阿斯利康
AI Technical Business Partner, Director – R&D China
AI Technical Business Partner, Director – R&D China
发布于 6 个月前中层管理(经理/总监)
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
研究与开发 (研发)
数据工程
跨职能领导力
Ai/Ml规模化
Mlops (Mlflow, Kubeflow)
SQL
云架构 (Aws, Tencent, Ali)
企业Ai平台 (Databricks, Snowflake)
医疗数据合规 (Pii/Phi, Hgr)
AI 估算 · 70k–120k
上海研发AI技术BP总监，结合科研与AI，高端复合人才
职位详情
关于这个职位
这是一个位于阿斯利康中国研发中心的高级AI技术业务伙伴总监职位
您将作为桥梁，连接科学意图与企业级软件执行，负责推动AI在整个研发组织中的工业化落地
核心使命是将AI从实验性探索转变为规模化、安全、合规的企业级能力，确保数据基础为AI做好准备，并管理从技术原型到解决方案架构再到治理风险的全流程
最低要求
技术及战略经验：
规模化AI：拥有将至少2-3个AI/ML产品从概念阶段推进到企业级部署（而不仅仅是本地试点）的可靠记录
熟悉MLOps最佳实践（如MLflow, Kubeflow, 模型注册表）
数据战略：深刻理解面向AI的数据工程
具备设计为AI模型提供数据的“特征存储”或“知识图谱”的经验
熟悉科学数据标准（如HL7, FHIR, CDISC）者优先
法规与人类遗传资源知识：具备处理敏感医疗数据（PII/PHI）的经验，并理解在全球研发背景下人类遗传资源（HGR）法规（如GDPR, 中国HGRAC, HIPAA）的复杂性
技术栈（需具备实操经验）：
云与基础设施：深刻理解云架构（AWS/腾讯云/阿里云）和容器化技术（Docker/Kubernetes）
AI平台：熟悉企业级AI平台（如Databricks, Snowflake）和向量数据库架构
编程：精通Python用于数据分析和原型开发
软技能：
跨职能领导力：能够推动由科学家（用户）、工程师（构建者）和安全/法务（守护者）组成的“三方”利益相关者达成共识
战略沟通：能够向高管层解释为何“清理数据”是实现“AI成功”所需的资本投资
工作职责
技术探索与快速原型开发（“构建者”）：
构建概念验证：不仅仅是编写需求文档，而是构建最小可行产品
使用Python、LangChain或低代码编排平台快速搭建功能原型（例如，基于RAG的文献审查机器人或分子性质预测器），以立即与科学家验证用例
可行性分析：评估需求时不仅要考虑业务价值，还要考虑技术现实
评估数据就绪度、API可用性和模型适用性（例如，“Llama-3能否处理这种毒理学推理，还是我们需要一个微调过的BioMistral模型？”）
沙盒管理：为您负责的治疗领域管理本地AI环境，确保科学家能够安全、合规地测试新模型
解决方案架构与智能体编排（“架构师”）：
设计智能体工作流：配置AI智能体的具体“工具”和权限集
使用Model Context Protocol (MCP)等标准，明确定义自主智能体如何与内部API（例如，查询电子实验记录本、访问化学品库存）交互
数据工程联络：在项目开始前编写复杂的SQL查询或Python脚本来评估数据质量
将科学数据需求（例如，非结构化的病理报告）转化为面向核心数据平台团队的结构化工程任务单
集成策略：规划AI工具与现有科学软件（例如，将生成式设计工具直接集成到Schrödinger Maestro或Benchling中）的技术集成
治理与技术风险（“工程师的良知”）：
红队测试与评估：亲自对内部模型进行“红队测试”，以识别科学输出中的幻觉风险
建立自动化评估框架（LLM-as-a-Judge）来监控临床工作流中的模型漂移
安全实施：实施技术护栏，防止在提示注入攻击中泄露个人身份信息/受保护健康信息
确保所有原型都符合关于审计追踪和可重复性的GxP和21 CFR Part 11标准
优先资格
熟悉科学数据标准（HL7, FHIR, CDISC）是一个重要的加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台与影响力极高：在阿斯利康这样的全球顶尖药企，您将有机会定义未来十年的企业AI基础设施，并处理世界上最具价值的专有遗传和临床数据集之一，工作成果直接关联新药研发
- 技能组合极具竞争力：该角色融合了前沿AI技术（LLM, Agent）、企业级工程化（MLOps, 云原生）和特定领域知识（医疗法规），能打造出在AI和医疗科技交叉领域非常稀缺的复合型专家背景
- 角色自主权与能见度大：职位位于决策枢纽，有权同时塑造技术、流程和文化，直接向高管汇报，职业发展的能见度和影响力远超纯技术执行岗位
- 该职位非常适合那些不仅拥有深厚AI技术功底和规模化经验，而且对医疗健康行业充满热情，并享受在复杂组织中通过技术驱动变革、具备强大沟通和领导力的资深技术专家或技术管理者
缺点 / 挑战
- 技术与管理复杂度双高：需要同时处理快速迭代的原型开发、稳健的企业架构设计以及严格的合规要求，在创新速度与系统稳定性、安全性之间取得平衡挑战巨大
