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作為公司數(shù)字化的核心引擎，AI技術(shù)總監(jiān)將構(gòu)建覆蓋研發(fā)-臨床-商業(yè)化醫(yī)藥數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，通過整AI、醫(yī)療IIT與真實(shí)世界數(shù)據(jù)（RWD）能力，驅(qū)動(dòng)藥物研發(fā)效率提升、臨床研究智能化及患者管理精準(zhǔn)化。需確保數(shù)據(jù)治理符合 GxP、HIPAA、GDPR 等全球合規(guī)框架，探索 數(shù)據(jù)資產(chǎn)商業(yè)化路徑，重塑醫(yī)療價(jià)值交付模式。
崗位職責(zé)：
1. 平臺(tái)優(yōu)化：整合數(shù)據(jù)資源、算法模型和實(shí)驗(yàn)流程，實(shí)現(xiàn)研發(fā)過程的智能化和高效化。涵蓋數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)、處理到AI模型訓(xùn)練、部署的全棧式平臺(tái)架構(gòu)，推動(dòng)人工智能技術(shù)在藥物研發(fā)全流程中的深度應(yīng)用。
2. 利用AI模型對(duì)藥物研發(fā)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，生成和優(yōu)化候選藥物化合物開發(fā)和應(yīng)用，預(yù)測(cè)其成藥性。為藥物的篩選、優(yōu)化和設(shè)計(jì)提供精準(zhǔn)的指導(dǎo)和建議，提升藥物發(fā)現(xiàn)效率。
3. 模型構(gòu)建與合作：與實(shí)驗(yàn)團(tuán)隊(duì)和生物分析團(tuán)隊(duì)緊密合作，收集、整理和分析實(shí)驗(yàn)相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于 AI 驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)分析模型，包括但不限于智能預(yù)測(cè)、自動(dòng)化決策、個(gè)性化推薦等業(yè)務(wù)場景。
4. AI解決方案落地：識(shí)別業(yè)務(wù)場景中的AI應(yīng)用機(jī)會(huì)，設(shè)計(jì)端到端的AI解決方案，并推動(dòng)其在醫(yī)藥研發(fā)、生產(chǎn)、營銷等環(huán)節(jié)的實(shí)施。
5. 關(guān)注行業(yè)前沿動(dòng)態(tài)和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，不斷探索人工智能在藥物研發(fā)領(lǐng)域中的新應(yīng)用和新方法，提出創(chuàng)新性的研發(fā)思路和方案，推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)。
崗位要求：
1. 專業(yè)背景 ：計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、等相關(guān)專業(yè)博士學(xué)歷，具有深厚的人工智能理論基礎(chǔ)和算法知識(shí)。
2. 10年以上數(shù)據(jù)與AI領(lǐng)域工作經(jīng)驗(yàn)，其中5年以上管理經(jīng)驗(yàn)。
3. 技術(shù)能力 ：熟練掌握至少一種深度學(xué)習(xí)框架，如 TensorFlow、PyTorch、Jax等，具備獨(dú)立開發(fā)和優(yōu)化算法模型的能力。 熟悉數(shù)據(jù)產(chǎn)品應(yīng)用架構(gòu)，了解常用前后端框架。
4. 具有豐富的數(shù)據(jù)分析和處理經(jīng)驗(yàn)，能夠熟練使用 Python 等編程語言進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘、清洗和可視化。
5. 分析藥物研發(fā)中的大規(guī)模數(shù)據(jù)，支持AI模型的訓(xùn)練和驗(yàn)證開發(fā)數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征提取工具
6. 具有大型人工智能項(xiàng)目管理經(jīng)驗(yàn)，成功主導(dǎo)過醫(yī)療/醫(yī)藥大型項(xiàng)目的規(guī)劃、實(shí)施和落地。
7. 熟悉醫(yī)藥行業(yè)數(shù)據(jù)特點(diǎn)及AI應(yīng)用場景(如藥物發(fā)現(xiàn)、臨床試驗(yàn)分析等)，具備醫(yī)藥行業(yè)知識(shí)圖譜構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先。