1、AI战略与规划 - 制定并实施CMC板块的AI技术战略，推动AI在药物研发、生产工艺优化、质量控制、供应链等环节的全面应用。 - 探索AI与CMC各子系统（如工艺开发、分析检测、生产执行系统MES、质量管理系统QMS、需求预测与排产等）的融合路径。 2、AI技术应用与提效 - 领导AI团队开发算法与模型开发，提升CMC流程效率，如：工艺参数智能预测与优化、质量数据分析与偏差预警、生产数据挖掘与产能提升、文档自动化（如注册申报资料生成）、引入生成式AI等工具，加速实验设计、报告撰写与知识管理、供需拉通等。 3、系统整合与数据治理 - 主导CMC数据中台建设，整合实验数据、生产数据、质量数据等多源信息，构建统一数据资产。 - 推动AI平台与现有系统（如LIMS、ELN、ERP）的对接，确保数据流畅通与模型闭环应用。 4、团队建设与协作 - 组建并管理跨学科AI团队（数据科学家、算法工程师、CMC业务专家）。 - 与药政事务、生产、研发等部门紧密合作，确保AI方案符合监管要求（如GMP、FDA/EMA指南）及业务需求。 5、创新与行业洞察 - 跟踪AI在制药行业的前沿进展，推动试点项目落地。 - 代表公司参与行业会议，构建外部技术合作生态（高校、AI初创企业等）。 1、学历与专业：硕士及以上学历，计算机科学、人工智能、生物工程、化学工程、制药工程等相关领域。 2、专业知识： 8年以上AI/数据科学经验，有3年以上在制药行业的CMC相关领域优先，有成功领导AI项目从概念到落地部署的经验，具备团队管理经验。 3、技术能力： - 精通机器学习/深度学习框架，熟悉自然语言处理、计算机视觉等技术，熟悉云平台及大数据工具； - 了解CMC工艺及核心系统（如LIMS、MES、PI System）的数据接口与集成逻辑。