- 跨部门协调压力大：作为“桥梁”角色，需要持续协调背景、目标和优先级各不相同的科学家、工程师和法务团队，沟通成本和推动共识的难度很高
- 行业法规壁垒森严：在医疗研发领域工作，所有技术活动都必须置于GxP、数据隐私（如中国HGRAC）等严苛法规框架下，任何疏忽都可能带来严重合规风险，对细节和流程的要求极高
角色解读
- 纵向发展：可以从专注于特定治疗领域的技术伙伴，成长为负责整个研发管线或全球AI技术战略的更高层级管理者（如高级总监、副总裁）
- 横向拓展：凭借在AI工业化、数据战略和跨部门协作方面的经验，可以转向更广泛的数字化战略、企业架构或创新管理岗位
- 行业深耕：在阿斯利康这样的全球药企积累的经验，是进入生物科技、医疗健康科技领域担任CTO或技术合伙人的宝贵资本
- 作为技术业务伙伴，您将深入研发一线，快速构建AI概念验证（PoC）来验证科学家的想法，例如开发文献审查机器人或分子预测工具
- 您需要设计并实施企业级的AI解决方案架构，包括智能体工作流编排、与现有科学软件（如Schrödinger, Benchling）的集成，并确保数据管道为AI模型做好准备
- 您还承担着重要的治理角色，负责对AI模型进行红队测试以评估风险，并确保所有开发活动符合严格的医疗行业法规（如GxP, 21 CFR Part 11）和数据安全标准
- 核心是强大的技术落地能力：需要精通Python进行原型开发，深刻理解从MLOps（MLflow, Kubeflow）、云架构（AWS/腾讯云/阿里云）到容器化（Docker/K8s）的规模化AI技术栈
- 必须具备深厚的数据工程背景，能够设计特征存储或知识图谱，并熟练使用SQL/Python进行数据质量评估，以构建AI就绪的数据基础
- 需要出色的跨领域沟通与领导力，能够同时与科学家（用户）、工程师（构建者）以及法务/安全团队（守护者）协作，并具备向高管解释技术投资价值的战略沟通能力
- 对医疗研发领域的法规（如GDPR, 中国HGRAC, HIPAA）和敏感数据处理（PII/PHI）有深刻理解和实践经验，这是在该领域成功的关键
申请策略
- 深入研究阿斯利康的研发管线与数字化战略：了解公司重点关注的疾病领域（如肿瘤、心血管）以及其公开的AI/数字化倡议，在申请材料或面试中展示您的兴趣和见解
- 理解并呼应公司文化：阿斯利康强调“创业精神”、“志存高远”和“通力合作”，在申请和面试中，通过过往经历体现您在这些方面的特质和成就
- 重点突出“规模化”经验：详细描述您如何将2-3个AI/ML项目从概念或试点阶段，成功推动至企业级部署的全过程，量化其影响（如提升的效率、节省的成本、覆盖的用户范围）
- 清晰展示技术栈的深度与广度：在技能部分和项目经历中，明确列出对Python、MLOps工具链（MLflow/Kubeflow）、主流云平台、容器技术以及Databricks/Snowflake等企业AI平台的实际使用经验
- 强调跨职能领导与业务影响：用具体案例说明您如何领导或深度参与由业务、技术和合规团队组成的项目，并阐述您的工作如何解决了关键的业务问题或创造了新的价值
- 如有，务必突出医疗/制药行业经验：特别是处理敏感数据（PII/PHI）、遵守GxP等法规，或与科学团队（如生物学家、化学家）合作的具体项目，这是极强的加分项
- 深化医疗研发领域知识：如果背景非医疗行业，可提前学习基础药物研发流程、了解CDISC等数据标准，并深入研究GDPR、HIPAA及中国HGRAC等关键法规对数据处理的含义
- 补强企业级AI工程化实践：若经验偏重算法研究或小规模部署，可系统学习MLOps全流程、云原生架构设计，并尝试在个人项目中模拟企业级的安全和合规考量
面试指南
- 对于行为类或案例类问题（如问题1、5），建议采用STAR（情境-任务-行动-结果）框架来结构化回答，重点突出您在复杂情境中的具体行动、决策逻辑以及可量化的业务成果
- 对于技术架构或流程类问题（如问题2、3），回答应展现系统性思维：从需求理解与拆解开始，到技术选型与风险评估，再到实施路径与合规性嵌入，最后是部署与监控，形成一个闭环
- 对于战略沟通类问题（如问题4），关键在于将技术语言转化为商业语言：首先共情业务目标，然后清晰指出当前数据瓶颈如何阻碍目标实现，接着将技术方案（数据清理）包装成实现关键业务成果（如加速临床试验、降低研发风险）的必要投资，并可能提供简单的投资回报估算
- 请详细描述一个您将AI/ML项目从概念验证成功规模化部署到企业环境的完整案例
- 过程中遇到的最大技术或组织挑战是什么？您是如何解决的？
- 当科学家提出一个基于最新大语言模型（如Llama 3）的复杂研究想法时，您作为技术业务伙伴，会如何进行可行性分析和风险评估？请 walk through 您的评估框架
- 假设您需要将一个AI工具集成到科学家日常使用的软件（比如Benchling）中，请描述您设计这个集成方案时的主要技术考量、步骤以及如何确保其符合GxP合规要求
- 您如何向一位不太懂技术的研发高级副总裁解释，为什么需要投入大量资源进行“数据清理”和“数据基础建设”，而不是直接购买或开发更先进的AI模型？
职位点评
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