岗位描述
主要职责：1. AI就绪的数据架构与战略：主导企业数据管道的战略设计与实施，致力于交付高质量、“AI就绪”的数据集。弥合原始数据与AI应用之间的差距，确保数据结构化、标准化并优化，以便算法/开发团队通过LLM（大语言模型）/AI Agent进行消费。2. 跨职能协同与业务对齐：作为数据工程团队、业务利益相关者以及开发/算法团队之间的主要技术联络人。深入理解复杂业务场景和下游LLM/AI Agent需求，将其转化为稳健的数据架构设计和可执行的工程路线图。3. 高级管道与非结构化数据领导：监督可扩展数据平台和管道的开发，能够摄取、清洗和转换海量多源异构数据（尤其是非结构化/半结构化制药研发数据、文献等），将其转化为适合AI Agent（数据API、MCP、A2A等）和RAG（检索增强生成）系统的格式。4. AI数据平台与治理：领导公司制药研发数据平台架构设计和数据资产的构建与管理。建立严格的数据治理框架、数据血缘和质量控制最佳实践，构建可信赖的数据基础，赋能下游AI模型和高级分析。5. 技术领导与指导：构建、管理并指导一支高绩效的数据工程师团队。培育工程卓越、持续学习和敏捷交付的文化，同时有效管理资源分配以支持快节奏的AI计划。 任职资格：1. 经验与领导力：5年以上数据工程、数据架构或相关领域的丰富经验，具有技术管理和领导力的 proven track record。2. AI数据专长：具有为机器学习或LLM应用构建数据基础设施的 demonstrated experience。熟悉AI Agent/LLM应用（MCP、A2A、RAG）的数据准备生命周期 is highly required。3. 教育背景：计算机科学与工程、数据科学、生物/化学信息学或高度相关的STEM领域硕士及以上学位（博士 highly preferred）。4. 技术精通：专家级SQL和Python proficiency。必须具备技术深度，能够做出高层架构决策、进行代码审查，并指导团队解决复杂的数据工程和AI集成瓶颈。5. 工具与平台：在大数据生态系统方面具有深厚专长。具有使用调度工具（如DataWorks、DataBricks、DolphinScheduler等）和现代数据栈技术架构复杂数据管道的丰富实践经验。6. 综合能力：卓越的战略思维和高管沟通技能。能够全面负责项目生命周期，并与算法科学家和研究人员无缝协作以推动业务影响。加分项：• 行业背景：在制药研发行业具有深厚的领域知识和 hands-on 数据处理经验。具有制药研发、生物学、化学或药学跨学科学术和工业工作经验的候选人将优先考虑。• 架构经验：在研发领域具有扎实的企业数据仓库建模经验，以及在领导大规模数据平台设计和应用方面有 strong track record。职位类别：社会招聘