工作职责：

1. 负责CMC数字化与AI赋能体系的规划、建设及落地。围绕CMC各个业务模块（工艺开发、分析科学、中试生产、质量保证等），深入理解研发技术报告、质量文件、注册文件等的撰写逻辑，系统梳理关键业务流程、数据来源、文件体系以及智能化应用场景，识别出可以通过AI、大语言模型、自动化工具和智能化工作流提升效率、质量和合规水平的重点方向，推动形成面向CMC业务的数字化与AI应用能力体系；
2. 负责CMC研发与生产数据资产的体系建设。梳理研发及生产过程中的关键数据类型、来源、格式及使用场景，推动其电子化、标准化、结构化及可视化。协同业务团队和IT团队建立统一的数据字段、数据模板、数据字典和数据治理规则，逐步形成可用于数据分析、趋势分析、知识沉淀和算法训练的高质量CMC数据底座。
3. 参与CMC专业化的AI agent及智能应用矩阵的规划与开发。充分学习和了解CMC的业务特点，识别适合通过AI Agent提升效率和质量的专业场景，包括但不限于法规解读、差距分析、知识问答、审计知识培训等；参与AI agent的功能设计、知识库构建、提示词设计、工作流设计、测试验证及迭代优化，推动形成面向CMC业务的专业化、场景化、可持续演进的智能体能力。
4. 负责CMC内部AI应用需求管理及端到端落地推进。协同内部和外部资源完成需求的开发、落地和持续优化，确保AI应用真正贴合业务场景并产生可衡量的业务价值。
5. 关注AI技术的发展并推动内部的应用迭代及创新。结合CMC业务痛点，识别可落地的创新应用场景；定期评估现有工具和工作流的使用效果，推动功能优化、更新及扩展；通过内部培训、案例分享、试点项目等，提升团队对于AI工具的理解和使用能力。
6. 确保AI应用的合规性、数据安全性和可验证性。

任职资格：

1. 硕士及以上学历，人工智能/计算机/生物信息/计算生物学/数学/统计/生物/药学等相关专业。具有生物制药CMC开发或生产背景者优先；
2. 具有3-5年生物医药行业的数据分析经验，具备端到端推动AI工具、数据平台、智能化工作流或数字化项目落地的实战经验；
3. 熟悉大语言模型、AI agent、提示词工程等，能够利用AI辅助编程、低代码工具快速搭建原型工具，掌握Python、SQL或其他常用数据处理及自动化开发工具；
4. 能够深入CMC业务场景，理解流程、需求和痛点，将复杂业务问题拆解为清晰的功能需求、开发任务和验收标准；
5. 具备良好的项目管理和跨部门沟通协调能力，能够与CMC相关业务团队、内外部其他团队高效协作；
6. 具有制药行业合规和数据安全意识；
7. 具有持续学习和创新的意识，具有较强的中英文阅读能力。