辉瑞
Director, AI Platform & Foundation
Director, AI Platform & Foundation
发布于 2 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
Ai Gateway
Llm
Llmops
Maas
基础设施即代码
值不值得投
薪资怎么样
10.5万
比人工智能中位数高
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 220 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 390 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位全面负责辉瑞中国 AI 平台与中国 LLM 基座，涵盖架构、工程、安全合规、发布管理与预算，为中国商业团队提供合规可用的本地大模型（如通义千问、DeepSeek、Kimi、GLM）及 AI 网关与护栏能力
同时作为 AITO 与全球 CIO 团队的唯一接口，第一年需亲手搭建并运营中国云环境与平台，并组建 AI 平台团队
最低要求
（一）关键能力与资质：
具备 AI 平台工程与技术产品领导力，拥有模型服务或 MaaS（Model as a Service）集成的生产实践经验，具备 AI 网关、护栏（guardrails）或内容审核经验，并熟悉至少一种 Agent 框架
具备至少一家主流云（阿里云、腾讯云或 AWS）的云平台工程能力：容器与 Kubernetes、身份与访问管理、GPU 容量、基础设施即代码与 CI/CD
能编写生产级 Python 代码，熟悉 Linux 与 Git
具备 LLM 基座管理能力：模型选型、上线前评估（安全性、内容合规与性能）以及生命周期管理
曾按照 SLAs 运营生产服务：监控与可观测性、on-call、事件管理以及云成本控制
曾将新技术通过企业安全、隐私与架构评审后再投入生产使用
具备与集团或全球 CIO 组织合作的成功经验，并有管理技术供应商（包括云托管与软件许可协议）的经验
计算机科学、软件工程、人工智能或密切相关专业本科及以上学历
通常需要 12 年以上专业经验，其中 5 年以上亲身构建和运营生产级云平台、数据平台或 AI 平台，并具备招聘、领导和发展工程师（含外包人员）的经验
背景特别优秀者可放宽至 10 年以上
普通话和英语达到专业工作水平
（二）领导力期望：
结果导向：将平台决策与可衡量的业务、用户、服务和转型成果挂钩
AI 优先与企业视角：在工作中应用负责任 AI、复用、架构、安全、隐私与规模化原则
POD 协作：确保责任清晰、跨职能高效执行，并尽量减少与同级团队和合作伙伴的交接摩擦
精准与学习：向高级业务与技术领导者清晰沟通技术决策与取舍，善用证据与遥测数据，持续改进服务
亲力亲为且有韧性：贴近工程一线，持续深挖艰难的技术问题直至定位根本原因，并培养平台工程人才
工作职责
端到端负责中国 AI 平台：包括架构、工程、安全与合规、发布管理、产品路线图，以及许可与基础设施预算
与中国业务相关方及 CIO 平台团队共同维护路线图，并决定哪些全球平台能力在本地落地、哪些需要由中国本地自建等价能力
负责中国云服务商（腾讯云、阿里云、AWS 中国）上的云平台工程：环境、身份与访问管理、GPU 容量、模型服务与部署、监控、自动化与基础设施即代码
负责并管理中国 LLM 基座：模型选型、资质认定、评估、版本与生命周期管理，为 AI 赋能消费层（AICL）的 AI 层及中国 AI 解决方案提供模型与平台支撑
规划未来自托管开源权重模型的方案
主导新模型、云服务与工具的引入与资格认定，包括安全、隐私（含 PIPL 下的中国数据驻留）、法务与中国生成式 AI 合规，遵循全球准则，并保持平台清单实时更新
制定 AI 平台与工程标准：模型集成、Agent 运行时、护栏、评估与 MLOps/LLMOps 的参考架构、可复用模式与非功能需求，以及工程实践（代码评审、CI/CD、基础设施即代码、文档）
作为 AITO 与公司及全球 CIO 团队在 AI 平台及其云、安全与架构要求方面的唯一接口
在全球平台路线图中代表中国，在适用场景复用全球模式（网关、护栏、可观测性、Agent 框架），并将中国验证过的能力反哺全球复用
运行 AI 平台发布门禁，决定哪些模型、服务和 AI 组件可以从创新环境进入生产环境，并与 D&T 的业务解决方案上线门禁保持一致
以服务形式运营 AI 平台：区域内 on-call 与事件响应并升级至全球团队，维护运行手册，并将服务健康度、模型与 token 使用量及成本上报至辉瑞全球 AI 看板
与采购、法务、合规、网络安全及中国数据保护办公室(DPO)协作，确保平台在护栏内运行，并管理云与软件许可供应商
通过示例 Agent、可复用组件、文档、培训和活跃的用户社区，支持中国业务团队与工程师的构建者采用，并与 GTMx 的 AI 素养与赋能计划同步推进
领导并发展由正式员工与外包人员组成的 AI 平台团队，以及矩阵化的 PIC 资源：制定工程标准（代码评审、CI/CD、基础设施即代码、文档），要求团队遵守，指导工程师，并保持亲力亲为以填补缺口
