AI研究员-宁波/上海

优缺点分析

角色解读

• 技术专家路线：深耕AI+制药领域，成为特定方向（如AI药物设计、临床数据分析）的技术权威
• 项目负责人路线：带领小型AI项目团队，负责端到端的解决方案交付，积累项目管理经验
• 战略贡献路线：凭借对技术与业务的深刻理解，参与制定公司层面的AI研发战略与技术路线图
• 将机器学习与大语言模型技术应用于新药研发的各个阶段，从早期药物发现到后期临床试验监测
• 负责处理和分析复杂的生物医学与临床数据，从海量信息中提取有价值的洞见
• 与研发、临床等跨职能团队紧密合作，共同设计并落地能够优化药物开发流程的AI工具与解决方案
• 追踪AI领域的最新进展，并探索其在制药产业链上的创新应用场景，为公司AI战略提供技术支持
• 扎实的机器学习与深度学习理论基础，熟练掌握TensorFlow或PyTorch等框架
• 精通Python等编程语言，并具备使用大型语言模型解决实际问题的能力
• 具备生物医学或临床数据的处理与分析经验，或对相关领域有强烈学习兴趣
• 优秀的团队协作与跨部门沟通能力，能够将技术语言与业务需求有效结合

申请策略

• 在简历和面试中，积极展现你对‘AI赋能制药’这一交叉领域的热情和思考，而不仅仅是技术实现
• 面试前，研究一下康龙化成在AI或数字化转型方面的公开信息或新闻，了解其技术战略方向
• 重点突出博士期间的研究成果，特别是与机器学习、NLP、LLM相关的项目，以及任何涉及生物医学或临床数据的分析经历
• 详细列出掌握的编程语言、AI框架和工具，最好能附上GitHub项目链接或技术博客
• 强调解决复杂问题的能力和团队合作经历，可以用具体项目案例说明如何与不同背景的人协作完成任务
• 如有任何与制药、生物医药相关的研究或实习经历，务必重点描述
• 系统复习和深化机器学习、深度学习，特别是Transformer架构和大型语言模型的核心原理与应用
• 通过公开数据集（如MIMIC-III、PUBMED）或在线课程，补充生物信息学或临床数据分析的基础知识

面试指南

• 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）来组织你的项目经验回答，重点突出技术选型和解决问题的思路
• 回答行业应用问题时，先阐述技术原理，再结合制药领域的具体场景和需求进行分析，展现你的跨学科思考能力
• 讨论挑战与协作时，保持客观，强调沟通、学习和寻找共识的重要性，避免指责或贬低他人
• 请介绍一个你运用机器学习/深度学习解决复杂问题的项目，遇到了哪些挑战，如何解决的？
• 你如何理解大型语言模型在生物医学领域的应用潜力和当前局限性？
• 如果让你为药物研发的一个具体环节（如文献挖掘、临床试验设计）设计一个AI解决方案，你的思路是什么？
• 你认为将AI技术落地到制药行业，最主要的挑战是什么？你会如何推动跨部门协作？
• 请描述一次你与非技术背景人员合作的经历，你是如何确保对方理解你的技术方案的？