信达生物
CMC AI首席工程师 I/II(J29403)
CMC AI首席工程师 I/II(J29403)
发布于 5 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI药物设计
AI药物设计
Ai架构
Gmp合规
Mlops
多智能体
大模型
数字孪生
生成式Ai
计算生物学
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
制药CMC板块AI领军岗，前沿技术栈与战略话语权兼备，交付期望高。
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
5.5万
比AI药物设计中位数高
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 430 个在招
市场机会
选择不多
苏州 · AI药物设计 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
信达生物CMC板块招聘AI首席工程师I/II，作为AI与数字化转型的技术领军者，负责企业级AI平台架构设计、制药全业务链AI应用落地与全球数字化建设支持，要求重点高校硕士以上与AI/计算生物学背景，是高阶技术领军岗位
最低要求
学历及专业：海内外重点高校硕士及以上学历，人工智能、数学、统计、自动化、计算生物学、生物信息学或计算机相关专业
工作职责
一、技术领导力
主导AI技术架构设计与演进，构建统一、可扩展、高可用的企业级AI平台与能力中台，支撑跨业务场景的AI应用快速落地与迭代
研判AI前沿技术趋势（如大模型、多智能体、数字孪生、生成式AI），评估技术成熟度与业务适配性，输出前瞻性技术布局建议
建立AI技术治理体系，制定技术标准、规范与最佳实践，确保AI应用符合GMP、21 CFR Part 11等行业监管要求
向公司高管层汇报AI技术突破与业务价值，争取资源支持，推动组织AI文化建设
二、业务场景AI应用落地（核心职责）
参与CMC、生产、质量、供应链、采购全业务领域的AI应用战略规划，识别高价值应用场景，制定优先级与实施路径
与初级和高级AI工程师协作，指导开展AI解决方案设计与开发，聚焦降本增效核心目标，解决关键业务痛点
构建跨业务领域的AI应用框架，包括工艺优化、质量控制、需求预测、智能排程、预测性维护等核心能力
推动AI技术在核心业务中的应用，建立从原型验证到生产部署的完整流程，确保解决方案符合行业规范与业务需求
建立AI应用价值评估体系，量化AI应用带来的业务收益，如成本降低比例、效率提升幅度、质量风险降低程度等
与业务部门保持战略沟通，理解业务需求与挑战，转化为AI技术需求，协调资源实现高效交付
三、技术架构与平台建设
设计并实现企业级AI基础设施，包括数据湖/数据仓库、模型训练平台、推理服务集群与MLOps体系
构建业务领域的垂直模型并实际应用于业务流程实现效果、效率或质量的提升
构建多智能体协同系统与RAG/GraphRAG技术栈，支持复杂业务流程的自动化与智能化
主导AI系统与现有业务系统（MES、QMS、ERP、LIMS等）的深度集成，确保数据互通与流程协同
建立AI模型全生命周期管理机制，包括数据治理、模型开发、测试、部署、监控与迭代优化
四、跨部门协作与技术赋能
建立跨部门协作机制，与CMC、生产、质量、供应链、采购等业务部门保持战略沟通，推动AI应用落地
与技术供应商、科研机构建立合作关系，引入前沿技术与最佳实践，加速AI技术创新与应用落地
建立AI应用知识库与最佳实践案例库，促进知识共享与技术沉淀
提供技术指导与专业支持，提升团队整体AI技术能力与业务理解深度
五、全球数字化与AI建设支持
具备全球视野与流利英语能力，负责对接海外分支机构，支持全球数字化与AI建设项目
推动AI技术与标准在全球范围内的统一应用，确保跨国业务的协同与合规
参与全球AI技术交流与合作，引入国际先进经验与最佳实践，提升公司全球竞争力
建立全球AI技术协作网络，促进知识共享与技术协同，提升整体AI能力水平
六、业务价值与创新驱动
持续挖掘新的AI应用场景，推动技术创新与业务模式创新，为公司创造可持续的竞争优势
定期组织AI技术与应用分享，提升全员AI素养，推动组织数字化转型文化建设
