作为公司数字化的核心引擎，AI技术总监将构建覆盖研发-临床-商业化医药数据战略，通过整AI、医疗IIT与真实世界数据（RWD）能力，驱动药物研发效率提升、临床研究智能化及患者管理精准化。需确保数据治理符合 GxP、HIPAA、GDPR 等全球合规框架，探索 数据资产商业化路径，重塑医疗价值交付模式。
岗位职责：
1. 平台优化：整合数据资源、算法模型和实验流程，实现研发过程的智能化和高效化。涵盖数据采集、存储、处理到AI模型训练、部署的全栈式平台架构，推动人工智能技术在药物研发全流程中的深度应用。
2. 利用AI模型对药物研发相关数据进行深入分析，生成和优化候选药物化合物开发和应用，预测其成药性。为药物的筛选、优化和设计提供精准的指导和建议，提升药物发现效率。
3. 模型构建与合作：与实验团队和生物分析团队紧密合作，收集、整理和分析实验相关数据，构建基于 AI 驱动的数据分析模型，包括但不限于智能预测、自动化决策、个性化推荐等业务场景。
4. AI解决方案落地：识别业务场景中的AI应用机会，设计端到端的AI解决方案，并推动其在医药研发、生产、营销等环节的实施。
5. 关注行业前沿动态和技术发展趋势，不断探索人工智能在药物研发领域中的新应用和新方法，提出创新性的研发思路和方案，推动技术创新和业务价值实现。
岗位要求：
1. 专业背景 ：计算机科学、人工智能、等相关专业博士学历，具有深厚的人工智能理论基础和算法知识。
2. 10年以上数据与AI领域工作经验，其中5年以上管理经验。
3. 技术能力 ：熟练掌握至少一种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、Jax等，具备独立开发和优化算法模型的能力。 熟悉数据产品应用架构，了解常用前后端框架。
4. 具有丰富的数据分析和处理经验，能够熟练使用 Python 等编程语言进行数据挖掘、清洗和可视化。
5. 分析药物研发中的大规模数据，支持AI模型的训练和验证开发数据预处理和特征提取工具
6. 具有大型人工智能项目管理经验，成功主导过医疗/医药大型项目的规划、实施和落地。
7. 熟悉医药行业数据特点及AI应用场景(如药物发现、临床试验分析等)，具备医药行业知识图谱构建经验者优先。