辉瑞
Forward Deployment Manager
Forward Deployment Manager
发布于 37 分钟前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公AI算法
AI算法
Ai Agent
Llm Fine-Tuning
Mlops
Prompt Engineering
Rag
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖外企、前沿AI技术栈、高成长潜力、社会价值显著
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
6.0万
比AI算法中位数高
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 370 个在招 · 其中AI算法 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · AI算法 · 92 个在招
职位详情
关于这个职位
负责在辉瑞中国AI平台上快速构建和验证AI及智能体（Agentic）解决方案，包括原型、概念验证和最小可行产品
主要工作涉及RAG管道开发、小模型微调、提示工程及评估护栏搭建，并与产品经理紧密合作，将业务需求转化为技术可行的AI应用，最终向生产团队移交经过验证的成果
最低要求
计算机科学、软件工程、人工智能、数据科学或相关领域的学士及以上学位
年以上相关技术经验，其中包括5年以上软件、数据或AI工程的实践经验
具备交付AI/ML或智能体解决方案的实绩
扎实的AI/软件工程能力：快速原型设计、应用开发与集成，精通生产级Python
掌握智能体和RAG工程：嵌入、重排序器、向量数据库、模型与API集成、编排、提示与上下文工程、评估及护栏机制
了解小语言模型微调与评估、MLOps/LLMOps、CI/CD及安全隐私部署
具备成本/结果意识及务实的工程权衡能力
拥有Builder思维，能在矩阵式环境中跨业务、产品、技术和数据利益相关者协作
工作职责
为高价值机会设计、构建并集成AI及智能体解决方案——包括快速原型、概念验证和经过验证的最小可行产品（MVPs）
工程师级智能体应用和RAG管道：检索、模型和API集成、编排、提示和上下文工程，以及人在回路工作流程，使用中国AI平台参考架构和护栏
贡献小型语言模型和领域模型开发——数据准备、微调、蒸馏和评估——通过中国LLM基础和AI平台发布网关进行部署
作为D&T数据工程与语义团队（CL层）和GCA DSM（业务定义和统一KPI）的一部分，构建AICL AI层（代理、检索和编排）
构建评估、测试和护栏，以证明在规模化之前的可行性、质量和安全性
每天与AI产品经理合作，将需求转化为可行的解决方案并根据反馈进行迭代
尽早揭示约束、努力程度和风险，以告知规模化或停止决策
向D&T和PIC准备干净、文档化的交接，包括架构说明、评估证据和已知限制
在设计和技术选型中应用模型成本/结果成本意识
为中国AI平台和构建者社区贡献可重用的模式、组件和示例代理
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 前沿技术栈：直接参与国内领先的AI平台建设和大模型应用落地，技术含金量高
- 顶级平台背书：辉瑞作为全球制药巨头，提供稳定的职业发展和广阔的国际视野
- 创新氛围：专注于0→1的创新项目，而非单纯的维护性工作，能充分发挥创造力
- 技术迭代快：AI领域变化迅速，需要持续学习最新的技术动态和最佳实践
- 跨部门协作复杂：需要在矩阵式组织中与多个团队（产品、数据、运维等）紧密配合，沟通成本高
- 高标准要求：对代码质量、安全性和可维护性有极高要求，需兼顾速度与规范
- 适合拥有丰富AI工程经验、热衷于技术创新、具备强大自驱力和跨团队协作能力的资深工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 技术专家路线：成为AI架构师或首席AI工程师，主导复杂AI系统的顶层设计
- 管理路线：转向AI团队负责人或技术经理，带领团队进行更大规模的AI创新项目
- 业务融合路线：深入理解医药行业业务逻辑，转型为懂技术的业务合作伙伴或产品负责人
- 快速构建AI原型：将业务想法转化为可工作的AI智能体（Agent）和RAG系统原型
- 模型优化与部署：参与小语言模型的微调、蒸馏和评估，确保模型在特定场景下的性能
- 技术桥梁作用：连接产品需求与工程实现，制定评估标准和安全护栏，并向生产团队移交成熟方案
- 深厚的AI工程功底：精通Python，熟悉向量数据库、Embedding、Re-ranker等RAG核心技术栈
- LLM应用能力：熟练掌握Prompt Engineering、Context Engineering及Agentic Workflow设计
- MLOps/LLMOps实践：具备模型微调、评估、CI/CD流水线及安全部署的实际操作经验
申请策略
- 了解辉瑞业务：提前了解辉瑞在数字化转型和AI医疗方面的布局
- 准备案例面试：准备2-3个完整的AI项目案例，重点讲述遇到的挑战和解决方案
- 突出AI项目实绩：详细列出你主导或参与的AI/LLM项目，强调从原型到落地的全过程
- 展示技术深度：具体描述你在RAG、Agent框架、模型微调等方面的技术细节和解决的问题
- 强调业务价值：用数据说明你的技术方案如何提升了效率、降低了成本或创造了新价值
- 深化Agent研究：深入研究LangChain、AutoGen等主流Agent框架及其底层原理
- 提升工程化能力：加强LLMOps工具链（如LangSmith, Weights & Biases）的使用经验
- 关注安全与伦理：了解AI安全护栏的最新技术和合规要求
面试指南
- STAR法则：情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result），重点突出个人贡献和技术决策依据
- 结构化思维：先阐述整体架构，再深入关键技术点，最后总结经验和教训
- 业务导向：始终将技术选择与业务目标（如成本、效果、速度）联系起来
- 请分享一个你从零开始构建AI Agent或RAG系统的完整案例，包括技术选型和难点攻克
- 在小模型微调过程中，你是如何进行数据准备和质量控制的？
- 如何平衡AI应用的创新速度与生产环境的安全性和稳定性要求？
- 你对当前主流的LLM框架（如LangChain, LlamaIndex）有什么看法？它们在工业界的应用有哪些局限性？
- 复习LLM基础知识：Transformer架构、Attention机制、Tokenization等
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，辉瑞提供具有市场竞争力的薪酬体系和完善的福利保障，对于资深AI人才而言，薪资水平通常处于行业中上位置。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
92较高
该职位直接参与最前沿的AI技术应用（Agent, RAG, LLM），且在大型企业的创新池中工作，拥有极佳的技术成长环境和内部培训资源。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、RAG、LLM、Python、Vector Database、MLOps
业务类型profit_center
工作生活
65中等
虽然JD未明确提及弹性工作制，但作为研发类岗位，通常比传统制造业更具灵活性。然而，创新项目往往伴随较高的工作压力和紧迫的交付期限。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
辉瑞作为全球领先的制药公司，其AI应用旨在改善患者生活和提升药物研发效率，具有显著的社会价值和使命感。
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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