微软
Senior Applied Scientist - M365 Copilot
Senior Applied Scientist - M365 Copilot
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
Large Language Models (Llms)
Predictive Analytics
Prompt Engineering
Ai Model Deployment
Azure Openai
Metrics Evaluation
Statistics
AI 估算 · 45k–80k
该职位要求高级AI和大语言模型经验，技术门槛高，市场人才稀缺，且直接参与核心产品优化，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为专注于提示词效率的高级应用科学家，你将负责分析 M365 Copilot 和 Azure OpenAI 的遥测数据，定义并验证评估提示词效率的指标
你将通过离线和在线评估交付这些效率指标，并与跨职能团队合作，确保产品中的提示词得到持续优化
这是一个需要深厚技术功底、数据分析能力和跨团队协作精神的高级技术岗位
最低要求
必需资质：
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的学士学位，并拥有4年以上相关经验（例如，统计、预测分析、研究）
或相关领域的硕士学位及3年以上相关经验
或相关领域的博士学位及1年以上相关经验
或同等经验
精通AI产品的指标评估
具备扎实的Python、C#或类似语言的编码技能
在大语言模型（LLMs）、提示词工程或AI模型部署方面有丰富的专业知识
出色的沟通、团队合作和领导能力
其他要求：
能够满足微软、客户和/或政府的安全审查要求
这些要求包括但不限于：微软云背景调查（入职/调动时需通过，之后每两年一次）
工作职责
职责：
设计、开发和验证用于评估提示词效率的性能指标
主导识别依赖关系，并为评估方法和提示词效率指标准备文档
确保提示词效率记分卡的准确性和完整性
主动识别提升提示词效率的新机会
与功能团队、平台工程师和领导层合作，设定目标、监控进度并推动成本节约计划的采用
为初级工程师提供指导，同时培养一种致力于实验、数据驱动测量和持续改进的文化
优先资格
优先资质：
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的硕士学位，并拥有6年以上相关经验（例如，统计、预测分析、研究）
或相关领域的博士学位及3年以上相关经验
或同等经验
年以上发表成果（如专利、库、同行评审的学术论文）的经验
有作为受邀演讲者在外部研究/行业社区会议或其他活动中演讲的经验
年以上作为研究项目（学术或工业环境）一部分进行研究的经验
年以上作为产品团队一员开发和部署实时生产系统的经验
年以上在从构思到发布的产品周期中多个节点开发和部署产品或系统的经验
熟悉Azure OpenAI、指标平台和实验框架
有将指标集成到产品记分卡和飞行评审流程中的经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在微软这样的科技巨头工作，能接触到最前沿的AI技术和海量真实用户数据，项目影响力大
- 技能前沿性：专注于LLM和提示词工程这一当前最热门的AI应用领域，积累的经验极具市场价值和稀缺性
- 职业发展：岗位兼具深度技术研究和跨团队产品落地，为未来向技术专家、技术管理或产品战略等多方向发展打下坚实基础
- 技术复杂度高：需要同时精通数据科学、软件工程和前沿AI模型知识，对学习能力和技术广度要求极高
- 适合拥有扎实数据科学和AI背景，对将前沿AI技术转化为实际产品价值充满热情，并具备优秀沟通协作能力的高级技术人才
缺点 / 挑战
- 跨团队协作压力：作为连接数据、算法和产品的桥梁，需要频繁与不同团队沟通对齐，推动共识和项目落地，对软技能要求高
- 快速迭代压力：AI领域发展日新月异，需要持续学习新技术、新方法，并快速适应产品需求的快速变化
角色解读
- 技术专家路径：可深耕于AI评估与优化领域，成为公司内乃至行业内的提示词效率专家或首席科学家
- 技术管理路径：凭借跨团队协作和领导经验，可转向管理技术团队，负责更大范围的产品AI能力或研发方向
- 产品/业务路径：深入理解产品业务逻辑后，可转向AI产品经理或技术战略岗位，负责定义AI产品的未来方向
- 核心工作是量化评估和优化AI产品（M365 Copilot）中提示词（Prompt）的效率，通过设计指标和分析数据来驱动产品改进
- 需要建立完整的评估体系，包括离线的影子测试和在线的A/B测试，确保评估结果的科学性和可靠性
- 与产品、工程等多个团队紧密协作，将评估发现转化为具体的优化建议和成本节约措施，并推动落地
- 扎实的数据科学和统计学功底，能够设计并验证复杂的性能指标，精通预测分析和实验方法
- 强大的编程能力（Python/C#），用于数据处理、分析脚本编写和可能的工具开发
- 深入理解大语言模型（LLMs）的原理、应用和局限性，特别是提示词工程的最佳实践和评估方法
- 出色的沟通和协作能力，能够向技术和非技术背景的同事清晰解释复杂的技术概念和数据洞察
申请策略
- 深入了解M365 Copilot产品的公开信息和应用场景，在申请和面试中展现出你对业务背景的深刻理解
- 准备1-2个能体现你“数据驱动决策”和“技术领导力”的完整故事，用于应对行为面试问题
- 重点突出与LLM、提示词工程、AI模型评估或优化相关的项目经验，用具体数据和指标（如提升的效率百分比、节约的成本）量化成果
- 详细描述你在设计、实施和分析A/B测试或其他实验框架方面的经验，展示严谨的数据科学方法论
- 展示你使用Python或C#进行数据分析、建模或工具开发的实际案例，证明你的工程化能力
- 通过过往项目经历，体现你出色的跨团队协作能力和推动技术方案落地的领导力
- 如果对Azure OpenAI服务不熟悉，建议提前学习其API和最佳实践，了解其在企业级产品中的应用场景
- 深入研读最新的提示词工程（Prompt Engineering）研究和业界案例，思考如何设计系统性的评估方案
面试指南
- 对于项目经验类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，重点突出你的个人贡献、技术决策依据和量化成果
- 对于方案设计类问题，先明确目标和约束条件，然后系统性地拆解问题（如分为数据收集、指标定义、实验设计、结果分析等步骤），最后给出一个平衡多方考虑的可行方案
- 对于冲突处理或决策类问题，展现你数据驱动的思维方式和沟通协调能力，说明如何权衡不同数据信号、听取多方意见，并基于证据做出最终判断
- 请描述一个你过去参与的、需要评估和优化某个AI模型或系统性能的项目
- 你设计了哪些指标？遇到了什么挑战？结果如何？
- 如何为一个像Copilot这样的AI助手设计一套评估其提示词（Prompt）效率和有效性的指标体系？你会考虑哪些维度和数据？
- 如果A/B测试结果显示新提示词在效率指标上提升，但在用户满意度调查中下降，你会如何分析和决策？
- 请分享一次你成功推动一个技术方案或优化建议在跨部门团队中落地实施的经验
职位点评
Watch Jobs