AI全栈工程师（高级经理）

该职位来源于猎聘 一、岗位职责 （一）AI 应用落地与交付（核心职责） 1.深度对接各业务部门，主动识别并评估高价值 AI 应用场景，明确落地优先级； 2.以敏捷方式设计并交付 AI 智能体、应用与工具； 3.按季度迭代节奏交付可用成果并持续优化，入职初期（6 个月内）完成 2-3 个高价值 MVP，形成可复用的实施方法。 （二）技术方案设计与实现 1.完成大模型选型评估、提示词工程、检索增强生成（RAG）、智能体与工作流编排等方案的设计与编码实现； 2.负责 AI 应用与现有业务系统的对接与集成； 3.在 IT 统一提供的基础设施与安全框架内完成实施与部署（算力、网络、账号由 IT 提供）。 （三）工具与供应商测试选型 1.负责 AI 工具、平台及第三方服务的调研、测试与概念验证（POC），输出对比评估报告，提交 IT 负责人决策； 2.负责已引入工具的使用管理与日常维护，跟进其全生命周期使用情况。 （四）效果评估与迭代 1.建立应用效果评价指标（效率、质量、成本、使用情况），系统收集用户反馈； 2.定期复盘，对应用效果进行量化评估并持续迭代优化。 （五）培训与赋能 编写使用手册与实践，组织 AI 应用培训，帮助业务团队具备自主使用简单 AI 应用的能力。 （六）数据安全与合规配合 1.在 IT、安全、合规、QA 部门制定的数据安全与合规框架内开展工作； 2.配合执行数据分类分级的落地实施、数据脱敏与权限管理要求； 3.配合完成 GxP 数据完整性、计算机化系统验证（CSV）等监管要求相关的技术实现与过程留痕； 4.配合公司内外部审计及数据安全审查，提供必要的技术支持。 二、任职要求 候选人需满足以下基本要求，具备加分项者优先考虑。 1.本科及以上学历，计算机、软件工程、数据科学、生物医药信息等相关专业。 2.3 年以上软件、数据或 AI 应用开发与落地实施经验；具备医药、大健康或强合规行业经验者优先。 3.技术能力： 3.1.熟练使用 Python，熟悉至少一种后端框架（如 FastAPI、Flask）； 3.2.熟悉大模型应用开发：提示词工程、RAG（向量数据库、检索与重排）、智能体与工作流编排（如 LangChain、LlamaIndex、Dify 等）； 3.3.熟悉主流大模型 API 调用与开源模型的私有化部署； 3.4.熟悉文档解析与数据处理（PDF、Word、Excel 解析，数据清洗与脱敏）； 3.5.具备独立完成工具型应用端到端交付的能力。 加分项： 1.了解 GxP、计算机化系统验证（CSV）或数据合规要求； 2.有 AI 项目从 0 到 1 的落地案例。 综合素质： 能深入业务一线沟通需求，善于将业务语言转化为技术方案；结果导向，适应快速迭代；