IT 总监

该职位来源于猎聘 Role：统筹公司整体数字化、私有化 AI 技术体系搭建，自研本地轻量化大模型、自主开发 AI 智能体（OpenClaw 小龙虾框架），打通药物研发、临床、医学、运营全行业 AI 落地场景，兼顾 IT 基建、数据合规与团队管理。 Job Responsibilities （一）公司数字化 & AI 顶层战略规划 结合药企研发、临床、注册、医学、质量、行政全业务线，制定中长期 IT+AI 数字化路线图，设计私有化、离线化 AI 技术底座，平衡算力成本、数据隐私与药监合规要求。 调研医药行业 AI 落地成熟方案，评估开源 / 商用大模型、Agent 框架投入产出，输出轻量化本地部署方案，避免云端数据泄露风险。 统筹 IT 全栈建设：服务器集群、数据湖仓、业务系统（EDC、LIMS、文档管理、CRM、飞书协同）、网络安全、数据合规体系，对接药监 GxP 数据管控规范。 （二）本地私有化大模型落地与轻量化部署（核心硬性工作） 独立完成轻量大模型本地私有化部署：熟练使用 Ollama、LM Studio、vLLM 等工具，基于 Llama、Qwen、DeepSeek、BioMed 专用医药基座模型完成 8B/13B 量化本地推理，适配中小算力服务器，实现离线全本地运行。 自主完成模型微调、RAG 医药知识库搭建，对接公司内部文献、临床数据、SOP、药典、申报资料，构建企业私有医药向量知识库，解决药企涉密数据不能上公有云痛点。 设计本地模型算力调度、显存优化、批量推理方案，控制硬件成本，输出可长期运维的轻量化本地大模型服务架构。 （三）AI 智能体（OpenClaw 小龙虾框架）自研与落地（核心硬性工作） 能手搓、从零搭建 OpenClaw（小龙虾）AI 智能体框架，独立完成源码拉取、环境配置、服务启动、网关调试、权限沙箱配置，无需外包即可完成全流程部署与二次开发。 基于小龙虾智能体开发医药行业专属自动化数字员工：文献批量检索解读、临床方案自动整理、不良事件自动汇总、申报文档校验、实验数据清洗、竞品管线自动抓取、内部知识库问答机器人。 自定义智能体工作流、工具调用插件，打通本地大模型、内部业务系统、数据库、浏览器、文件服务器，实现自然语言驱动全流程自动化闭环。 持续迭代优化智能体能力，封装标准化技能库，交付可复制、可运维的企业 Agent 平台。 （四）医药全场景 AI 落地业务交付 研发端 AI：靶点文献智能梳理、分子实验数据自动分析、实验记录 AI 校对、化合物文献批量综述、AIDD 辅助工具对接落地。 临床 & 医学 AI：临床试验方案智能生成、CRF 文档自动比对、AE 不良事件智能分类、医学文献 / 审评意见智能解读、真实世界数据 RWE 自动化提取。 注册 / 质量 AI：GMP/GSP/GCP 合规文档智能校验、申报资料结构化整理、SOP 智能检索、偏差记录自动归类。 内部运营 AI：行政智能助手、财务票据自动处理、跨部门知识库问答、项目进度智能汇总。 联动药化、临床、医学、QA 团队，挖掘真实业务痛点，输出可落地、可量化价值的 AI 项目，完成上线、验收、持续运营。 （五）IT 项目与合规管控 统筹所有数字化、AI 项目全生命周期管理，把控进度、成本、风险，输出落地成果与业务价值复盘。 搭建医药行业数据安全、隐私计算、AI 审计体系，满足 NMPA、GxP 数据溯源、数据本地化、不可外传合规要求；管控本地大模型、智能体数据访问权限，防止涉密研发 / 临床数据泄露。 统筹服务器、GPU 算力、存储、网络、虚拟化运维，持续优化 IT 基础设施，降低整体数字化成本。 （六）技术生态与外部资源管理 对接 AI 开源社区、算力厂商、医药数字化服务商，筛选适配 Biotech 私有化 AI 方案；主导外部技术合作、供应商选型与管控。 跟踪生成式 AI、本地大模型、Agent 智能体行业新技术，定期输出技术研判，推动公司技术迭代升级。 三、任职资格要求 （一）基础硬性门槛 本科及以上，计算机、人工智能、软件工程、生物信息、数据科学相关专业；，3 年及以上药企 / 生物科技公司 AI 落地实战经验（创新药 Biotech 优先，CDMO、医疗器械次之）。 有完整本地轻量大模型私有化部署落地项目经验 熟练掌握 OpenClaw（小龙虾）AI 智能体框架，具备手搓自研智能体实战案例，能独立完成部署、配置、二次开发、行业工作流定制，有医药场景 Agent 落地成果优先。 （二）医药行业经验要求 深度熟悉生物医药全业务链路：药物研发、临床 I-IV 期、医学事务、注册申报、QA/QC 质量合规、实验室管理等核心业务场景。 过往落地过医药行业 AI 项目（文献 AI、临床数据 AI、合规文档 AI、研发数据自动化等），能精准识别业务痛点并转化为 AI 落地方案。 熟悉医药行业数据合规要求（GCP/GMP/GSP、NMPA 数据管理规范），掌握私有化 AI 数据隔离、审计、溯源管控方案。 三、能力与学习力 自主学习能力强，持续跟踪本地大模型、开源 Agent 前沿技术，能独立踩坑解决私有化部署各类技术问题。 四、优先加分项 有生物信息、计算化学、AIDD 相关 AI 落地经验； 自主开源过医药本地大模型 / 小龙虾智能体行业插件； 熟悉 BioMedGPT、ChiMed-GPT 等医药专用基座模型； 有中小型 Biotech 从零搭建私有化 AI 平台完整案例； 熟悉太美 iMAP、IDM、实验室数据管理系统等医药数字化工具。