Data Scientist-上海外高桥/奉贤

作为数据科学家，您将参与设计和开发面向生物制药科研与工程场景的 AI 和机器学习解决方案。 您将参与预测建模、优化、实验设计、工艺智能分析、科学知识挖掘、AI Agent 开发及生成式 AI 应用等项目，并与领域专家及资深团队成员紧密合作，协助将科研与业务问题转化为可实际落地的数字化产品和智能解决方案。 核心职责 AI & Scientific Modeling 开发和评估面向科研与工程场景的机器学习及深度学习模型。 基于数据驱动方法构建面向产品质量、可开发性、可制造性及工艺表现的预测模型，并有机会探索机理建模和混合建模方法。 参与开发面向科学发现和工艺开发的优化、推荐及决策支持解决方案。 AI Agents & Generative AI 设计和开发基于大语言模型（LLM）的 AI Agent 解决方案。 利用企业知识库、实验数据及技术文档，构建科研智能助手和知识助手。 探索检索增强生成（RAG）、工具使用与函数调用、Agent 编排及推理工作流等先进 AI 技术。 Scientific Data Analytics 与科学家紧密合作，分析复杂的实验数据和工艺开发数据。 提炼可执行的洞察，识别工艺改进与优化机会。 构建可扩展的数据分析流程，支持数据驱动的科研与业务决策。 Digital Product Development 参与数字化产品从概念设计、解决方案设计到部署上线的完整开发流程。 与软件工程师及产品经理紧密合作，交付生产级 AI 系统。 确保 AI 解决方案具备可复现性、可扩展性、鲁棒性和可维护性。 Innovation & Research 持续跟踪人工智能、机器学习、科学计算及数字技术领域的前沿进展。 评估新兴方法与基础模型，并在适当场景中推动其应用。 参与专利、论文、技术创新及战略性 AI 项目。 日常工作 Scientific AI Solutions 开展预测建模，开发优化与推荐系统 支持实验设计与科学决策 Generative AI & Agents 构建知识助手与科研智能助手 开发 AI 驱动的报告生成和工作流自动化解决方案 Platform & Collaboration 参与数据管道和 AI 平台开发 与科研及工程团队开展跨职能协作 Key

/ 任职要求 计算机科学、人工智能、统计学、应用数学、生物信息学、计算生物学或相关专业硕士或博士学位。 具备 3 年以上数据科学、机器学习、人工智能或相关领域的实践经验。 具备 AI/ML 项目端到端交付经验，涵盖问题定义、方案设计及部署落地。 具有科研、工程、医疗健康、制药或制造业数据相关经验者优先。 熟练掌握 Python。 具备扎实的机器学习、深度学习、统计学及模型评估方法基础。 具有 PyTorch、TensorFlow、scikit-learn、XGBoost、LightGBM 或类似框架的实践经验。 能够编写清晰、可测试、可复现且易维护的代码。 能够使用 Streamlit、Gradio、Dash 或类似框架构建交互式原型和 MVP 应用，用于展示 AI 与数据科学解决方案，并与用户开展方案验证。 优先考虑： 熟悉软件工程最佳实践、MLOps、模型部署及云端 AI 平台。 具有大语言模型、RAG、AI Agent、LangChain 或 LangGraph、向量数据库及其他生成式 AI 技术经验者优先。 了解Next.js语言 具有生物药、生物制药、生物技术、生命科学或医疗健康行业经验。 具有工艺建模、优化、仿真或数字化转型项目经验。 具有 AI 相关领域论文、专利或开源贡献者优先