罗氏
POC Developer
POC Developer
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
软件工程
全栈开发
医疗数据
AI集成
LLM
Vue.js
AI 估算 · 25k–40k
POC开发者，快速原型开发，全栈技能，创新部门高薪岗。
职位详情
关于这个职位
这是一个POC开发工程师职位，主要负责为医疗事务AI与数字团队设计和开发概念验证产品
你将作为全栈开发者，快速验证创新的数字健康和AI应用方案，搭建连接临床概念与技术可行性的桥梁，工作涉及移动端和Web端平台
最低要求
计算机科学、软件工程、生物医学工程、医学信息学或相关领域的硕士及以上学位
拥有在敏捷环境中进行全栈开发或快速原型制作超过3年的经验
工作职责
领导POC产品的全栈开发，支持移动端（iOS/Android/微信小程序）和Web平台，确保MVP的快速交付
与产品经理和医学专家紧密合作，将临床需求转化为技术原型和交互式应用
将算法团队开发的AI模型和算法集成到软件应用中，专注于性能优化和用户体验
设计并维护可扩展且安全的代码架构，确保符合医疗数据隐私和安全标准（例如，网络安全、个人信息保护法）
探索和验证前沿技术（例如，大语言模型应用、生成式AI）在医疗场景中的潜在用例
参与从概念设计、编码、测试到部署和演示的整个产品生命周期
如果POC成功，准备技术文档以便移交给IT部门或外部供应商进行大规模生产
优先资格
拥有开发医疗相关数字产品或AI应用的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术前沿性高：有机会接触并应用生成式AI、大语言模型等最前沿技术解决真实的医疗问题，技术栈价值高
- 行业平台优越：罗氏是全球顶尖的制药和诊断公司，平台能提供丰富的医疗场景、数据资源和行业视野，背书效应强
- 角色复合价值：不仅做纯技术开发，还能深度接触医疗业务，理解临床需求，培养“技术+医疗”的复合能力，职业护城河更宽
- 项目影响力大：开发的POC产品直接关乎创新医疗方案的验证，成功项目可能转化为实际产品，影响患者健康，工作成就感强
- 技术复杂度与领域门槛：需要同时攻克快速全栈开发、AI模型集成和医疗领域知识三道关卡，学习曲线较陡
- 适合对医疗健康领域有热情，具备扎实全栈开发基础，并渴望将AI等前沿技术应用于解决实际临床问题、追求技术实用价值的工程师
缺点 / 挑战
- 工作节奏与不确定性：POC开发要求快速验证和迭代，项目周期短、变化快，且并非每个POC都能成功推进，需要承受一定压力
- 沟通与协作挑战：需要频繁与医学专家等非技术背景同事沟通，准确理解并转化需求，对软技能要求较高
角色解读
- 技术深度上，可以从POC开发专家成长为医疗AI解决方案架构师，负责更复杂系统的技术选型和设计
- 业务广度上，可以深入了解医疗业务流程，向医疗数字化产品经理或项目负责人方向发展
- 行业纵深上，在罗氏这样的全球领先药企积累经验，为未来在数字医疗、AI制药等前沿领域担任更核心的角色奠定基础
- 作为全栈开发者，负责从零到一快速构建概念验证产品，涵盖移动端和Web端，目标是验证医疗AI解决方案的可行性
- 核心工作是技术实现与集成，包括将算法团队的AI模型集成到应用、优化性能，并确保代码架构符合医疗数据安全规范
- 扮演桥梁角色，与产品经理和医学专家沟通，将复杂的临床需求翻译成可交互的技术原型
- 扎实的全栈开发能力，需要精通前端框架（如Vue.js, React）和后端技术（如Python, Node.js），并熟悉移动端跨平台开发（如Flutter, React Native）
- AI集成与理解能力，需要熟悉如何通过API等方式集成机器学习模型，并对大语言模型应用开发（如LangChain）有了解
- 医疗领域知识，最好对医疗数据标准（如HL7, FHIR）和数据隐私法规有认知，这是区别于普通开发者的关键
- 敏捷沟通与问题解决能力，需要快速响应变化，并能向非技术背景的医学专家清晰解释技术概念
申请策略
- 申请前深入研究罗氏在数字医疗和AI方面的布局与新闻，在求职信或面试中表达你对公司在该领域愿景的认同，并思考你的技术如何能为其创造价值
- 重点突出全栈项目经验：详细描述你主导或深度参与过的、涉及前后端及移动端的完整项目，特别是快速原型或MVP开发经验
- 展示AI/技术集成能力：在项目经历中明确写出你如何集成机器学习模型、调用API或应用了哪些前沿技术框架
- 关联医疗或相关领域经验：如果有医疗、健康科技、生物信息等相关项目或课程经验，务必重点强调，这是重要的加分项
- 体现敏捷协作与沟通：通过项目描述展现你在跨职能团队（如与产品、业务方合作）中的角色和沟通成果
- 补充医疗数字化知识：可以提前学习了解HL7、FHIR等医疗数据交换标准，以及GDPR/PIPL等数据隐私法规的基本概念
- 熟悉AI应用开发工具链：动手实践一下如何通过RESTful API调用AI模型，或者了解LangChain等LLM应用框架的基本使用
- 巩固全栈与移动开发技能：确保对职位要求中提到的技术栈（如Vue.js/React, Python/Node.js, Flutter/React Native）有扎实的项目经验可讲
面试指南
- STAR法则：针对行为或项目类问题，按照情境、任务、行动、结果的逻辑清晰陈述，重点突出你的个人贡献和技术决策
- 技术深度与业务结合：回答技术问题时，不仅要讲清楚技术实现，最好能联系到业务价值或用户体验，体现你的产品思维
- 展现学习与适应能力：对于涉及新领域（如医疗）或新技术的问题，可以坦诚之前的经验边界，但重点强调快速学习的方法和成功案例
- 请分享一个你从头开始快速构建一个MVP或POC项目的经历，你遇到了哪些技术挑战，是如何解决的？
- 你是否有过将机器学习模型集成到实际应用中的经验？请描述具体的过程和注意事项
- 假设医学专家提出了一个模糊的临床需求，你作为开发者会如何与TA沟通，并将其转化为清晰的技术实现方案？
- 你如何保证在快速开发POC的同时，代码仍具备良好的可维护性和可扩展性？
- 你如何看待大语言模型在医疗场景中的应用潜力和风险？
职位点评
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