现代化企业管理理念岗位职责

1. AI战略与业务落地
   · 结合公司战略，识别高价值的AI应用场景（如智能推荐、预测性维护、动态定价、视觉质检等），制定分阶段落地路线图。
   · 主导从业务需求分析到模型上线的全流程，确保每个项目有清晰的ROI目标和衡量指标。
   · 与产品、运营、业务部门深度协同，将技术语言转化为业务解决方案，推动AI能力真正赋能一线。
2. MLOps工程化与模型全生命周期管理
   · 建立模型开发、部署、监控、迭代的标准化流水线（MLOps），实现持续集成/持续交付（CI/CD/CT）。
   · 负责模型版本管理、在线推理与批处理架构设计，保障模型服务的高可用与低延迟。
   · 设计模型性能监控与预警机制，及时发现数据漂移、概念漂移，推动自动重训或版本更新。
3. 数据治理与负责任AI
   · 与数据团队协作，推动数据质量、数据血缘、特征存储等基础建设，确保AI可复现、可审计。
   · 建立AI伦理与合规框架，识别并缓解模型偏见，保障用户隐私与数据安全（GDPR、个保法等）。
   · 制定模型可解释性方案，向业务方及监管方透明展示决策依据。
4. 团队建设与跨职能赋能
   · 招募、培养和管理算法工程师、ML工程师，营造“学习+结果导向”的技术文化。
   · 作为AI布道者，定期组织业务部门培训，降低AI使用门槛，推广自助分析工具（如AutoML）。
   · 建立与IT、数据中台、安全合规等团队的协作机制，推动资源高效调配。

任职要求

· 专业背景：计算机、人工智能、数学、统计学或相关专业硕士及以上
· 经验要求：5年以上AI相关经验，其中至少2年团队管理或项目主导经验；有传统行业（制造、零售、金融、物流等）AI成功落地案例者优先。
· 技术能力：
  · 精通Python，熟悉主流框架（TensorFlow/PyTorch）及机器学习/深度学习算法原理。
  · 具备MLOps落地经验，熟悉Kubeflow、MLflow、Airflow等工具；了解Docker/Kubernetes。
  · 熟悉SQL及数据仓库/数据湖基本概念，掌握特征工程与模型评估方法。
· 管理理念与软技能：
  · 强烈的业务价值导向，能清晰计算技术投入产出比，拒绝“为技术而技术”。
  · 优秀的跨部门沟通能力，能用非技术语言向管理层及业务方解释AI能力与局限。
  · 熟悉精益/敏捷开发流程，具备快速迭代、小步试错的工程思维。
  · 对AI伦理、可解释性、公平性有认知与实践意识。
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工作地址

南通市如东县江苏省南通市如东县黄海三路

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