丹纳赫
首席架构科学家
首席架构科学家
发布于 2 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
Agent Os
Ai架构师
Rag
多智能体系统
大语言模型 (Llm)
实验室自动化
机器人集成
生命科学
知识图谱
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
前沿AI+生命科学跨界领军岗，技术挑战极大，社会价值高，适合追求极致创新的架构师
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
11.5万
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
56 个在招 · 其中架构师 2 个
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
作为首席架构科学家，你将领导构建下一代自主实验室平台（Autonomous Laboratory Platform），深度融合AI、机器人、自动化与生命科学
负责设计Agent OS及多智能体系统，实现实验规划、流程编排与闭环科研执行，推动跨学科技术落地
最低要求
学历：生命科学、生物信息学、计算机、人工智能、机器人、生物医学工程等相关专业硕士及以上学历
经验：8-10年以上生命科学、生物医药、人工智能、自动化或科研软件相关行业经验
架构能力：具备大型软件平台或AI平台架构设计经验，在AI for Science、实验室自动化、机器人与AI融合领域有成功项目经验和技术领导力
AI技术：具备LLM、AI Agent及多Agent系统实践经验
熟悉RAG、知识图谱、Agent流程编排
了解LangGraph、LangChain、Semantic Kernel、AutoGen等框架及MCP协议
系统集成：具有软件与实验室仪器、机器人、自动化平台或信息物理系统的集成经验
熟悉药物研发、多组学、合成生物学等科研流程
工作职责
自主实验室架构设计：制定AI驱动自主实验室的技术愿景与路线图
设计连接实验室自动化、科学仪器、数据平台及AI系统的可扩展整体架构
推动新一代科研软件与数字化实验室平台建设
Agent OS与AI Agent开发：设计并开发自主实验室Agent操作系统（Agent OS）
设计和构建面向科研场景的AI Agent及多Agent系统
建设实验规划、科学推理、流程编排、知识管理及自主决策等智能能力
实验室自动化与Physical AI：推动AI与机器人、实验室自动化设备及科学仪器的深度集成
构建连接AI决策、实验执行与结果反馈的闭环系统
推动跨品牌、跨平台实验室生态的互联互通
技术领导力：领导覆盖AI、软件工程、自动化及生命科学的跨职能团队
协同全球研发团队、外部合作伙伴及战略客户推动项目落地
识别和评估前沿技术，制定平台发展策略
优先资格
具有自主实验室、AI Scientist、Scientific Copilot或Agentic Smart Device平台建设经验
了解数字孪生（Digital Twin）、Physical AI、科学基础模型或AI原生科研流程
具备跨国创新环境工作经验
具备创新创业精神和平台建设能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托丹纳赫全球资源，可接触顶级科研场景与海量数据，平台起点高
- 跨学科融合，有机会塑造未来科研基础设施，职业成就感强
- 资深专家级职位，提供广阔的技术决策空间与资源支持
- 从0到1构建新平台，面临技术不确定性、跨部门协作复杂度高及落地周期长的问题
- 对候选人的综合素养要求极高，需兼具科学家思维与工程师执行力
- 适合拥有深厚AI与自动化背景，且对生命科学充满热情，具备宏大视野与极强落地能力的复合型技术领袖
缺点 / 挑战
- 处于AI for Science最前沿，拥有极高的技术挑战性和行业影响力
- 技术栈极度交叉，需同时精通AI、自动化与生命科学，知识更新压力大
角色解读
- 成为AI for Science领域的行业标杆人物，引领科研范式变革
- 向更高层级的技术高管（如CTO、VP of R&D）发展，负责更大规模的技术战略
- 在自主实验室、智能科研设备等新兴赛道创业或担任顾问，发挥技术与商业双重价值
- 定义并构建自主实验室的整体技术架构，连接AI、机器人、仪器与数据平台
- 主导Agent OS及多智能体系统的研发，实现实验规划的智能化与闭环执行
- 领导跨职能团队，协调全球研发资源，推动从概念到落地的平台化产品
- 评估前沿技术趋势，制定长期技术战略与路线图
- 深厚的AI架构能力，精通LLM、Agent框架（LangChain/AutoGen等）及多智能体系统设计
- 丰富的实验室自动化与机器人集成经验，理解物理系统与数字世界的交互
- 生命科学或生物医药背景，熟悉药物研发、组学分析等科研流程
- 卓越的技术领导力，能带领跨学科团队解决复杂系统工程问题
申请策略
- 面试中需展现对‘自主实验室’愿景的深刻理解，不仅是技术实现，更是科研范式的转变
- 强调你的‘企业家精神’，即如何在资源有限的情况下推动创新落地
- 突出展示大型AI平台或复杂系统架构的设计与落地案例
- 强调跨学科项目经验，特别是AI与硬件/实体系统集成的成果
- 列举在AI Agent、多智能体系统方面的具体技术贡献与创新点
- 体现技术领导力，如带领团队规模、跨文化协作经验及技术战略规划能力
- 深入调研丹纳赫旗下相关子公司（如Beckman Coulter, Cytiva等）的最新动态与技术栈
- 强化对实验室自动化标准协议（如ASAP, FCS等）及工业物联网知识的了解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）详细阐述过往架构设计案例，重点突出复杂度与影响力
- 结合具体技术细节（如RAG优化、多智能体通信机制）展示专业深度
- 从业务价值出发，说明技术方案如何解决实际痛点，体现商业敏感度
- 展现系统性思维，考虑技术、人才、流程、生态等多维度因素
- 请描述你设计的最大规模的AI或自动化系统架构，遇到的最大挑战及解决方案
- 你认为当前LLM和Agent技术在科学发现中的应用瓶颈在哪里？如何突破？
- 如何设计一个能够与现有多种品牌实验室仪器无缝对接的Agent OS？
- 作为技术领导者，你如何平衡前沿技术探索与产品商业化落地之间的关系？
职位点评
薪资福利85
成长发展95
工作生活60
使命价值90
薪资福利
85较高
作为跨国巨头的首席科学家职位，通常提供极具竞争力的薪酬包和完善的福利体系，满足高收入预期。
薪资信号未披露（AI估算：8.0千–15.0万/月）
成长发展
95较高
该职位处于AI for Science的最前沿，涉及Agent OS、多智能体系统等新兴技术，且需要构建全新平台，提供了极大的技术成长空间和行业影响力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Agent OS、Multi-Agent Systems、LLM、RAG、Knowledge Graphs、LangGraph、LangChain、Semantic Kernel、AutoGen、MCP、Digital Twin、Physical AI
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为初创性质的高层技术领导角色，虽然可能有弹性工作，但构建新平台通常意味着高强度的投入和责任，WLB可能面临挑战。
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
90较高
职位核心使命是加速科学发现，通过技术手段改善科研效率，具有显著的社会价值和行业前瞻性，能满足强烈的意义感动机。
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accelerate scientific discovery、accelerate the real-life impact of tomorrow’s science and technology、architecting solutions that bring the power of science to life
创新程度开拓性创新（行业首创）
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