优先资格
优先条件：了解《个人信息保护法》(PIPL)、国家网信办(CAC)生成式人工智能服务管理规定以及网络安全等级保护制度(MLPS)
具备在 GPU 基础设施上部署开源权重模型的经验（熟悉国产加速卡为加分项）
具备企业单点登录(SAML/OIDC)与云 IAM 集成经验
具备在跨国企业跨时区与全球平台、安全与治理团队合作的经验
具备制药或其他受监管行业经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台从零搭建，涵盖云基础设施、LLM 基座、网关护栏到 Agent 工具链，技术栈完整且贴近前沿
- 总监级岗位拥有架构、路线图与预算的决策权，并直接组建自己的团队，管理成长空间大
- 身处受监管行业，能够系统积累 PIPL、CAC 生成式 AI 规定、MLPS 等合规工程经验，这类能力在市场上稀缺
- 跨国企业平台，与全球 CIO、安全与治理团队协作，视野和跨时区协作经验可长期复用
- 需要在全球标准与中国本地合规、供应商之间反复权衡，本地化与自建的取舍决策复杂
- 岗位包含区域内 on-call 与事件响应职责，需要接受非工作时间的应急支持
- 适合有多年云平台与 LLM 工程经验、愿意亲力亲为，并希望在受监管的跨国环境中从零搭建平台的技术管理者
缺点 / 挑战
- 第一年需要亲自动手搭建云环境与平台，同时组建团队，工作强度与交付压力较大
角色解读
- 在跨国制药企业的核心 AI 平台上积累从 0 到 1 的平台建设与团队管理经验，为晋升更高级别技术管理岗（如区域 CTO/CIO 方向）打基础
- 通过全球平台路线图的参与，建立跨国协作与治理影响力，可向全球平台负责人或企业架构负责人方向发展
- 在受监管行业的生成式 AI 合规与工程实践上形成稀缺专长，向 AI 治理、负责任 AI 负责人等新兴角色延伸
- 端到端负责中国 AI 平台与 LLM 基座，包括架构设计、云环境搭建、模型选型与上线评估、发布门禁与预算管理，保障业务团队合规使用本地大模型
- 在中国云（腾讯云、阿里云、AWS 中国）上建设 GPU 容量、模型服务、AI 网关、护栏与 Agent 工具链，并维持创新环境与生产环境分离
- 作为 AITO 与全球 CIO 团队的唯一接口，对齐全球平台标准、复用全球模式，并把中国需求与已验证能力推到全球路线图
- 第一年亲手搭建并运营平台，同时招聘并带领工程师与外包团队，制定代码评审、CI/CD、基础设施即代码等工程规范
- 扎实的云平台工程能力：Kubernetes、容器、IAM、GPU 容量规划、基础设施即代码与 CI/CD，能用 Python 编写生产级代码
- LLM 工程经验：模型服务或 MaaS 集成、AI 网关与内容护栏、至少一种 Agent 框架，以及模型评估与生命周期管理
- 生产运维能力：按 SLA 运营服务，做好监控可观测性、on-call、事件响应与云成本控制
- 合规与跨组织协作能力：熟悉安全、隐私与架构评审流程，能与法务、合规、DPO、采购及全球团队协同推进
申请策略
- 面试前了解辉瑞中国商业组织与 AICL（AI 赋能消费层）的业务背景，准备说明平台如何服务业务分析师与数据科学家
- 准备一个“本地化还是复用全球方案”的决策案例，体现你在全球标准与中国合规之间的权衡能力
- 突出你端到端负责过某个 AI 或数据平台的经验，写清平台规模、用户数量、可用性 SLA 与成本优化成果
- 量化 LLM 相关实践：模型选型与评估方法、AI 网关或护栏建设、Agent 框架落地、上线模型数量与 token 用量
- 展示云平台工程硬技能：Kubernetes、IAM、GPU 容量规划、基础设施即代码与 CI/CD 的具体项目
- 强调合规与跨组织协作经历：安全与隐私评审、PIPL 或生成式 AI 合规、与全球团队和供应商的协作案例
- 补齐中国本地合规知识：PIPL、网信办生成式 AI 服务管理规定、等级保护(MLPS)的具体要求与落地方式
- 强化开源权重模型自托管与国产加速卡上的推理部署经验，这是 JD 明确提到的未来需求
面试指南
- 用“背景—挑战—方案—结果”结构讲案例，突出你个人的决策与动手部分，而非团队整体成绩
- 涉及取舍的问题（本地化 vs 复用、自建 vs 采购），先讲判断原则，再给具体案例和量化结果
- 平台类问题按“架构—工程—安全合规—运营—团队”五个层面分层回答，体现系统性思维
- 请描述你从零搭建（或重大改造）一个 AI/数据平台的经历：架构选择、团队组建、上线节奏分别是怎么做的？
- 在跨国企业中，你如何处理全球平台标准与中国本地合规（PIPL、生成式 AI 规定）之间的冲突？
- 你如何做 LLM 选型与上线前评估？会看哪些指标，如何设定发布门禁？
- 你如何运营一个按 SLA 交付的生产平台？监控、on-call、事件响应和云成本控制是怎么落地的？
- 第一年你既要亲手搭建平台又要带团队，你如何分配自己的时间与团队资源？
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