信达生物
CMC AI Head(J25943)
CMC AI Head(J25943)
发布于 24 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Gmp
团队管理
数据中台
数据治理
机器学习
深度学习
自然语言处理
计算机视觉
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
AI+制药前沿交叉的高层负责人岗，成长空间大、技能稀缺，但跨界门槛高、WLB信息不明。
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
比人工智能中位数高
发布情况
新岗位 · 昨天发布
公司情况
公司还在招多个职位
7 个在招
市场机会
选择适中
苏州 · 人工智能 · 29 个在招
职位详情
关于这个职位
信达生物招聘CMC板块的AI负责人，负责制定并落地AI技术战略，将人工智能应用于药物工艺开发、质量控制、生产执行与供应链等环节
你将主导CMC数据中台建设、组建并带领跨学科AI团队，推动AI从概念到落地，提升生产效率与合规水平
最低要求
学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、生物工程、化学工程、制药工程等相关领域
专业知识：8年以上AI/数据科学经验，有成功领导AI项目从概念到落地部署的经验，具备团队管理经验
技术能力：
精通机器学习/深度学习框架，熟悉自然语言处理、计算机视觉等技术，熟悉云平台及大数据工具
了解CMC工艺及核心系统（如LIMS、MES、PI System）的数据接口与集成逻辑
工作职责
AI战略与规划
制定并实施CMC板块的AI技术战略，推动AI在药物研发、生产工艺优化、质量控制、供应链等环节的全面应用
探索AI与CMC各子系统（如工艺开发、分析检测、生产执行系统MES、质量管理系统QMS、需求预测与排产等）的融合路径
AI技术应用与提效
领导AI团队开发算法与模型，提升CMC流程效率，如：工艺参数智能预测与优化、质量数据分析与偏差预警、生产数据挖掘与产能提升、文档自动化（如注册申报资料生成）
引入生成式AI等工具，加速实验设计、报告撰写与知识管理、供需拉通等
系统整合与数据治理
主导CMC数据中台建设，整合实验数据、生产数据、质量数据等多源信息，构建统一数据资产
推动AI平台与现有系统（如LIMS、ELN、ERP）的对接，确保数据流畅通与模型闭环应用
团队建设与协作
组建并管理跨学科AI团队（数据科学家、算法工程师、CMC业务专家）
与药政事务、生产、研发等部门紧密合作，确保AI方案符合监管要求（如GMP、FDA/EMA指南）及业务需求
创新与行业洞察
跟踪AI在制药行业的前沿进展，推动试点项目落地
代表公司参与行业会议，构建外部技术合作生态（高校、AI初创企业等）
优先资格
有3年以上在制药行业的CMC相关领域经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于AI+生物医药交叉的前沿领域，技能壁垒高、行业稀缺性强
- 岗位为板块负责人，拥有战略话语权和团队搭建空间
- 公司为国内头部创新药企，平台资源与行业影响力较好
- 需要同时驾驭AI技术、制药工艺与GMP合规三类知识，跨界门槛高
- 既要推动创新落地，又要满足严格监管，落地节奏把控难度较大
- 适合具备扎实AI算法背景、有大型项目落地与团队管理经验，并愿意深入理解制药生产与合规体系的复合型高级人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可在制药企业内晋升为数字化/AI方向的更高级别技术高管（如CTO/首席数据官）
- 也可成长为横跨AI与生物医药的复合型专家，在行业数字化转型浪潮中具备高稀缺性和议价能力
- 作为CMC板块的AI负责人，制定并执行AI技术战略，将人工智能落地到药物工艺开发、质量控制、生产执行和供应链等环节
- 主导数据中台建设、打通LIMS/MES/ERP等系统，并组建带领跨学科的AI团队
- 需要深厚的机器学习/深度学习功底，熟悉NLP、CV、云平台与大数据工具
- 具备将AI项目从概念推向落地部署的实战经验，并理解制药CMC工艺与LIMS、MES、PI System等系统的数据逻辑
- 同时要有跨学科团队管理能力和对GMP等监管要求的理解
申请策略
- 了解信达生物的产品管线与CMC数字化现状，在沟通中体现对制药行业提效与合规双重目标的平衡理解
- 强调外部技术生态（高校、AI初创）资源的整合能力
- 重点突出从0到1主导AI项目落地的案例，尤其涉及工业/制造/质量数据的成果
- 强调团队组建与跨部门协作经验，量化工信效率或质量提升效果
- 若有制药、生命科学或合规场景（GMP）经验务必前置
- 提前补强CMC工艺与制药质量体系（GMP、FDA/EMA指南）知识
- 梳理LIMS、MES、ELN、PI System等工业系统的数据接口与集成逻辑，准备生成式AI在文档自动化与知识管理上的应用案例
面试指南
- 采用STAR结构讲清项目背景、你的角色、具体技术方案与量化结果
- 回答系统集成与合规问题时，先讲清业务痛点与数据链路，再说明技术选型与合规约束的平衡
- 团队管理类问题强调跨职能协作机制与目标对齐
- 请描述一个你主导的AI项目从概念到落地部署的完整过程与量化成果
- 如何将AI模型与LIMS、MES、ERP等现有系统对接并实现闭环应用？
- 在满足GMP/FDA/EMA等监管要求的前提下，你如何推动AI方案的落地？
- 你将如何组建并管理由数据科学家、算法工程师和CMC业务专家组成的跨学科团队？
- 生成式AI在制药CMC文档自动化与知识管理方面，你会如何设计应用场景？
职位点评
薪资福利78
成长发展88
工作生活55
使命价值82
薪资福利
78中等
岗位为板块负责人级别，薪酬与职级定位较高；但JD未披露具体薪资与福利，稳定性信息有限。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–10.0万/月）
成长发展
88较高
处于AI+制药前沿交叉领域，拥有战略制定、数据中台建设与团队搭建的广阔成长空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、生成式AI、大数据、云平台
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
工作地点位于苏州工业园区，属产业园区；JD未提及办公模式与弹性安排，通勤与WLB信息不明确。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
82较高
将AI应用于药物研发与生产质量提升，具有较高的社会价值，所在领域属新兴增长赛道。
行业发展高速增长赛道
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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