AI CTO(J11054)

战略规划：制定AI在抗体药物工艺开发领域的3年技术路线图，对齐公司整体CMC战略；

团队建设：组建并管理3-5人AI核心团队，制定个人发展计划与绩效目标；在各工艺板块选拔并培养AI Champion，建立"中央组+嵌入式代表"协作机制；

技术落地：主导AI用例的优先级评估（可行性×业务价值×数据就绪度），亲自参与关键项目技术方案设计（特征工程路线、模型选型、验证策略），建立模型上线后的效果监控与迭代机制；

数据与基础设施治理：牵头制定实验数据采集与存储规范，推动LIMS/ELN数据标准化；评估和选型计算基础设施（GPU工作站/云资源）及软件工具链；

跨板块协调：对接各工艺板块负责人（上游/下游/制剂/质量/表征），将业务需求准确转化为可执行的AI项目定义；

外部合作：跟踪AI+生物制药前沿进展，评估和管理外部AI供应商及CRO技术方案；

预算管理：编制和管理AI团队年度预算（人力、计算资源、软件工具、外部合作）。

统筹AI算法团队战略、模型底层架构、算法迭代、专利布局、前沿技术预研、算力规划。

学历背景：博士学位，计算生物学、生物信息学、化学信息学、生物工程或相关专业；

专业经验及能力： ① 5年以上生物制药/生物技术行业经验，其中至少2年在CMC工艺开发或分析开发领域； ② 2年以上团队管理经验（含project lead经验可适当放宽），有从0到1搭建团队或项目的经验； ③ 精通至少一种编程语言（Python优先），有生物医药算法落地经验，具备实际的ML/DL项目交付能力，能将AI方法应用于真实工业数据而非仅学术数据集； ④ 深入理解至少一个抗体工艺板块的业务逻辑（如上游客养、下游纯化、分析表征），能与工艺科学家在同一语言层面沟通； ⑤ 中英文流利，能够撰写中英文技术文档并参与国际技术交流；

综合素质：具备从业务问题出发定义AI方案的能力，不唯技术论；有跨部门沟通和推动落地的经验；对GMP环境下的AI应用有基本认知；加分项：有单抗/双抗/ADC工艺开发实操经验、发表过AI+生物工艺领域论文、有DoE+ML融合项目经验（如贝叶斯优化）、有LIMS/ELN选型或对接经验。