申请编号 # 169174
职位类别：会计/金融
职位级别：高级经理
业务部门：信息技术
工作类型：混合
工作地点：奥克兰
部门概述
企业数据科学与人工智能（EDS&AI）组织既是一个AI“交付”团队，也是一个“卓越中心”团队，支持企业范围内的Hub & Spoke分析采用模式中的其他从业者。
作为交付团队，该部门使用行业领先的数据科学和生成式AI（GenAI）推动PG&E的AI转型，实现客户可负担性、系统可靠性和公共安全。该部门跨职能地在公司内部工作，利用机器学习（ML）、GenAI和代理AI推动数据驱动的决策。被部署到PG&E的一些最高优先级领域，该部门不专注于一个传统的公用事业领域，如资产管理或项目管理，而是专注于从不同的数据集中提取有用的见解，并促进基于这些见解的行动。
作为卓越中心团队，该部门倾听公司内数据科学和AI从业者的需求，以及新兴的行业实践，并建立符合企业当前和未来需求的标准、流程、工具、知识和最佳实践。该团队处理各种困难的问题，提供工作中的巨大多样性，并不断有机会探索和学习。
当前和过去的参与包括：
- 构建利用LLM为基础的见解增强的AI工作流程，以纠正燃气服务记录的不准确性。
- 创建由监管机构和公用事业公司用于优先考虑资产管理的野火风险模型。
- 开发改进、加速和自动化资产检查流程的计算机视觉模型。
- 在电力分配设备故障发生之前进行预测，允许进行主动维护。
- 形成PG&E输电公共安全断电的分析框架。
- 识别和调查异常的客户天然气使用情况，以解决危险的客户侧泄漏。
职位概要和职位职责
我们正在寻找一位经验丰富的高级经理，数据科学，来领导公司的AI和数据科学卓越中心。
领导力
- 提升现有团队成员的技能和职业生涯，同时招聘以填补空缺职位
- 运用在数据科学和AI方面的丰富经验指导团队成员的工作
AI治理
- 获得AI治理认证
- 负责企业范围内负责任AI的战略方向和指导
- 确保日常AI治理的执行
- 向流程自动化迈进
- 根据需要评估和选择供应商解决方案
- 了解现有AI和其他新兴技术的州和国家级法规，以调整内部合规性
咨询/顾问
- 在卓越中心建立一流咨询和顾问工作的声誉
- 创建企业可访问的产品组合
- 确保努力与公司目标保持一致并被追踪
- 维护和改进最佳实践指导文件
- 通过传播和支持ML和AI开发的最佳实践实施，支持公司内的数据科学、AI和分析分支
MLOps和LLMOps
- 领导跨职能工作以在企业范围内实施负责任的AI/ML系统
- 确保执行良好管理
- 根据需要评估和选择供应商解决方案
AI准备的劳动力
- 负责PG&E的数据科学职位系列
- 改革数据科学职位系列的职业等级
- 审核并批准/拒绝进入数据科学职位系列的请求
- 在数据科学能力分析方面担任人力资源组织（HRBP & Compensation）的顾问，持续监控行业发展并建议技能适应性以适应企业范围内计划的数据科学工作
- 确保健康和良好运作的实践社区
- 支持内部会议和研讨会等活动
AI领导力
- 协助数据科学与AI总监制定企业AI战略
- 协助数据科学与AI总监将EDS&AI确立为PG&E的AI领导者
- 协助数据科学与AI总监建立与其他公用事业公司和合作伙伴的关系
- 在内部和外部发表关于AI的演讲；提供思想领导力
- 在公司内部建立关系
在此职位中，您将发挥重要作用，制定内部数据科学团队以及合同供应商将遵循的政策、标准和流程，以有效设计和开发数据科学和AI算法。此外，与人力资源组织（HRBP & Compensation）合作，此角色还将在评估企业数据科学技能和知识方面发挥关键作用，以帮助建立对这些能力的信任，以适应行业发展的内部决策过程。您将有无与伦比的机会领导治理框架和指南以及运营和产品卓越（即AI产品生命周期评估，以及可扩展性、有效性和其他性能指标），并在新兴技术中提供思想领导力，这将影响公司范围内解决方案的交付。因此，此角色非常适合那些在领导数据科学AI/ML和GenAI建模工作方面拥有丰富经验，并希望现在作为技术专家和思想领袖为数据科学社区做出贡献的人，管理一个小型数据科学家团队，他们推动公司决策卓越的最佳实践，而不是直接交付解决方案。
职位详情和标准工作描述
此职位为混合型，基于业务需求或公司要求，从您的远程办公室和奥克兰总办公室（OGO）工作。
PG&E为此职位提供完整的薪资/支付范围。实际支付给个人的金额将基于多个因素，包括但不限于内部公平性、特定技能、教育、执照或认证、经验、市场价值和地理位置。合理预期的范围将在最低和中点$170,000 - $230,000之间。最终决定将根据上述因素逐案做出。此职位也有资格参与PG&E的酌情奖励计划。
湾区最低：$170,000
湾区中点：$230,000
湾区最高：$290,000
职位职责（与角色相关，从DS职位系列目录）
- 通过设定目标、开发和管理工作资源以及确保团队拥有足够的工具、培训和技术来成功交付成果，开发和建立高绩效团队。
- 与企业领导合作，识别和解决需要实施数据科学、机器学习和人工智能的复杂业务问题。
- 确保实施标准和流程以提高机器学习/人工智能/优化模型的质量和及时性。
- 开发和实施框架以验证模型、方法论，并沟通结果。
- 担任广泛项目的复杂代码脚本和模型开发的同行评审员。审核并批准数据科学产品中技术特性的成熟度以供发布。
- 对机器学习/人工智能/优化模型对业务结果的影响进行风险评估研究。评估数据科学标准和工具的风险和成熟度。
- 参与共同创造数据科学、人工智能、数学建模和模拟以及类似新兴技术发展的实践者社区，以持续评估其对业务战略的影响。
- 制定预算（费用、资本和支出）并监控、预测和报告预算绩效。
资格
最低要求：
- 统计学、数学、应用科学、数据科学、工程、物理学、经济学或同等领域的学士学位
- 4年数据科学领导经验
- 2年数据科学实际操作经验（或无经验，如果拥有上述高级学位）
期望：
- 5年公用事业行业经验
- 统计学、数学、应用科学、数据科学、工程、物理学、经济学或同等领域的高级学位
知识、技能、能力和（技术）能力：
- 展示了对数据科学和机器学习算法（监督、无监督）、ML领域（计算机视觉、NLP等）以及GenAI/代理AI的理解和记录。
- 在以下方面展示了记录：
- * 统计学：统计建模、实验设计、抽样、聚类、数据缩减、置信区间、测试、建模、预测建模和其他相关技术；
- 人工智能：机器学习、LLM、神经网络、预测分析，因为它们收集、分析和提取数据价值；模拟；
- 软件工程：编程语言、大数据处理包、云服务、API和相关工具。
- 看到未来的可能性并将其转化为突破性战略的能力。
- 能够清晰简洁地向定量和非定量受众传达和展示复杂分析。
- 在规划和优先安排工作以满足与组织目标一致的承诺方面的能力。
- 领域专长：熟悉一个或多个业务线（电力、客户、发电、采购、天然气、风险等）并能够识别数据科学可以改进流程和提供决策信息的领域（这也可能包括熟悉支持这些业务线的数据集/数据库）。
