(Senior)Scientist, AI Alliance/Innovation

优缺点分析

角色解读

• 可在内部晋升为高级科学家或首席科学家，领导更大规模的创新项目
• 可向AI战略和联盟管理方向转型，担任创新团队负责人或外部创新总监
• 通过参与顶级会议和发表论文，提升在AI+生物领域的行业影响力，成为领域专家
• 主动搜寻并评估学术与产业合作伙伴，主导技术尽职调查和商业案例分析
• 与内外部团队共同设计并执行AI试点项目，确保结果的可落地性和影响力
• 协调数据访问和模型集成，推动外部解决方案与阿斯利康内部工作流程的融合
• 负责联盟管理，包括谈判协议、维护合作关系，并在外部会议中代表公司发声
• 扎实的机器学习/深度学习背景，尤其在蛋白质序列与结构建模方面有实践经验
• 精通Python及主流深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow、JAX），能独立进行技术评估
• 出色的跨文化沟通与项目管理能力，能够桥接计算与实验团队
• 熟悉生物制剂药物发现流程及相关数据治理、知识产权等法规知识

申请策略

• 深入了解阿斯利康目前在AI+生物制剂方面的布局，在面试中展示你对该领域的理解和热情
• 准备好一个你过去成功推动外部技术落地的案例，用数据说明影响
• 突出你在蛋白质建模或生物序列AI方面的项目经验，包括使用的框架和取得的成果
• 强调你主导或参与过的跨团队、跨机构合作案例，特别是涉及技术评估和试点交付的
• 列出与合作伙伴管理、知识产权协商或合同谈判相关的经历，展示你的商业意识
• 如有发表文章或参与行业联盟，请重点提及，体现你的学术影响力
• 补充学习生物制剂药物发现的基础知识，了解从靶点发现到临床前研究的关键环节
• 熟悉云计算平台（如AWS、Azure）和数据工程管道，以便更好地评估集成方案

面试指南

• STAR法则：描述情境（S）、任务（T）、行动（A）和结果（R），突出技术细节和协作过程
• 结构化框架：例如从技术验证、数据可用性、知识产权、资源需求四个维度评估外部方案
• 请描述一个你使用机器学习解决蛋白质结构预测问题的项目，你如何选择模型并评估效果？
• 你如何评估一个外部AI解决方案的质量和集成可行性？请谈谈你的尽职调查框架
• 在一个跨学科团队中，你如何平衡技术可行性、商业目标和合作伙伴关系？举例说明
• 你如何管理多个同时进行的合作试点？请描述你用于优先级排序和风险管理的策略
• 如果你需要向非技术背景的合作伙伴解释一个复杂的AI方法，你会如何处理？
• 复习最新的蛋白质AI方法，如AlphaFold、ESM、语言模型等，并思考其优缺点