公司的AI专家岗，要求深厚的技术背景和领导力，负责核心产品创新，市场稀缺性高，薪资极具竞争力。
职位详情
关于这个职位
作为微软Teams的首席应用科学家，你将引领AI在该产品中的未来，负责设计、开发和部署改变全球协作方式的智能功能
你将站在研究与产品的交叉点，将最前沿的AI技术转化为可靠、高影响力的用户体验，并负责设定团队的科学愿景、指导人才
最低要求
必需资质：
学士学位（统计学、计量经济学、计算机科学、电气或计算机工程或相关领域）及6年以上相关经验（如统计学、预测分析、研究）
或硕士学位及4年以上相关经验
或博士学位及3年以上相关经验
或同等经验
计算机科学、机器学习、统计学、应用数学或相关领域的硕士或博士学位，或同等的行业经验
年以上应用机器学习、自然语言处理（NLP）或相关领域的经验
精通现代NLP方法，特别是Transformer和迁移学习
至少一种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、JAX）的实践经验
精通Python，熟悉机器学习工具、实验和评估框架
具备数据预处理、特征工程和大规模训练/推理的经验
强大的分析和解决问题的能力，能够连接研究和产品需求
能够满足微软、客户和/或政府的安全审查要求，包括通过微软云背景调查
工作职责
工作职责：
研究、设计和原型化利用AI解决产品场景的方法，如文本理解、摘要、对话、翻译、内容生成和推理
针对特定领域任务微调、适配和优化预训练AI模型，同时平衡性能、效率和成本
开发用于数据收集、清洗、增强和评估的可扩展流水线
与产品和工程团队合作，将应用研究转化为生产级功能
定义和跟踪AI功能的关键性能指标，包括准确性、延迟、鲁棒性和用户满意度
紧跟生成式AI、多模态和应用机器学习技术的最新进展，并提出创新想法以改进产品
在内部（并在适当情况下对外）发布技术见解，以提升组织知识和思想领导力
优先资格
优先资质：
硕士学位（统计学、计量经济学、计算机科学、电气或计算机工程或相关领域）及9年以上相关经验
或博士学位及6年以上相关经验
或同等经验
年以上专注于AI/ML或NLP的应用科学家角色经验，拥有卓越技术和创新的记录
具备微调或指令微调大型基础模型的经验
了解提示工程、检索增强生成（RAG）或多智能体系统
熟悉生产系统中的分布式训练、优化和部署
在ML/NLP会议或期刊上有发表工作的记录
有跨职能团队合作、向用户交付AI驱动功能的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台顶尖：在微软这样的科技巨头工作，能接触到海量数据、顶尖技术资源和全球化的业务场景，项目影响力巨大
- 技术前沿：专注于生成式AI、大语言模型等最热门的领域，能持续学习和应用最前沿的技术，保持个人技术竞争力
- 角色复合：既是技术专家也是团队导师，能积累深厚的技术深度和一定的领导力，为职业发展拓宽路径
- 行业前景：AI是未来核心驱动力，在该岗位积累的经验在就业市场上具有极高的价值和稀缺性
- 要求极高：需要同时具备顶尖的研究能力、工程落地能力和一定的团队影响力，对候选人的综合实力是巨大考验
- 快速迭代：AI技术日新月异，需要持续投入大量时间学习，紧跟学术界和工业界的最新进展，否则容易落后
- 适合拥有深厚AI/NLP技术背景、热爱将前沿研究转化为实际产品、并希望在顶尖平台承担技术领导职责的资深科学家或工程师
缺点 / 挑战
- 压力与责任：负责核心产品的AI创新，直接面对全球数亿用户，对功能的效果、性能和伦理负有重大责任，工作压力大
角色解读
- 技术路径：可向更资深的科学家（如Distinguished Scientist）或首席架构师发展，成为公司乃至行业内的AI技术权威
- 管理路径：凭借技术领导力和团队指导经验，可转向研发管理岗位，如技术总监或研发副总裁，负责更大规模的技术团队和战略
- 业务路径：深入理解产品与业务后，可向AI产品负责人或技术合伙人的角色发展，主导AI驱动的商业创新
- 你将主导微软Teams产品中AI功能（如文本理解、摘要、对话、内容生成）的研究、原型设计和落地，将前沿AI技术转化为实际用户体验
- 你需要负责微调和优化大语言模型以适应特定业务场景，并构建高效、可扩展的数据处理与模型评估流水线
- 作为技术带头人，你需要设定团队的技术方向，指导其他科学家，并确保解决方案在性能、效率和伦理上达到高标准
- 你需要与产品、工程团队紧密协作，定义AI功能的关键指标，并持续跟踪优化，推动功能成功上线和迭代
- 深厚的应用机器学习与NLP功底，特别是Transformer架构、迁移学习和大型语言模型的微调与优化
- 熟练掌握PyTorch、TensorFlow等至少一种主流深度学习框架，并精通Python及相关的MLOps工具链
- 具备从研究到产品落地的全链路能力，包括数据处理、模型训练、性能评估以及在分布式系统中的部署经验
- 出色的分析、解决问题能力，以及将复杂研究问题转化为清晰产品需求的沟通与协作能力
申请策略
- 深入了解微软Teams产品的现有功能和未来规划，思考AI可以赋能的场景，在面试中展现你的业务洞察力
- 熟悉并认同微软“成长型思维”和负责任AI的文化，在申请和面试中体现与之契合的价值观
- 重点突出在NLP/机器学习领域，特别是与大语言模型、Transformer相关的项目经验，详细说明你的技术贡献和业务影响
- 展示完整的AI项目落地经验，从问题定义、算法研究、模型优化到最终上线部署和效果评估的全过程
- 如果有技术领导经验，如设定技术方向、指导团队成员、发表论文或专利，务必清晰阐述
- 量化你的成果，例如模型性能提升百分比、处理的数据规模、系统效率优化或带来的业务指标增长
- 深化对当前最热门AI技术的理解与实践，如Prompt Engineering、RAG、多智能体系统，并尝试在开源项目或个人项目中应用
- 加强大规模机器学习系统的知识，包括分布式训练框架、模型压缩、推理优化以及云原生部署
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化地回答项目经验问题，重点突出你的个人贡献、技术决策和量化结果
- 对于技术方案问题，展现系统性的思考：从问题分析、方案设计（包括权衡）、实施细节到效果验证的完整逻辑链
- 在回答涉及领导力或协作的问题时，结合具体事例，说明你如何影响他人、解决冲突并推动项目前进
- 请详细介绍一个你主导的、将NLP/ML研究成功落地到产品的项目，你遇到的最大挑战是什么，如何解决的？
- 你如何针对一个具体的业务场景（比如会议摘要）进行大语言模型的选型、微调和评估？
- 在平衡模型性能、推理延迟和计算成本时，你会考虑哪些因素，有什么具体的优化策略？
- 请谈谈你对AI伦理和负责任AI实践的理解，你在过往项目中是如何考虑的？
- 作为技术带头人，你如何设定团队的技术路线图，并指导初级成员成长？
职位点评
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