职位描述
1. 设计并开发面向药物研发的 AI Agent 系统，覆盖数据提取、结构解析、智能检索等场景。
2. 划定规则引擎与 LLM 自主决策的边界，在准确性、成本、延迟间取最优解。
3. 构建非结构化医药文档的自动化解析、清洗与入库 Pipeline。
4. 搭建多模型调用基础设施，含输出校验、Token 成本控制与调用链追踪。
5. 建设评测体系：金标数据集、自动化评测、badcase 归因与 prompt 迭代。任职要求
1. 2-5 年 Python 后端经验，精通 asyncio，有独立交付 AI 应用或复杂数据系统的经历。 2. 有 LLM 工程化实战经验，熟悉 Structured Output、幻觉控制、Token 优化，有 Agent 框架经验加分。
3. 能设计规则与模型混合的多阶段 Pipeline，有 Tool Use、Multi-Agent 编排实践。
4. 有大规模异步并发处理、断点续传、批量任务调度经验。
5. 了解靶点、小分子、IC50/Ki、SAR 等基本概念，能与药化专家有效沟通。
加分项
1. 有 RDKit、SMILES/SMARTS 经验，或专利/文献结构化提取经验。
2. 有从零建设评测体系的经验，包括金标数据集与标注质量控制。
3. 有 LLM 可观测性经验（调用追踪、成本监控、质量看板）。
