The posting
- 识别公司最值得 AI 化的关键决策,定义指标、数据、知识、模型、Agent 工作流与人工治理框架。
- 制定统计、因果、预测、优化和生成式 AI 的方法路线,对关键假设和证据质量负责。
- 设计跨场景的分析 Agent/决策助手架构,建立数据语义、工具、评测集、反馈学习与版本治理。
- 推动能力进入生产流程,以实验或准实验验证采用率、决策效率和业务增量。
- 牵引数据、产品、算法与工程协作,主持关键方法评审并带教数据科学成员。
1. 5 年以上数据科学、机器学习或决策智能经验,主导过复杂业务或 AI 系统并取得可验证结果。 2. 精通 Python 与 SQL,具备扎实的统计推断、实验设计和因果分析能力。 3. 在预测、优化、推荐、时序、实验平台或智能决策中至少有一个深入方向。 4. 理解 LLM/Agent、RAG、Tool Calling、NL2SQL 与评测体系,能判断适用边界和失败模式。 5. 具备数据治理、权限、隐私、模型风险与生产监控意识,能建立组织级标准。 6. 能够影响业务与技术决策,清晰区分个人贡献、团队结果和方法取舍。 加分项 - 主导过 Agentic Analytics、智能决策引擎、实验平台或 AI 数据产品规模化落地。 - 有医药商业化、真实世界数据、医学知识工程或强监管行业经验。 - 有团队搭建、人才培养、开源/论文输出或多业务线方法复用经验。



