济南·历城区
职位详情
一、岗位职责
1. PAT技术算法研发与应用：开展近红外（NIR）、拉曼光谱、质谱等PAT相关光谱及检测数据的算法设计，涵盖数据预处理、特征提取、模式识别（如PLS、PCR、SVM、CNN等），实现关键质量属性（CQA）与关键工艺参数（CPP）的实时高精度预测，满足生产过程中在线与离线分析的技术需求。
2. 工艺全周期数据建模：主导生物制药全流程（包括细胞培养、纯化、制剂等环节）中多源异构数据（设备运行、传感器采集、离线检测结果）的融合处理、清洗与特征构建，建立用于工艺稳定性评估、异常识别、参数优化以及时序趋势预测的模型体系，覆盖工艺开发、验证至商业化生产的各个阶段。
3. 合规性技术执行与验证：参与PAT系统的集成实施与工程部署，协同硬件与工艺团队完成算法在实际产线中的调试与落地，确保模型和算法符合FDA/EMA GMP及21 CFR Part 11规范要求，编写算法验证文档与技术报告，保障全过程可追溯、可复现。
4. 模型持续迭代与优化：针对工艺波动、数据分布偏移及场景更新等问题，构建模型自适应更新策略，不断提升算法的准确性、鲁棒性及其在工业化环境下的适用能力，突破实际生产中的关键技术难题。
5. 跨职能协作与需求转化：联动工艺研发、生产运营、质量保证（QA）等部门，深入理解业务需求并转化为可行的算法解决方案，推动技术成果在产线中的实际应用，并提供必要的技术支持与培训指导。
6. 前沿技术追踪与创新实践：密切关注生物制药领域、PAT技术发展以及机器学习/深度学习方向的最新进展，引入适用于行业特性的先进算法与工具，组织开展技术预研与试点项目，增强团队整体技术水平与创新能力。
二、任职要求
1. 学历背景：计算机科学、数学、统计学、生物信息学、化工过程工程、制药工程等相关专业本科及以上学历，具备良好的跨学科知识基础。
2. 算法能力：熟练掌握机器学习与深度学习核心方法（包括回归、分类、聚类、时序预测及深度神经网络等），具有扎实的理论功底与逻辑推导能力，能够独立完成算法的设计、验证与调优工作。
3. 工程能力：精通Python编程，熟练使用主流数据处理与建模库（如Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Pandas、NumPy、MATLAB），具备将算法实现在工业环境中落地与调试的能力。
4. 行业认知：熟悉生物制药典型生产工艺流程（如细胞培养、纯化、制剂等），理解PAT技术的核心理念与应用场景，具备开展工艺数据分析与建模的基本思维框架。
5. 合规意识：了解GMP基本规范，具备药品行业数据合规管理与过程验证的相关认知，能配合完成技术文档与验证材料的撰写。
6. 核心素养：具备出色的问题拆解、逻辑分析与解决能力；善于跨部门沟通协作，能高效对接技术与非技术人员；工作严谨细致，重视数据真实性与结果可重复性。
7. 具有生物制药PAT项目实践经验者优先，拥有光谱数据处理、过程建模或工艺数据挖掘成功案例者优先，掌握Java/C++语言者优先，具备算法集成至工业控制系统（DCS/SCADA）经验者优先，熟悉Tableau、Power BI等数据可视化工具者优先。
1. PAT技术算法研发与应用：开展近红外（NIR）、拉曼光谱、质谱等PAT相关光谱及检测数据的算法设计，涵盖数据预处理、特征提取、模式识别（如PLS、PCR、SVM、CNN等），实现关键质量属性（CQA）与关键工艺参数（CPP）的实时高精度预测，满足生产过程中在线与离线分析的技术需求。
2. 工艺全周期数据建模：主导生物制药全流程（包括细胞培养、纯化、制剂等环节）中多源异构数据（设备运行、传感器采集、离线检测结果）的融合处理、清洗与特征构建，建立用于工艺稳定性评估、异常识别、参数优化以及时序趋势预测的模型体系，覆盖工艺开发、验证至商业化生产的各个阶段。
3. 合规性技术执行与验证：参与PAT系统的集成实施与工程部署，协同硬件与工艺团队完成算法在实际产线中的调试与落地，确保模型和算法符合FDA/EMA GMP及21 CFR Part 11规范要求，编写算法验证文档与技术报告，保障全过程可追溯、可复现。
4. 模型持续迭代与优化：针对工艺波动、数据分布偏移及场景更新等问题，构建模型自适应更新策略，不断提升算法的准确性、鲁棒性及其在工业化环境下的适用能力，突破实际生产中的关键技术难题。
5. 跨职能协作与需求转化：联动工艺研发、生产运营、质量保证（QA）等部门，深入理解业务需求并转化为可行的算法解决方案，推动技术成果在产线中的实际应用，并提供必要的技术支持与培训指导。
6. 前沿技术追踪与创新实践：密切关注生物制药领域、PAT技术发展以及机器学习/深度学习方向的最新进展，引入适用于行业特性的先进算法与工具，组织开展技术预研与试点项目，增强团队整体技术水平与创新能力。
二、任职要求
1. 学历背景：计算机科学、数学、统计学、生物信息学、化工过程工程、制药工程等相关专业本科及以上学历，具备良好的跨学科知识基础。
2. 算法能力：熟练掌握机器学习与深度学习核心方法（包括回归、分类、聚类、时序预测及深度神经网络等），具有扎实的理论功底与逻辑推导能力，能够独立完成算法的设计、验证与调优工作。
3. 工程能力：精通Python编程，熟练使用主流数据处理与建模库（如Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch、Pandas、NumPy、MATLAB），具备将算法实现在工业环境中落地与调试的能力。
4. 行业认知：熟悉生物制药典型生产工艺流程（如细胞培养、纯化、制剂等），理解PAT技术的核心理念与应用场景，具备开展工艺数据分析与建模的基本思维框架。
5. 合规意识：了解GMP基本规范，具备药品行业数据合规管理与过程验证的相关认知，能配合完成技术文档与验证材料的撰写。
6. 核心素养：具备出色的问题拆解、逻辑分析与解决能力；善于跨部门沟通协作，能高效对接技术与非技术人员；工作严谨细致，重视数据真实性与结果可重复性。
7. 具有生物制药PAT项目实践经验者优先，拥有光谱数据处理、过程建模或工艺数据挖掘成功案例者优先，掌握Java/C++语言者优先，具备算法集成至工业控制系统（DCS/SCADA）经验者优先，熟悉Tableau、Power BI等数据可视化工具者优先。
2026-06-25 13:14
IP属地：山东济南
职位福利
本科3-5年PandasPyTorchTensorFlowNumPyMATLABPythonJavaC++DCSSCADAPower BITableau
齐鲁制药有限公司
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