生成式AI及数据科学负责人

主要职责：

• 与商业化、医学及生命科学团队共同澄清高价值业务问题，将业务痛点转化为清晰的AI/ML技术路径、产品需求和中长期能力路线图。

• 负责生成式AI、机器学习和数据科学相关解决方案的端到端交付，包括原型设计、PoC验证、业务验证、生产部署和持续迭代。

• 主导企业级知识库、RAG、智能搜索、数据/知识记忆系统及可复用数据管道建设，覆盖知识架构、文档处理、索引策略、元数据、权限管理、质量监控与内容治理。

• 负责生成式AI应用的算法原型设计、提示词工程、效果调优、模型评估和能力迭代，并根据准确性、延迟、成本、可追溯性和用户体验进行工程权衡。

• 建立企业级AI工程化与标准化框架，包括模型评估指标、精调流程、部署与监控规范、质量追踪、风险控制和合规评估方案。

• 与业务、数据、工程、IT、合规、法务和外部供应商协作，管理跨职能团队预期和交付节奏，向高层清晰传达技术价值、业务影响和投资回报。

• 推动AI文化、知识分享和标准化工作流程在业务端落地，持续提升组织对AI能力的理解、采用和创新能力。

基本要求：

• 硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习、数据科学、统计学、数学、信息管理或相关专业优先。

• 5年以上人工智能、机器学习、生成式AI、数据科学、企业级AI产品或平台工程相关经验；具备从算法原型、效果调优、工程部署到持续迭代的完整项目经验。

• 熟悉大语言模型（LLM）应用、提示词工程、检索增强生成（RAG）、智能体/多智能体框架，并了解监督微调（SFT）、强化学习/RLHF、知识图谱、推荐系统、因果推断、深度学习或多模态AI等相关技术。

• 具备生产级AI工程化和标准化能力，熟悉模型评估、精调流程、数据管道、知识库与记忆系统设计、部署监控、质量治理、可追溯性管理和系统稳定性要求。

• 具备优秀的业务理解与技术翻译能力，能够将复杂业务问题拆解为功能、数据需求和系统方案，并平衡技术投入、业务价值、成本效率和投资回报。

• 具备跨职能项目管理、沟通表达和高层影响力，能够协调业务、数据、工程、IT、合规、法务及供应商团队，在复杂环境中推动方案落地。

• 具备良好的中文沟通能力；能够与本地及全球/外部合作伙伴进行有效沟通者优先。

理想要求：

• 具备医疗、生命科学、医药商业化、咨询或企业级数字化转型经验者优先。

• 具备在合规要求较高的企业环境中落地AI/数据产品、企业级知识库、RAG、智能助理或智能工作流的经验者优先。