工作总结:

• 解释数据并将其转换为信息，这些信息可以提供方法来改进在业务中使用数据的方式，从而影响业务决策。收集来自各种来源的信息，并解释模式和趋势。向高级领导层汇报综合研究的结果。负责支持整体数据质量和数据处理方法的改进。

主要责任:

• 对数据源进行描述性和诊断性分析，与高级领导层一起审查结果，并采取必要的措施。
• 在数据和元数据上应用机器学习和机器学习工具来提高数据质量，并提供建议和设计解决方案来解决问题。
• 识别数据集的模式和趋势；对数据应用统计流程控制。
• 应用商业智能工具和技术的高级功能，创建复杂的分析结果报告和仪表板。
• 为数据湖中的数据表和元素开发数据概要。
• 创建和评估数据目录项，确保数据目录元数据质量，并利用数据目录信息为产品开发团队提供指导。
• 分析来自多个来源的复杂和不同的数据集，以识别数据质量、一致性和可积性问题，并减少数据冗余；提供在整个数据生命周期中解决问题的建议。
• 协作制定数据清理方法和规则。
• 维护关键决策、规则、控制、流程和培训材料。
• 协作把数据分析结果整合到治理解决方案中。
• 定义新方法并把新工具集成到数据分析流程中。
• 指导、辅导和审查缺乏经验的团队成员的工作，并提供关于解决问题的指导。

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康明斯是一家致力于工作场所多样化的机会平等、平权行动的雇主。我们的政策是为所有符合资格的员工提供平等的就业机会，不论种族、性别、肤色、残疾、国籍、年龄、所属工会、性取向、退伍军人状态、国籍、性别特征和/或表征、或受法律保护的其他身份。请访问 EEOC.gov 了解您在工作场所歧视方面的权利。

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解释数据并将其转换为信息，这些信息可以提供方法来改进在业务中使用数据的方式，从而影响业务决策。收集来自各种来源的信息，并解释模式和趋势。向高级领导层汇报综合研究的结果。负责支持整体数据质量和数据处理方法的改进。

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🌐 JD #4 — AI Lab Manager (Senior Level, Team Lead)

Cummins AI Lab – Artificial Intelligence Laboratory

About Cummins AI Lab

The AI Lab integrates applied AI research, engineering workflows, manufacturing processes, and enterprise platforms to deliver high-value AI solutions across Cummins’ global operations.
We drive both rapid PoCs and full-scale production deployments.

We are seeking an AI Lab Manager to lead a cross-functional AI team and deliver enterprise-grade AI solutions.

Role Overview

This senior leadership role blends technical oversight, people leadership, delivery management, and cross-team coordination.
The AI Lab Manager will lead a hybrid team and work closely with LLM scientists, platform architects, product architects, and global stakeholders to deliver PoCs and production systems.

Key Responsibilities

1. Team Leadership

• Lead, mentor, and grow a team of AI engineers and scientists.
• Establish a high-performance team culture focused on ownership and delivery.
• Drive hiring, capability development, and role definition for team members.

2. Technical Oversight & Solution Leadership

• Review architectures, prototypes, and solution plans.
• Guide teams across research, development, data, modeling, engineering, and deployment.
• Ensure solutions meet enterprise standards for performance, security, and reliability.

3. Cross-Functional Collaboration

• Partner with Solution Architects, Platform Architects, and Domain Experts.
• Work with global engineering, manufacturing, service, and IT teams.
• Define clear scope, priorities, and success metrics.

4. End-to-End Delivery Leadership

• Oversee project lifecycle from ideation → PoC → engineering → deployment → support.
• Ensure timely and high-quality delivery of AI solutions.
• Communicate progress to business and technical leadership.

Must-Have Qualifications

• Master’s degree in AI, Computer Science, Engineering, or related fields; OR equivalent industry experience.
• Strong experience delivering production AI/LLM systems.
• Demonstrated experience leading technical teams (manager or technical lead).
• Ability to lead across all 7 dimensions of full-function AI teams (requirements → exploration → data → modeling → engineering → infra → delivery).
• Experience working in multi-region, cross-functional enterprise environments.
• Excellent communication, stakeholder management, and problem-solving skills.

Preferred Qualifications

• Experience in cloud platforms, AI Labs, or major technology companies.
• Experience in engineering, manufacturing, or industrial AI applications.
• Experience building and scaling AI teams.

What You Will Gain

• Leadership role driving high-impact AI initiatives across Cummins.
• Opportunity to build one of the company’s foundational AI teams.
• High strategic visibility and direct influence on enterprise transformation.

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技能:

• 数据素养 - 在上下文中表达数据，包括数据来源和结构、分析方法和应用技术；描述用例应用和结果值。
• 数据归档 - 评估数据问题和清理要求以执行数据提取、映射、收集和测试；建立良好、高质量的数据。
• 数据通信和可视化 - 通过直观地展示数据（包括报告和仪表板），构想业务问题、根本原因、解决方案选项和机会的故事。
• 数据质量 - 识别、理解并纠正数据中的缺陷，支持跨经营业务流程和决策制定的有效信息治理。
• 项目管理 - 为临时工作（“项目”）建立并维护范围、进度和资源之间的“平衡”。
• Analizowanie danych - 发现、解释和交流定性和定量数据；根据业务或功能框架的知识确定结论；同时应用统计、数据有效性、数据可视化和问题解决方法，有效提取有意义的模式和业务洞察；展示能支持数据驱动业务决策的结论和结果。
• 有效沟通 - 发展和实现多模式沟通，清晰了解不同受众的特定需求。
• 以顾客为中心 - 建立稳固的顾客关系，提供以顾客为中心的解决方案。
• 精通技术发展 - 预见并采用有助于业务的信息技术和其他技术的创新。
• 平衡利益相关者 - 预见并平衡多个利益相关者的需求。
• 以行动为导向 - 以紧迫感、充沛的精力和热情积极抓住新机遇和应对新挑战。
• 管理不确定性 - 即使在事情不明朗，目标不确定的情况下也能有效运作。

教育,资格,认证:

• 要求具有相关技术学科的大专、本科或同等学历，或相关的同等工作经验。该职位可能需要获得有关遵守出口管制或制裁法规的许可证。

经历:

• 需要具有相关学科的中等经验。了解最新的数据科学技术和趋势者更加优先，包括：
  - 在 NOSql 和 SQL 源上执行 SQL 查询语言
  - 接触敏捷软件开发
  - 接触物联网技术
  - 数据剖析工具、技术和编码
  - 数据目录工具和技术
  - 商业智能工具和技术
  有以下领域中等经验者优先：
  - 接触大数据开源
  - 基于云的集群计算实施经验