聚焦Autolab系列核心平台的研发与构建，承担AI+自主实验室等核心技术突破，统筹技术蓝图，定义系统集成标准与数据流转规则，与青岛研发中心形成“顶层设计+产品落地”的协同互补格局，引领生命科学实验室智能化、无人化转型。
1. 技术战略与架构规划
①基于公司战略，主导技术中长期战略与架构规划，明确技术路线与核心技术竞争力。
②洞察行业技术趋势，以AI作为核心技术驱动力，推动AI在业务场景中的顶层设计、落地路径与效益量化。
③制定技术标准与规范，搭建稳定、可扩展、高性能的技术架构体系，支撑业务发展。
2. 技术团队管理与赋能
①管理80-90人技术团队（含前后端、测试、运维、架构师等），负责招聘、考核、晋升，打造技术铁军。
②建立技术团队培养体系，组织技术培训、攻关与分享，提升团队技术能力与协作效率。
③优化技术团队组织架构与工作流程，推动敏捷开发落地，激发团队创新活力。
3. 研发项目管理与交付
①统筹核心产品/项目研发进度，把控技术难点与研发质量，保障项目按时按质交付。
②建立研发过程管控机制（代码评审、测试规范、版本管理等），降低研发风险与成本。
③推动AI Native在研发体系落地。
④协调跨团队研发资源，解决研发过程中的技术瓶颈与协作问题。
4. 技术质量与安全管控
①主导技术质量优化，稳定性提升与安全防护体系建设，保障产品高可用。
②建立技术质量监控与追溯机制，定期开展技术审计与风险评估，制定改进方案。
③统筹技术质量管控，推动技术质量与交付协同，提升技术资产价值。
5. 资源统筹与决策支撑
①合理规划技术团队人力、硬件、预算等资源，最大化资源利用效率。
②协同管理技术团队技术战略与架构规划，推动技术创新与架构优化。
③推动技术部门与产品、运营、市场等部门的协同，保障技术业务深度融合

1.基本要求
①背景履历：大厂出身，曾任CTO或技术负责人，带过50人以上产研团队，大健康/医疗行业经验
②AI能力：对AI有体系化思考，不局限于单点技术，能主导大模型从战略到商业化落地的全过程，具备AI产品实际落地经验。
③管理能力：擅长团队搭建、研发流程规范、跨部门协同与人才梯队建设。
2.经验要求
①大厂背景：有知名互联网或科技公司工作经验，曾任CTO / 技术负责人 / 研发总监，直接或间接管理过50人以上技术团队
②AI落地：有大模型或AI产品的商业化落地经验，具备AI体系化思考及执行能力
③商业化思维： "技术 + 商业化" 双轮驱动的实战型人才

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