人力资本提供组合专注于帮助组织管理和维持其通过最重要的资产——员工——的绩效。为了保持领先，组织需要实时访问人力资本洞察、专家和创新技术解决方案，这些解决方案旨在不仅推动而且维持和延伸组织的绩效和参与度。支持人力资本提供组合的产品和能力，我们的工程团队充满了热情、活力和多才多艺的工程师，他们对构建世界上最优秀的个性化和商业友好应用感到兴奋。最近，我们在所有现有资产中构建了人工智能能力，并构建了新的人工智能启用资产。
人力资本即服务
当今破坏性的环境需要不同的思维方式和新的方法来推动组织绩效并增强人力资本的发展，现在和未来。德勤的人力资本即服务通过广泛而深入的能力为客户提供洞察，帮助他们优化人员、流程和技术，以在不可预测的世界中蓬勃发展。
此职位的招聘截止日期为2025年2月28日。
德勤人力资本咨询资产商店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，以帮助客户利用人工智能在其业务流程中的力量。您将与包括数据科学家、工程师和商业顾问在内的跨职能团队紧密合作，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。您的角色在推动人工智能技术的采用以转变客户商业模型和提供尖端解决方案方面至关重要。此角色需要对机器学习、统计学、数据科学、生成式人工智能、大型语言模型（LLMs）和多模态模型有深刻的理解。
此外，人工智能数据专家将帮助人工智能解决方案团队提供建议，专注于修改现有产品和创建新产品。理想的候选人将对设计、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并不断改善人工智能/机器学习开发、交付和运营流程至关重要。该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，确保将主要超大规模云服务商的云原生工具和机器学习集成，以创建聊天机器人、优化和认知服务。此角色需要技术专长与弥补复杂商业挑战与变革性人工智能解决方案之间差距的能力的结合。
您的工作内容包括：
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保持一致。
• 将商业领导者的愿景转化为现实的技术实施，同时识别不对齐的项目和不切实际的用例。
架构设计
• 设计端到端的人工智能架构，从数据采集到模型部署，集成云和本地系统。
设计和技术选择
• 从开放源代码和商业产品中选择合适的技术，考虑部署模型和与现有工具的集成。
• 理解并贡献于MLOps和LLMOps，专注于运营能力和基础设施，以部署和管理机器学习模型和大型语言模型。
研究与开发
• 进行研究，以提供技术解决方案，以扩展人工智能/机器学习驱动的特性以应对现实挑战，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（例如，机器学习、自然语言处理、计算机视觉）的开发，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、应用程序、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及商业团队合作，试点用例并讨论最佳设计。
• 从多个利益相关者收集意见，以使技术实施与现有和未来需求保持一致。
咨询与建议
• 作为技术顾问为领导层提供建议，提供关于人工智能趋势、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
• 负责使用敏捷方法成功执行人工智能驱动的应用程序。
• 审核数据、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。
• 贡献于标准化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，确保伦理人工智能实施并遵守即将出台的法规。
• 解决潜在问题，例如训练数据中毒、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商业利益相关者理解人工智能在规划新产品时的潜力和局限性。
• 分析客户问题，并带来对领先技术、分析方法、工具和运营模型方法的理解。
工具开发与数据管理
• 构建工具和能力，协助数据采集、特征工程、数据管理和组织。
• 设计、实施和维护用于数据处理和模型训练的分布式计算解决方案，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，领导一个团队（包括在岸和离岸）。
• 6年以上收集非功能性需求、执行设计和验证的应用程序架构框架以及执行功能和测试任务的经验。
• 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年以上应用程序架构分析、设计和交付的经验。
• 5年以上完整系统开发生命周期实施的经验。
• 根据您所做的工作以及您服务的客户和行业/部门，能够出差0-25%。
• 可能提供有限的移民赞助。
优先资格：
• 硕士或博士等高级学位优先。
• 在人工智能/机器学习技术和云平台方面的认证，如AWS认证机器学习-专业、Google Cloud专业机器学习工程师、Azure AI工程师、Azure数据科学家或Azure解决方案架构师。
• 5年以上数据科学、统计学和机器学习的经验。
• 5年以上生成式人工智能/大型语言模型的经验，优先考虑在交付和生产化方面的经验。
• 5年以上机器学习模型开发、自然语言处理和数据分析的经验；在监督学习和无监督学习、特征工程、模型训练和部署方面具有经验。
• 5年以上在AWS、Microsoft和Azure上实施基于云的人工智能/机器学习工作负载的经验。
需要住宿的申请者信息： https://www2.deloitte.com/us/en/pages/careers/articles/join-deloitte-assistance-for-disabled-applicants.html
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。
此职位的薪资范围考虑了在做出薪酬决定时考虑的广泛因素，包括但不限于技能；经验和培训；执照和证书；以及其他商业和组织需求。披露的范围估计未针对可能填补该职位的地点的适用地理差异进行调整。在德勤，通常个人不会在其角色的薪资范围顶部或附近被雇用，薪酬决定依赖于每个案例的事实和情况。当前范围的合理估计为144,600到241,000美元。
您也可能有资格参与一项酌情年度激励计划，具体取决于管理该计划的规则，其中奖励（如有）取决于各种因素，包括但不限于个人和组织绩效。
有关人力资本的更多信息，请访问我们的登录页面：https://www2.deloitte.com/us/en/pages/careers/articles/join-deloitte-human-capital-consulting-jobs.html
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所有合格的申请者在就业时将不受种族、肤色、宗教、性别、性取向、性别身份、国籍、年龄、残疾或受保护的退伍军人身份或任何其他法律保护基础的影响，符合适用法律的规定。 
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