罗氏
(Sr) AI Engineering Consultant
(Sr) AI Engineering Consultant
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
架构师
Ai架构
Generative Ai
Llamaindex
Llm
Llmops
Prompt Engineering
Rag
数字化转型
AI 估算 · 50k–80k
高级AI顾问，技术稀缺且要求复合能力，跨国药企平台，上海高薪岗位，15薪估算。
职位详情
关于这个职位
作为罗氏的AI工程顾问，你将主导AI转型的技术战略，负责设计和实施LLMOps、RAG等先进的AI工程体系，推动工程团队向AI原生开发模式进化
同时，你需要承担技术布道师和教练的角色，通过培训和知识库建设提升全团队的AI能力
适合具有深厚AI技术背景和卓越沟通能力的高级专家
最低要求
教育及资质：
计算机科学、人工智能、数学或相关量化领域的硕士或博士学位
在AI领域有开源贡献或技术思想领导力的成功记录
经验要求：
年以上高级工程经验，其中至少3年以上专注于大规模AI/ML系统部署
专业能力/技能：
AI技术掌握：对LLMs、生成式AI框架（LangChain、LlamaIndex）和现代AI基础设施（GPU编排、向量数据库）有深厚专长
工程方法论：对软件架构、AI时代的代码整洁以及"人在回路"工程系统拥有强观点但保持开放心态
商业敏锐度：能将前沿AI能力与特定市场痛点及IVD/科技业务场景相结合
软技能：卓越的跨职能沟通和"变革管理"能力——能够激励团队摒弃旧习惯，拥抱新范式
工作职责
AI驱动的工程变革：
方法论研究：深入研究和定义下一代软件工程工作流（如Software 2.0、Agentic Workflows、AI辅助编码架构）
流程再造：诊断现有工程瓶颈，部署AI工具/框架以自动化和优化SDLC，实现显著的效率提升
进化催化剂：作为"战略催化剂"，引导工程文化向AI原生思维转变
产品工程与AI集成：
AI工程卓越：设计并监督稳健、可扩展的AI工程模式（LLMOps、RAG架构、微调流水线）的实施，将AI能力引入核心产品组合
敏捷原型：将AI研究的最新突破（从多模态模型到推理步骤优化）以敏捷务实的方式快速转化为生产级功能
技术解读：将复杂的算法逻辑和技术约束转化为可执行的业务路线图和产品策略
能力建设与知识中心：
大师级教育者：设计并主导面向高级工程师和架构师的高水平AI培训项目，重点涵盖提示工程、模型评估和AI原生架构
AI知识中心：构建并迭代企业级的AI最佳实践、可复用代码模式和内部基准知识库，确保技术卓越的一致性
人才辅导：指导工程负责人如何利用AI扩展其团队产出和创造力
优先资格
具有数字化转型或领导大规模工程团队转型的经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 站在AI技术前沿，深度参与生成式AI和LLMOps的实践，技能成长极快
- 罗氏是全球顶级药企，平台大，资源丰富，能接触到复杂的真实业务场景
- 角色兼具战略和技术，有很高的影响力和成就感
- 公司文化强调包容和开放，适合长期发展
- 需要同时具备技术深度、沟通能力和战略视野，要求极高
- 推动组织变革会遇到阻力，需要耐心和影响力
- 适合拥有5年以上AI工程经验、热爱技术传播、渴望在大型组织推动技术变革的资深技术专家
缺点 / 挑战
- AI技术日新月异，需要持续学习，压力较大
角色解读
- 从技术顾问成长为AI转型的总架构师，负责更大规模的技术战略
- 可以横向发展为首席AI官（CAIO）或技术VP，领导整个组织的AI创新
- 在罗氏这样的平台，也有机会深入行业成为医疗AI领域的权威专家
- 研究并定义AI时代的软件工程方法论，推动组织采用Agentic Workflows、AI辅助编码等先进实践
- 设计并指导大规模AI系统的工程架构，包括LLMOps、RAG和微调流水线，确保产品落地
- 作为内部教练和知识中心负责人，培训高级工程师，打造企业的AI人才梯队
- 桥接研究AI与应用工程，将学术成果快速转化为可交付的业务功能
- 深厚的LLM和生成式AI知识，熟悉LangChain、LlamaIndex等框架
- 扎实的工程架构能力，理解现代AI基础设施（GPU编排、向量数据库）
- 卓越的沟通和变革管理能力，能够影响和激励技术团队
- 商业敏感度，能将AI能力与医疗/诊断业务场景结合
申请策略
- 罗氏重视文化和价值观，在申请中展示你与公司使命的共鸣
- 准备一个针对罗氏业务场景的AI转型提案，会大大加分
- 突出在AI/ML系统规模化部署中的具体成果，量化效率提升或业务影响
- 展示开源贡献或技术博客、会议演讲等思想领导力证据
- 强调为团队设计培训项目或推动技术转型的案例
- 列出掌握的AI工具和框架，如LangChain、Ray等，并说明应用场景
- 学习最新的LLMOps和Agentic工作流，动手搭建一个端到端的RAG系统
- 补充对生命科学或医疗诊断行业的了解，思考AI在其中的应用
面试指南
- 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，具体说明你的技术选择和影响力
- 对于变革管理问题，强调沟通、试点和知识分享，展示同理心和领导力
- 技术架构问题，从需求、演进、可维护性、成本等角度系统回答
- 你如何设计一个端到端的LLMOps流水线？请结合一个具体场景
- 面对抵制变革的工程团队，你会如何推动他们采用AI工具？
- 如何平衡AI实验的快速迭代与生产环境的稳定性要求？
- 请分享一个将AI研究成果成功产品化的案例
- 你对'Software 2.0'和Agentic Workflows的看法是什么？在哪些场景适用？
职位点评
79
综合评分
顶级AI技术顾问岗位，发展空间大，但工作节奏可能较快。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合高度重视技术前沿和个人成长，同时能适应高强度工作节奏的资深技术专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值85
薪资福利
80较高
该职位作为高级顾问，薪资水平位于市场高位，加上罗氏的平台和福利，能很好地满足补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）
成长发展
90较高
职位处于AI前沿，有机会掌握最先进技术，且明确要求培训和辅导他人，发展性动机得到极大满足。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈LLM、Generative AI、LangChain、LlamaIndex、LLMOps、RAG、GPU编排、向量数据库
成长机会培训项目、导师制、知识中心
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
工作地点位于上海市区，但没有明确远程或弹性政策，可能有一定通勤压力，生活化动机满足程度一般。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
罗氏致力于改善患者的医疗健康，这个职位直接推动医疗AI创新，意义感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号确保每个人都能获得医疗保健、治愈疾病
创新程度积极采用新技术
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