我们正在寻找一位具备扎实工程与算法背景的高级系统工程师，担任所长在技术落地方向的核心助手。你将从零开始搭建 CIBAS 的核心技术工程体系，重点涵盖智能体计算管线编排、床端数据采集工具设计以及联邦式实验室数据库系统的推广。 核心工作内容 1. AI Agent 智能体编排与计算管线工程（最高优先级） o 设计并部署自动化、智能化的计算工作流，将研究所内各实验室的方法学（靶点识别、生成式分子/抗体设计、物理模拟及系统毒理学）无缝串联； o 将研究团队的代码规范化为高可用 REST API、容器化环境（Docker/Apptainer），并在 HPC/GPU 集群（Slurm 调度系统）上部署可扩展的计算任务； o 基于 Python、LangGraph、AutoGen 或自研框架开发智能体编排系统，实现复杂多步生物物理与多组学建模任务的自动化运行； 2. 离线/边端临床数据采集框架（次高优先级） o 针对医院网络物理隔离的现状，设计面向 CMU 附属医院临床医护人员的安全移动端/平板应用（或小程序）技术架构，实现结构化真实世界数据（RWE）的高效采集； o 制定本地边端同步、数据加密及脱敏协议，确保数据流动在符合国家人类遗传资源（HGRAC）管理规定的前提下，合规出域； o 负责对接外部软件开发商或外包团队，把控移动端产品的技术实现与交互质量。 3. 模块化“实验室数据保险舱”（Lab Vault）架构（中优先级） o 架构轻量化、易部署的分布式数据库镜像模板（Lab Vault），供 CIMR 内部各实验室本地独立运行； o 实现“私有/共享”双层权限机制：保障实验室对其未发表原始数据的绝对控制权与私密性，同时支持一键将已发表数据开放共享至研究所内部网络。 目标