默克生命科学
Enablement Lead - Data & AI Solution Enablement
Enablement Lead - Data & AI Solution Enablement
发布于 17 天前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公人工智能
人工智能
Api集成
Rag
大语言模型
工作流设计
生成式Ai
解决方案架构
Poc原型开发
企业Ai平台
智能体自动化
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
生命科学行业AI落地先锋，技术挑战性强、成长空间大，但工作模式与强度需具体确认。
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。
薪资怎么样
20K
比人工智能中位数低
发布情况
正常在招 · 16 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
63 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 人工智能 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位是默克生命科学的数据与AI解决方案赋能负责人
你将引导业务团队，同时亲自构建，利用现代AI工具（如生成式AI应用、RAG、智能体）快速验证方案价值，将成功的概念验证（PoC）转化为可复用的解决方案蓝图、实战手册和参考实现，推动数据与AI方案在业务中的落地与规模化
最低要求
具备解决方案咨询、交付或业务技术交叉领域的经验，并有亲手构建解决方案的实战经验
具备亲自交付AI概念验证（PoC）或小型解决方案的能力，而非仅管理他人构建
熟练掌握生成式AI/人工智能应用模式（例如，对话/RAG、工作流/智能体自动化、工具/API集成）
能够在较短周期内，将模糊的业务需求转化为可工作的原型
具备强大的利益相关者管理能力，能够跨越业务、IT和交付合作伙伴进行有效沟通
能够用业务语言解释解决方案，并与工程师讨论技术实施的权衡取舍
要求英语和普通话能力
工作职责
为优先业务领域主导解决方案赋能：定义问题、塑造解决方案模式，并引导团队从想法走向可用成果
亲手交付：设计和构建AI PoC及小型解决方案（如原型、试点、轻量级应用/工作流/智能体），以验证可行性和价值
直接使用当代AI工具和平台能力（如提示工程、RAG式知识应用、智能体/工作流配置、基于API的集成）来加速发现和交付
将成功的PoC转化为可复用的解决方案蓝图、实战手册和参考实现
与架构师和工程师合作，确保PoC遵循平台标准，并能在必要时扩展为生产级方案
与业务负责人合作，定义价值案例、成功指标以及PoC之后的启动/终止决策
协助团队选择正确的路径：快速PoC、平台配置，还是更大规模的合作伙伴主导构建
捕获可复用资产（演示、模板、模式），并将常见差距反馈至平台待办事项列表
为业务/技术同事及实习学生提供实际AI解决方案构建方面的指导
优先资格
拥有使用企业级AI平台、低代码/无代码AI构建器或基于Python的原型设计经验
具备分析、自动化或数字化解决方案交付领域的背景
拥有在大型企业中进行咨询或面向业务领域的交付经验
具备生命科学或受监管行业的从业经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 能够紧密接触和实践最新的AI技术，并将其应用于解决实际业务问题，技术成长快
- 在生命科学这一具有社会价值和广阔前景的行业中工作，AI赋能能创造直接影响力
- 岗位本身处于业务、技术和交付的交叉点，能全面锻炼综合能力，职业路径宽
- 作为赋能者角色，能培养领导力和影响力，而非单纯执行
- 需要同时理解业务逻辑、技术细节和项目管理，对个人综合能力要求极高
- “快速证明价值”意味着需要在短时间内应对复杂问题和不确定性，工作节奏可能较快
- 作为桥梁角色，可能需要在多方诉求间进行平衡与协调，对沟通和情商要求高
- 适合那些既热爱动手解决技术问题，又享受与人沟通、推动业务变革的复合型人才
- 追求技术落地成就感多于纯粹研发，并愿意在快节奏中创造价值
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 在解决方案赋能领域深耕，成为连接前沿AI技术与具体业务场景的专家
- 可向更综合的AI产品经理、技术负责人或数字化转型顾问方向发展
- 凭借在生命科学行业的AI落地经验，有机会成为该垂直领域内备受认可的技术领袖
- 作为业务与技术之间的桥梁，引导团队将模糊的AI想法转化为可落地的解决方案
- 亲自上手，利用最新的AI工具（如大模型、智能体）快速构建原型和概念验证，以小成本证明方案价值
- 将成功的试点经验标准化、模板化，形成可复用的资产和最佳实践，赋能更多团队
- 指导业务和技术同事掌握实用的AI解决方案构建方法，提升团队整体能力
- 需要扎实的AI应用开发能力，特别是对RAG、工作流自动化、API集成等模式有实战经验
- 必须具备将复杂业务需求拆解为技术方案，并用业务语言清晰表达的能力
- 需要强大的项目管理与利益相关者沟通技巧，能协调业务、IT、交付伙伴等多方
- 要求具备快速原型设计和迭代的能力，习惯在模糊环境下推动事情从0到1
申请策略
- 在求职信或面试中，主动构思一个你如何为默克生命科学的某个具体业务场景（如研发加速、智能实验室、供应链优化）构建AI解决方案的设想
- 展现你对“赋能”而非“单纯开发”角色的理解，强调你的教练和桥梁作用
- 重点突出你独立负责或核心参与的AI解决方案项目，尤其是从0到1的PoC或小型产品案例
- 用具体数据和结果说明你如何通过技术方案为业务创造了可量化的价值（如效率提升、成本降低等）
- 详细描述你与业务方、技术团队等多方协作的经历，展示你的沟通和推动能力
- 列出你熟练使用的具体AI工具、框架或平台（如LangChain、Azure AI Studio等）
- 深入研究RAG、智能体工作流等生成式AI应用模式，准备相关的技术方案案例
- 提升商业分析能力，学习如何将业务需求系统性地转化为技术需求和指标
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化你的回答，突出你的个人贡献和最终的业务成果
- 解释技术概念时，多用类比和业务场景作为例子，避免堆砌术语，体现你的“翻译”能力
- 展示你的结构化思维：从定义问题、识别关键干系人、设计最小可行方案到衡量成功标准
- 请描述一个你从零开始，亲自构建并交付一个AI概念验证（PoC）的案例
- 你遇到的最大挑战是什么，如何解决的？
- 你如何向一位不了解技术的业务负责人解释一个复杂的AI方案（如基于RAG的知识库）的价值与实现路径？
- 如果业务团队提出一个模糊的需求，比如‘用AI提升我们的效率’，你的第一步会怎么做？
- 在推动一个AI方案从PoC走向生产化的过程中，你通常会与哪些角色协作？如何确保方案最终能落地？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活60
使命价值75
薪资福利
70中等
JD未明确披露具体薪资福利，但该岗位对实战经验要求较高，在跨国企业中通常能提供市场中上水平的薪酬待遇。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
85较高
该职位核心是探索和应用前沿的生成式AI技术解决实际业务问题，技能成长和挑战性高，且有明确的“赋能”他人和提炼方法的成长信号。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GenAI、RAG、agent/workflow automation、API-based integration、prompting、low-code/no-code AI builders、Python
成长机会Mentor business/technical counterparts、feed common gaps into the platform backlog
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确说明办公模式（远程/混合/现场），WLB信号不足。但作为需要紧密协作和推动落地的角色，预计现场办公需求较高。
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
75中等
在生命科学行业利用AI推动创新，具有明确的社会价值和行业意义。岗位本身旨在赋能团队，创造可复用的价值。
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prove value、validate feasibility and value、help teams choose the right path
创新程度积极采用新技术
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