我们的 人力资本 实践处于工作性质转型的最前沿。随着各种力量重塑行业，我们的团队独特地解决工作、劳动力和工作场所动态的复杂性。我们利用行业特定的见解和跨领域的视角，帮助组织应对最具挑战性的劳动力问题，并将人才战略与其战略愿景对齐。我们的实践因改善人类工作和让人类更好地工作而闻名。成为这一激动人心的变革时代的一部分，加入我们这一变革之旅。
洞察、创新与运营
我们的洞察、创新与运营产品旨在通过利用尖端技术、数据以及深厚的技术和人类专业知识的结合，增强客户业务的关键方面。我们创新并提供创造性的行业特定解决方案，以简化运营并加速价值实现。
此角色的招聘截止日期为 2025 年 8 月 31 日。
德勤的洞察、创新与运营实践中的 人工智能数据专家 将领导创新人工智能解决方案的设计、开发和部署，以帮助客户在其业务流程中利用人工智能的力量。您将与跨职能团队（包括数据科学家、工程师和业务顾问）紧密合作，设计可扩展的人工智能架构，并将先进的机器学习模型集成到商业战略中。您的角色对于推动人工智能技术的采用以转变客户商业模式和提供尖端解决方案至关重要。此角色需要深入理解机器学习、统计学、数据科学、生成式人工智能、大型语言模型（LLMs）和多模态模型。
此外，人工智能数据专家还将协助AI解决方案团队的建议，专注于修改现有产品和创建新产品。理想的候选人应对设计、构建、实施和维护工业人工智能/机器学习/生成式人工智能应用充满热情。领导能力对于实施最新的人工智能技术以及持续改进人工智能/机器学习开发、交付和运营流程至关重要。此角色涉及遵循软件工程、DevOps、MLOps和LLMOps的最佳实践。
人工智能数据专家还将帮助将项目需求转化为战略解决方案，确保与主要云服务提供商和机器学习的云原生工具的集成，以创建聊天机器人、优化和认知服务。此角色需要技术专长以及能够弥合复杂商业挑战与变革性人工智能解决方案之间的差距。
您将做的工作：
战略对齐与愿景
• 帮助定义人工智能/机器学习/生成式人工智能的技术方向和愿景，确保与战略目标和数字化转型努力对齐。
• 将商业领袖的愿景转化为现实的技术实现，同时识别不对齐的倡议和不切实际的用例。
架构设计
• 设计端到端的人工智能架构，从数据摄取到模型部署，集成云和本地系统。
设计与技术选择
• 从开放源代码和商业产品池中选择适当的技术，考虑部署模型和与现有工具的集成。
• 理解并参与MLOps和LLMOps，专注于部署和管理机器学习模型及大型语言模型的操作能力和基础设施。
研究与开发
• 进行研究，提供技术解决方案以扩展人工智能/机器学习驱动的功能以应对现实挑战，根据质量、可扩展性、性能和成本进行权衡。
• 领导人工智能模型的开发（例如，机器学习、自然语言处理、计算机视觉）并实施可扩展的人工智能解决方案。
协作与利益相关者参与
• 与企业、应用、数据和DevOps团队、数据科学家、机器学习和生成式人工智能工程师以及业务团队协作，试点用例并讨论最佳设计。
• 收集多个利益相关者的意见，以使技术实施与现有和未来需求对齐。
咨询与顾问
• 担任领导层的技术顾问，提供有关人工智能趋势、潜在商业影响和实施最佳实践的见解。
运营卓越与持续改进
• 负责成功执行基于人工智能的应用，使用敏捷方法论。
• 审计数据、模型和软件工程中的人工智能工具和实践，专注于持续改进和反馈机制。
• 参与标准化CI/CD管道、用户和服务角色，以及基于业务和安全要求的容器创建、模型消费、测试和部署方法。
风险管理与伦理考虑
• 与安全和风险领导者密切合作，预见和减轻风险，确保伦理的人工智能实施并遵守即将出台的法规。
• 解决潜在问题，如训练数据中毒、人工智能模型盗窃和对抗样本。
