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AI实验室

AI Research Lab

以前沿AI研究为核心使命，兼顾论文发表与产品化落地的双轨制研究机构，管理大规模GPU算力资源

11
组织角色
50-200
典型人数
11
必选角色
11
关联个人词库

组织使命

推动人工智能前沿研究突破，将研究成果转化为安全、有益的AI产品和服务

组织成员角色

实验室主任/CEO

Lab Director / CEO 必选 C-suite
编制: 1 引用: management/ceo
核心KPI:
顶会论文数 研究影响力(引用数) 人才吸引力 产品收入增长
协作关系:
chief-scientist vp-engineering head-of-safety research-leads

首席科学家

Chief Scientist 必选 C-suite
编制: 1 引用: technology/ai-researcher
核心KPI:
研究突破数(论文+模型) 学术影响力指数(H-index/引用) 团队技术水平提升
协作关系:
lab-director research-leads head-of-safety

工程副总裁

VP of Engineering 必选 C-suite
编制: 1 引用: technology/cto
核心KPI:
GPU利用率 训练吞吐量 API可用性SLA 基础设施成本效率
协作关系:
lab-director chief-scientist infra-lead ml-platform-lead

研究组负责人

Research Team Leads 必选 VP
编制: 3-6 引用: technology/ai-researcher
核心KPI:
论文发表数和质量 Benchmark表现 人才培养(晋升数) 研究项目推进节奏
协作关系:
chief-scientist other-research-leads ml-engineers data-team

AI安全负责人

Head of AI Safety 必选 VP
编制: 1 引用: technology/ai-safety-researcher
核心KPI:
安全事件数 Red Team发现率 安全研究论文数 合规审计通过率
协作关系:
lab-director chief-scientist research-leads product-lead

基础设施负责人

Infrastructure Lead 必选 Manager
编制: 1 引用: technology/cloud-architect
核心KPI:
集群可用性 GPU利用率 Job等待时间 成本/FLOP
协作关系:
vp-engineering ml-platform-lead research-leads

ML平台负责人

ML Platform Lead 必选 Manager
编制: 1 引用: technology/machine-learning-engineer
核心KPI:
平台工具采用率 训练效率(Tokens/sec) 推理延迟P99 研究员满意度
协作关系:
vp-engineering infra-lead research-leads product-lead

产品负责人(API与应用)

Product Lead (API & Applications) 必选 Manager
编制: 1 引用: technology/product-manager
核心KPI:
API收入 开发者数量增长 API调用量 客户NPS
协作关系:
vp-engineering research-leads head-of-safety developer-relations

研究科学家

Research Scientists 必选 Individual Contributor
编制: 20-80 引用: technology/ai-researcher
核心KPI:
论文数量和质量 Benchmark提升 代码贡献 同行评价
协作关系:
research-leads ml-engineers data-team

机器学习工程师

Machine Learning Engineers 必选 Individual Contributor
编制: 15-40 引用: technology/machine-learning-engineer
核心KPI:
模型上线速度 推理性能优化 训练效率提升 代码质量
协作关系:
research-scientists ml-platform-lead infra-lead

数据工程师与标注团队

Data Engineers & Annotators 必选 Individual Contributor
编制: 5-15 引用: technology/data-engineer
核心KPI:
数据质量评分 标注准确率 Pipeline处理吞吐量 数据合规率
协作关系:
research-scientists ml-platform-lead head-of-safety
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