跟踪行业标杆案例，总结经验教训，持续优化AI战略与实施路径，确保公司AI应用处于行业领先地位
优先资格
博士优先
PMP或其他项目管理认证优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在制药与AI交叉的前沿位置，技术视野与业务影响力兼备
- 直接向高管层汇报并推动组织AI文化，资源与话语权高
- 全球数字化项目提供国际视野与协作网络
- 需同时精通AI技术与制药GMP合规体系，复合要求高
- 跨六大业务部门推动落地，协调与说服成本大
- 适合有企业级AI架构与落地经验、对制药行业有理解或兴趣、具备英语与高管沟通能力的技术领军人才
缺点 / 挑战
- AI价值量化与行业标杆压力并存，交付期望高
角色解读
- 作为CMC板块AI技术领军者，可发展为制药行业AI首席专家或数字化转型负责人
- 全球数字化建设经验为走向CTO级技术高管提供通道
- 制药AI的稀缺复合背景也可支撑进入行业前沿的AI制药方向
- 主导企业级AI平台与技术中台架构设计，覆盖数据湖、训练平台、推理集群与MLOps体系
- 在CMC、生产、质量、供应链、采购等业务领域识别高价值AI场景并推动从原型到部署的落地
- 构建大模型、多智能体、RAG/GraphRAG等技术栈，并推动与MES、QMS、ERP、LIMS等系统集成，同时支持全球数字化建设与AI文化建设
- AI前沿技术（大模型、多智能体、生成式AI、数字孪生）的架构设计与研判能力，熟悉MLOps与数据治理
- 理解制药GMP、21 CFR Part 11等监管要求并转化为AI合规标准
- 重点高校硕士以上（AI/数学/统计/计算生物学等），需流利英语与高管汇报、跨部门协作能力
申请策略
- 提前了解公司CMC与全球业务布局及AI落地现状
- 面试中展示业务价值导向与技术判断力并重的案例
- 突出企业级AI平台/中台架构设计与生产部署的完整案例，量化业务收益
- 展示MLOps、RAG/多智能体等技术栈的实战深度
- 如有制药、生命科学或GMP相关项目经验，重点呈现
- 补充GMP、21 CFR Part 11等制药合规知识与MES/LIMS系统理解
- 深化RAG/GraphRAG与多智能体系统工程化经验
- 提升面向高管的价值叙事与英文表达能力
面试指南
- 架构问题从业务目标-技术选型-演进路径-治理机制四层展开
- 落地问题用STAR结构强调价值量化与合规保障
- 前沿技术问题体现成熟度判断与业务适配视角
- 请介绍你主导过的企业级AI平台架构设计与演进过程
- 你如何在制药合规约束下设计AI应用的治理体系？
- 举例说明一次AI应用从原型验证到生产部署的完整落地
- 你如何量化AI项目的业务价值？
- 谈谈你对多智能体或GraphRAG在业务流程自动化中的实践
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活55
使命价值82
薪资福利
85较高
高阶AI技术领军岗，稀缺复合背景对应的市场薪酬预期处于较高水平。
薪资信号未披露（AI估算：4.0千–7.0万/月）
成长发展
90较高
大模型、多智能体、数字孪生等前沿技术与制药全业务链结合，技术成长空间与战略位置突出。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈大模型、多智能体、RAG/GraphRAG、MLOps、数字孪生、生成式AI
成长机会提供技术指导与专业支持、推动组织AI文化建设、组织AI技术与应用分享
业务类型profit_center
工作生活
55较低
JD未提及办公模式与WLB信息，跨部门与全球协作的工作强度预期不低。
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
以AI驱动制药降本增效与质量提升，处于AI制药交叉前沿，行业前景与社会价值俱佳。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号提升公司全球竞争力、推动组织数字化转型文化建设
创新程度开拓性创新（行业首创）
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