产品战略与商业理解
• 帮助人工智能产品经理和业务利益相关者理解人工智能的潜力和局限性，以规划新产品。
• 分析客户问题并了解领先技术、分析方法、工具和运营模型方法。
工具开发与数据管理
• 构建工具和能力，以协助数据摄取、特征工程、数据管理和组织。设计、实施和维护分布式计算解决方案以进行数据处理和模型训练，确保机器学习基础设施的安全性、可扩展性和可靠性。
所需资格：
• 计算机科学、统计学、数据科学或相关领域的学士学位。
• 6年以上相关咨询经验，领导团队（包括本地和离岸）。
• 6年以上收集非功能性需求、执行设计和验证的应用架构框架和执行功能及测试任务的经验。
• 5年以上在人工智能环境中工作的经验。
• 5年以上将需求转化为客户准备的设计文档的经验。
• 5年以上的应用架构分析、设计和交付经验。
• 5年以上完整系统开发生命周期实施的经验。
• 能够根据工作性质和服务的客户和行业/领域，平均出差0-25%。有限的移民赞助可能可用。
优先资格：
• 高级学位，如硕士或博士优先。
• 在人工智能/机器学习技术和云平台（如AWS认证机器学习 - 专业、Google Cloud专业机器学习工程师、Azure人工智能工程师、Azure数据科学家或Azure解决方案架构师）方面的认证。
• 5年以上的数据科学、统计学和机器学习经验。
• 5年以上的生成式人工智能/大型语言模型经验，最好是在交付和生产化方面有经验。
• 5年以上的机器学习模型开发、自然语言处理和数据分析经验；在监督学习和无监督学习、特征工程、模型训练和部署方面有经验。
• 5年以上在AWS、微软和Azure上实施基于云的人工智能/机器学习工作负载的经验。
此角色的薪资范围考虑了在做出薪酬决定时所考虑的多种因素，包括但不限于技能、经验和培训、执照和认证以及其他业务和组织需求。披露的范围估算未根据该职位可能填补的地点的适用地理差异进行调整。在德勤，通常不建议个体在其角色的薪资范围顶部或附近被雇用，薪酬决定取决于每个案例的事实和情况。当前范围的合理估计为$130,800-241,000。
可能的工作地点：亚特兰大、奥斯汀、巴尔的摩、伯明翰、博卡拉顿、博伊西、波士顿、夏洛特、芝加哥、辛辛那提、克利夫兰、哥伦布、科斯塔梅萨、达拉斯、达文波特、代顿、丹佛、得梅因、底特律、沃斯堡、弗雷斯诺、大急流城、哈里斯堡、哈特福德、休斯顿、印第安纳波利斯、杰克逊维尔、泽西城、堪萨斯城、拉斯维加斯、洛杉矶、路易斯维尔、麦克林、孟菲斯、迈阿密、米德兰、明尼阿波利斯、莫里斯敦、纳什维尔、新奥尔良、纽约、费城、匹兹堡、波特兰、普林斯顿、罗利、里士满、罗切斯特、罗斯林、萨克拉门托、盐湖城、圣地亚哥、旧金山、圣荷西、西雅图、圣路易斯、斯坦福、坦帕、坦佩、塔尔萨、华盛顿特区。
您也可能有资格参加自愿年度激励计划，受该计划规则的约束，任何奖励（如有）取决于各种因素，包括但不限于个人和组织表现。
有需要的申请者的信息：https://www2.deloitte.com/us/en/pages/careers/articles/join-deloitte-assistance-for-disabled-applicants.html
有关人力资本的更多信息，请访问我们的着陆页：https://www2.deloitte.com/us/en/pages/careers/articles/join-deloitte-human-capital-consulting-jobs.html
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