职位描述
岗位职责
- 负责公司医药研发相关 AI 平台与应用体系 的整体技术架构设计与演进，包括大模型服务层、工具链层（MCP）、工作流编排层（Dify / LangChain）等核心模块；
- 面向原料药 / 制剂 / 分析 / 注册等研发场景，主导大模型 + 知识库 + 工具链（MCP / Dify / LangChain 等）的整体解决方案设计与落地；
- 牵头重点项目的需求分析与技术方案评审，将业务需求抽象为可实现的技术模型与服务接口，并推动项目按期高质量交付；
- 作为技术专家，指导工程师在架构设计、性能优化、疑难问题排查等方面的工作，组织技术分享与培训，推动团队在医药 + AI 交叉领域持续提升。
任职要求
- 5 年及以上后端 / 平台研发经验，3 年以上 Python 实战经验；主导过中大型平台或 AI 应用项目的架构设计与落地，对工程化与可运维性有系统认知；
- 精通 Python 后端技术栈，熟悉 FastAPI、SQLModel、Pydantic，具备良好的接口设计能力和复杂业务建模能力；掌握 Java / Spring Boot 等生态者优先；
- 深入理解主流 LLM 模型架构与调用方式，在 Qwen、OpenAI 等生态下有实际项目经验，熟悉 Embedding、Rerank、RAG、工具调用等关键技术，并能结合医药研发场景进行技术选型与权衡
- 在 MCP 工具开发、Dify 平台或 LangChain 工作流编排方面有系统性实践，能够设计面向医药研发的工具链与服务接口，并完成与现有业务系统的集成；
- 熟悉 vLLM 等推理框架的部署与运维，具备 GPU 资源管理与模型推理性能优化经验，能够在本地环境中完成大模型部署、并发与吞吐调优，并基于开源基座模型构建医药研发垂直领域模型（如指令微调、LoRA、RAG 结合微调等
- 具备扎实的开源框架二次开发能力：能够阅读并理解核心源码，实现自定义插件 / 扩展、性能调优与问题排查，对框架进行裁剪、封装和二次设计，支撑企业级场景落地。
- 具备良好的跨部门沟通与推动能力，能够与研发、质量、注册、IT 等多团队协同，主导技术决策并推动方案落地；
以担保或任何理由索取财物，扣押证照，均涉嫌违法，请提高警惕