about the company.
美国科技公司,2025年12月上市。
about the team.
软件研发团队。
about the job.
- AI平台软件研发:设计、开发并维护基于Python框架的应用服务,持续迭代新功能。
- Agent 架构设计与工具链集成: 负责企业级多智能体系统的技术选型与架构设计。基于 LangChain、LangGraph 等主流框架,开发标准化的大模型工具调用能力(如接入 MCP协议与定义 Skills),将 Agent 接入Pharma.AI 内部接口。
- AI-Native 高效开发(AI Coding): 将 AI 辅助编程深度融入日常开发工作流。熟练运用主流 AI Coding 工具(如 Cursor、GitHub Copilot 等)及相关方法论,以极高的效率和质量完成代码编写、测试生成与重构任务。
- 科研管线 Agent 研发: 深入对接生物、化学及临床研发团队,开发科研辅助 Agent。例如:自动化文献与专利检索/总结、跨模态组学数据分析助手、实验设计与数据自动化录入(ELN/LIMS 联动)等智能体。
- 企业内部智能化赋能: 为财务、法务、PR、市场等部门开发定制化 Agent 工作流。例如:法务合同合规性自动审查、PR 舆情监控与新闻稿生成、财务报表智能解读等,大幅提升跨部门协同效率。
- 系统与数据安全建设: 为 AI Agent 系统设计严格的权限控制与安全护栏。确保 Agent 在私有化部署和云端 API 调用全过程中的数据隐私隔离、指令防注入与系统运行安全。
skills and experience required.
- 扎实的工程基础: 计算机、软件工程、人工智能或相关专业本科及以上学历。5年左右Python 后端开发经验,其中近1-2年涉及过Agent项目。精通 Python 开发(熟悉 FastAPI/Flask/Django 等),具备优秀的系统级工程开发能力与 RESTful API / GraphQL 接口封装能力;精通服务性能优化;熟悉Linux、公有云(如AWS, Azure)。
- 丰富的 LLM & Agent 实战经验: 深入理解大语言模型底层逻辑与特性,精通 Prompt Engineering;熟练使用至少一种主流 Agent 编排框架(如 LangChain, LangGraph, LlamaIndex)并具备主导落地的项目经验。
- 跨学科理解能力(加分): 对生命科学(如生物信息学、计算化学、AI 制药等)有基础了解,或有强烈的求知欲,能快速跨界听懂科学家的业务痛点并将其转化为技术方案。
- 严谨的安全意识: 具备企业级 IT 系统架构思维,熟悉数据安全脱敏规范、基于角色的权限控制模型(RBAC)及零信任(Zero Trust)架构。
nice to have.
- 曾参与过 AI4Science、医疗健康或制药行业的 IT 数字化转型项目。
- 熟悉本地化/私有化大模型部署,具备算力调度与模型微调(SFT)经验。