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崗位職責(zé)：
1.戰(zhàn)略規(guī)劃與融合管理??：制定數(shù)據(jù)與AI融合發(fā)展的長期戰(zhàn)略規(guī)劃，統(tǒng)籌數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施與AI能力建設(shè)的協(xié)同發(fā)展，確保技術(shù)路線的一致性。
??2. 平臺(tái)架構(gòu)設(shè)計(jì)??：設(shè)計(jì)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)，構(gòu)建數(shù)據(jù)與AI協(xié)同的技術(shù)生態(tài)。
??3. 數(shù)據(jù)產(chǎn)品與AI應(yīng)用開發(fā)??：領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)開發(fā)基于數(shù)據(jù)的AI產(chǎn)品和應(yīng)用，包括但不限于智能預(yù)測、自動(dòng)化決策、個(gè)性化推薦等業(yè)務(wù)場景。
4. 數(shù)據(jù)治理與AI數(shù)據(jù)準(zhǔn)備??：建立高標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)治理體系，為AI模型訓(xùn)練提供高質(zhì)量、合規(guī)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，確保數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可信度和可用性。
?5. 跨部門協(xié)作??：協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)與AI團(tuán)隊(duì)與各業(yè)務(wù)部門的合作，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和AI賦能的業(yè)務(wù)創(chuàng)新，促進(jìn)智能化轉(zhuǎn)型。
??6. 團(tuán)隊(duì)建設(shè)??：負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)科學(xué)家、AI工程師和大數(shù)據(jù)工程師團(tuán)隊(duì)的招聘、培養(yǎng)和管理，打造復(fù)合型技術(shù)團(tuán)隊(duì)。
??7. 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。
8. 技術(shù)創(chuàng)新??：跟蹤數(shù)據(jù)與AI領(lǐng)域的前沿技術(shù)，評(píng)估其在醫(yī)藥行業(yè)的應(yīng)用潛力，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.教育背景：碩士及以上學(xué)歷，計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能或相關(guān)專業(yè)
2.相關(guān)經(jīng)驗(yàn)：
1) 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)
2) 有成功的企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)平臺(tái)和AI應(yīng)用交付經(jīng)驗(yàn)
3) 醫(yī)藥行業(yè)經(jīng)驗(yàn)優(yōu)先
3.語言要求：中文與英語
4.其他技能：
1) 精通大數(shù)據(jù)技術(shù)棧(Hadoop/Spark/Flink/ Doris/ Starrocks等)和主流AI框(TensorFlow/PyTorch等)。具備Java、Python等編程能力。
2) 具備數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫與AI模型訓(xùn)練平臺(tái)整合經(jīng)驗(yàn)
3) 精通Power BI、帆軟等報(bào)表工具，具備從數(shù)據(jù)到可視化報(bào)表的端到端設(shè)計(jì)和交付能力，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) 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)
5) 具備數(shù)據(jù)治理(DCMM)和AI倫理框架知識(shí)
6) 出色的跨部門協(xié)作和團(tuán)隊(duì)領(lǐng)導(dǎo)能力
7) 熟悉AI產(chǎn)品全生命周期管理
8) 具備醫(yī)藥行業(yè)知識(shí)圖譜構(gòu)建經(jīng)驗(yàn)者優(yōu)先