阿斯利康
IT Principle Architect-Data and AI Architect, China
IT Principle Architect-Data and AI Architect, China
发布于 3 小时前高层管理(VP/总经理/CEO)
全职员工仅现场办公架构师
架构师
Agentic Ai
Cloud Data Platform
Compliance & Security
Data Governance
Generative Ai
Rag
Stakeholder Management
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
顶尖外企、前沿AI数据架构、高成长潜力、强合规挑战、全球协作
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
8.0万
比架构师中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 340 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 架构师 · 约 140 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿斯利康中国数据与AI首席架构师，你将负责构建符合中国监管要求的企业级数据平台及AI解决方案架构
你需要主导数据治理、AI模型全生命周期管理及全球架构对齐，通过技术领导力推动数据平台的现代化演进与创新落地，确保业务合规性与高效能
最低要求
计算机科学、数据科学或相关技术领域的本科及以上学历
具备8年以上数据架构/AI架构经验，必须有企业级数据产品及治理经验
具备5年以上企业级数据平台和数据架构经验，有成功的项目交付记录
深入掌握现代企业数据平台架构，包括组件设计、数据建模、集成、治理等
动手实践经验：熟悉主流数据平台技术（Data Lake/Lakehouse/Warehouse/Pipelines/Catalog/Access Control/API）
对Agentic AI和生成式AI在企业数据平台上的应用场景有实际理解
能够评估全球参考平台能力，识别差距并设计满足中国特定合规与运营约束的本地化适配方案
具备领导复杂数据平台项目架构评审及输出完整文档的能力
强烈的中国数据安全、个人信息保护及数据驻留法规意识
优秀的跨区域协作能力
工作职责
企业数据平台架构与标准：定义受控的企业数据平台架构、蓝图、可复用数据产品及集成模式
建立本地架构标准、组件选型指南及数据治理原则
产出架构图、组件规范及架构决策记录
企业AI解决方案架构：定义端到端AI解决方案架构（包括RAG、Agent编排、工具集成）
建立AI评估、部署、版本控制及监控的模式与安全护栏
定义模型训练、微调及推理的生命周期管理架构
指导AI解决方案优化（模型选择、Prompt设计、检索质量等）
全球对齐与中国本地化：驱动中国本地数据平台与全球企业数据-AI参考平台的一致性
设计并文档化针对中国特定数据法规、驻留要求及业务需求的合理本地化适配方案
架构治理与评审：参与企业架构治理
主导所有重大中国数据平台、数据产品及AI赋能项目的架构评审
平台演进与技术革新：评估技术风险、容量限制、债务及合规缺口
提出现代化路线图
评估新兴数据/AI技术并进行PoC验证
持续优化平台性能、弹性、可扩展性及成本效率
跨职能协作：与全球数据平台团队、本地数据工程、运维、业务及交付团队紧密合作，指导端到端设计及平台全生命周期管理
优先资格
具有跨国企业数据平台架构工作经验
具备端到端项目交付的扎实经验
在生命科学/制药行业数据领域有动手项目经验
拥有相关数据架构或平台认证者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI与大数据最前沿，接触Agentic AI等新兴技术落地场景
- 顶级跨国药企平台，资源充足，全球化视野广阔
- 高影响力岗位，直接参与企业核心数据战略与合规体系建设
- 薪酬福利体系完善，符合外企高标准
- 需平衡全球统一架构与中国本地化合规（数据出境、驻留）的复杂矛盾
- 架构评审与治理工作涉及多方利益相关者，协调难度大
- AI技术迭代极快，需持续保持高强度的学习与技术敏锐度
- 对英语沟通能力及跨时区协作要求极高
- 适合拥有深厚数据/AI架构背景、熟悉跨国企业运作模式、具备极强合规意识与沟通技巧的高级技术专家
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向更高层级的企业架构专家或首席信息官（CIO）方向发展
- 成为制药/生命科学行业数字化转型的战略顾问
- 拓展至全球架构治理角色，负责更大区域的技术战略规划
- 设计并维护符合中国法规的企业级数据平台整体架构，确保与全球标准对齐
- 规划企业级AI解决方案（如RAG、Agent）的技术架构，涵盖从模型训练到部署监控的全生命周期
- 主导大型数据与AI项目的架构评审，制定技术标准、治理原则及安全护栏
- 进行新技术PoC验证，推动平台现代化改造，解决技术债务与性能瓶颈
- 深厚的企业数据平台架构经验（Lakehouse, Data Governance, Integration）
- 精通生成式AI与Agentic AI在企业场景下的应用架构设计（RAG, Prompt Engineering, Model Ops）
- 熟悉中国数据安全法、个人信息保护法及数据驻留合规要求
- 极强的跨文化沟通与全球团队协作能力，能平衡全球标准与本地需求
申请策略
- 准备具体的架构决策记录（ADR）案例，展示如何权衡技术、业务与合规
- 了解阿斯利康在数字化医疗领域的最新战略方向
- 突出8年以上数据/AI架构经验，特别是企业级数据产品与治理案例
- 详细列举在生成式AI（RAG/Agent）方面的架构设计与落地成果
- 强调处理过跨国数据合规（如GDPR、中国数据安全法）的具体经验
- 展示主导大型架构评审、制定技术标准及推动全球对齐的成功故事
- 深入学习Agentic AI架构模式及LLM Ops最佳实践
- 强化对中国数据跨境流动及本地化存储法规的理解与应用
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)
- 强调权衡思维：在技术先进性、业务价值、合规风险之间寻找最优解
- 突出治理与协作：展示如何通过文档化、评审机制和跨团队沟通达成共识
- 请分享一个你设计的复杂企业数据平台架构，你是如何平衡全球标准与本地合规要求的？
- 在引入Agentic AI或RAG方案时，你如何设计安全护栏以确保数据隐私和输出质量？
- 面对遗留系统的数据债务，你如何制定现代化的迁移路线图并获得管理层支持？
- 请描述一次你主导的架构评审过程，如何处理不同利益相关者之间的分歧？
- 复习中国《数据安全法》《个人信息保护法》核心条款及数据出境规定
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活70
使命价值80
薪资福利
85较高
阿斯利康作为已上市跨国巨头，提供极具竞争力的薪酬包和完善的福利体系，符合高级专家的市场价位。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–10.0万/月）
成长发展
92较高
职位涉及Agentic AI和数据平台前沿架构，技术栈先进，且在全球架构治理层面有广阔的成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agentic AI、Generative AI、RAG、Data Lakehouse、Data Governance、Model Fine-tuning
业务类型cost_center
工作生活
70中等
外企通常注重WLB，但作为Principal Architect需应对全球协作时差及复杂的架构评审压力，可能存在隐性高强度。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
身处生命科学行业，通过数据与AI技术赋能药物研发与健康改善，具有显著的社会价值和行业使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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