阿斯利康
Senior Manager-AI Algorithm
Senior Manager-AI Algorithm
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
机器学习工程
Ai Agents
Fine-Tuning
Llm
Mlops
Multimodal Ai
Prompt Engineering
Rag
AI 估算 · 40k–70k
跨国药企AI资深岗位，上海薪资高，大模型技能稀缺，月薪约4-7万。
职位详情
关于这个职位
该职位负责在阿斯利康企业架构团队中设计和开发企业级AI解决方案，专注于大语言模型（LLM）、RAG、Agent等前沿技术
你将参与构建可复用的AI组件和技能，支持业务流程优化，并与跨部门团队合作
适合有丰富AI工程经验、对生成式AI有深入理解的技术专家
最低要求
计算机科学、人工智能、软件工程、数据科学或相关技术专业本科及以上学历（硕士优先）
年以上AI工程、机器学习、NLP或软件工程经验，其中至少2年企业级生成式AI或大语言模型（LLM）应用开发经验
熟练掌握现代AI技术，包括大语言模型、检索增强生成（RAG）、Agentic AI、提示工程、微调、Embedding模型、模型评估和多模态AI
熟悉模型训练与优化技术，如监督微调（SFT）、知识蒸馏、人类反馈强化学习（RLHF）和模型量化/压缩，至少精通其中一项
有使用AI编排框架构建企业级AI应用的经验
扎实的Python编程能力，熟悉API开发、测试、版本控制、CI/CD和部署
有将AI应用与企业系统、API、数据库、知识库和业务平台集成的经验，理解企业架构原则和可扩展方案设计
具备优化AI应用性能的经验，包括提示工程、检索优化、模型选择、Agent编排、评估方法、延迟优化和成本优化
熟悉传统机器学习和NLP技术，能够维护或现代化现有AI解决方案
有云或混合企业AI平台（如Azure、AWS、阿里云）经验者优先
较强的分析思维和问题解决能力，能够将复杂业务挑战转化为实际AI方案
出色的沟通和利益相关者管理能力，能与架构、产品、工程和业务团队高效协作
中英文书面和口头沟通能力优秀
自我驱动、积极主动、适应性强，对新兴AI技术充满热情
工作职责
设计、开发和交付基于阿斯利康企业AI平台的AI解决方案，将业务需求转化为安全、可扩展、生产就绪的AI应用
设计、开发和维护可复用的AI Skill（企业AI代理的标准化能力）、AI Agent和企业AI组件，封装业务流程、领域知识、最佳实践和工具集成，以加速组织内的AI采用
利用大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）、Agentic AI、提示工程、微调和多模态AI构建和优化企业AI应用，解决复杂业务挑战
与企业架构师、产品经理、软件工程师、数据科学家和业务利益相关者密切合作，将业务需求转化为可扩展的AI解决方案和企业平台能力
应用现代AI工程和软件工程最佳实践，构建可重用、可维护、可测试的生产级AI服务，确保高质量、可扩展性和长期可持续性
将AI能力与企业系统、API、业务应用、知识库和数据平台集成，提供端到端的智能业务解决方案
通过提示优化、检索增强、Agent编排、模型评估、延迟优化、成本优化和整体系统性能调优，持续提升AI解决方案质量
负责企业特定AI模型的训练和优化，包括监督微调（SFT）、知识蒸馏、人类反馈强化学习（RLHF）和模型量化/压缩等技术，持续提升模型准确性、性能和效率
评估和引入新兴AI技术，包括新的基础模型、Agent框架、编排技术和AI工程方法，评估其在阿斯利康企业AI生态系统中的适用性和业务价值
通过整合生成式AI技术，支持现有AI、自然语言处理（NLP）和经典机器学习解决方案的现代化
通过推广可重用架构、工程标准、AI评估方法、文档、安全、负责任AI原则和平台最佳实践，为企业AI治理做出贡献
支持更广泛的商业IT计划，提供企业应用开发、系统集成、架构设计和解决方案交付方面的技术专长
优先资格
硕士及以上学位优先
有云或混合企业AI平台（如Azure、AWS、阿里云）经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术栈前沿，接触最新生成式AI（LLM、Agent等），提升个人竞争力
- 阿斯利康平台大，资源丰富，跨部门合作机会多
- 工作内容涉及研发和落地，技能综合性高
- 大公司流程复杂，推动创新可能遇到阻力
- 需要平衡多业务需求，工作量可能较大
- 对综合能力要求高，需不断学习新技术
- 适合有多年AI工程经验、热爱技术探索、能在复杂企业环境中推动落地的人
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 成为企业AI平台架构师或技术专家，领导大型AI项目
- 向AI研究或产品创新方向发展，结合业务创造更大价值
- 在制药行业深耕AI应用，成为垂直领域专家
- 设计和开发企业级AI应用，基于企业AI平台将业务需求转化为生产级解决方案
- 构建可复用的AI Skill和Agent组件，整合LLM、RAG、Prompt等前沿技术
- 优化企业特定模型，包括微调、蒸馏、RLHF等，提升性能和效率
- 与架构师、工程师、产品团队协作，推动AI在商业IT中的落地
- 扎实的Python编程和软件工程能力，包括API开发、CI/CD和部署
- 深入理解LLM、RAG、Agentic AI、Prompt Engineering、Fine-tuning等生成式AI技术
- 熟悉云平台（Azure/AWS/阿里云）和企业系统集成
- 良好的中英文沟通和跨团队协作能力
申请策略
- 了解阿斯利康在医药领域的AI应用场景，准备相关案例
- 面试中强调逻辑思维和复杂问题拆解能力
- 突出生成式AI项目经验，尤其是LLM应用从概念到生产的完整案例
- 展示模型优化实践，如微调、RLHF或量化
- 强调与企业系统集成的能力，以及跨团队协作经验
- 补充Agent框架和编排（如LangChain、Semantic Kernel）的实际经验
- 学习Azure OpenAI等云服务，熟悉企业级部署
面试指南
- 对于技术问题，使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，具体量化
- 对于选择型问题，比较不同方法的优缺点，结合场景给出建议
- 对于协作问题，展示沟通能力和同理心
- 请描述一个你构建过的LLM应用，是如何设计和优化的？
- 如何评估RAG系统的回答质量？
- 在部署生成式AI时，如何考虑安全性和合规性？
- 你如何选择模型微调还是提示工程？
- 如何说服业务部门采用新的AI方案？
职位点评
67
综合评分
跨国药企前沿AI岗位，技术含量高，薪资未明，WLB不确定。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长、拥抱前沿AI技术，并能适应现场办公的资深工程师。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利65
成长发展85
工作生活50
使命价值60
薪资福利
65中等
该职位薪资水平未在JD中披露，但作为跨国药企的资深岗位，预计薪资较高，福利完善，但具体需面议。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
85较高
职位深度涉足LLM、Agent等前沿技术，成长空间大，能积累企业级AI落地经验。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、RAG、AI Agents、Prompt Engineering、Fine-tuning、Multimodal AI、Python
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
JD未提及远程或弹性工作，现场办公，工作节奏不明，可能较为紧张。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
制药行业的AI应用具有社会价值，但JD主要聚焦技术实现，使命感体现一般。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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