九月底的周一早会，陈博士把林晨叫到了他的办公室。
陈博士的办公室在二十六楼。不是很大——大概十几平米，书柜占了半面墙，里面塞满了论文集、会议纪念牌和各种技术标准的蓝皮书。桌上三台显示器，其中一台永远开着监控面板——GPU集群的利用率、各个训练任务的进度、模型的推理延迟。陈博士做管理这么多年，还是改不了随时盯着技术指标的习惯。
林晨在沙发上坐下。沙发是深灰色布艺的，坐垫有些旧了。
这一个多月你们部门动静不小。陈博士靠在椅背上，FinGPT智能客服在金融事业部的试点——孙总在跨部门会上专门表扬了，客服平均响应时间降了十五秒，复访率百分之四十一。然后是国泰证券——王总上周给我打了一个电话。
他说什么？
他说你们团队的技术水平超出预期。一个券商技术总监用这四个字评价一个大厂部门——你知道分量。
林晨知道。这意味着外部市场对FinGPT的认可已经从有点兴趣变成了愿意买单。上周国泰的技术对接会上，对方已经在问API定价了。
基于这两件事，陈博士转入正题，公司打算把大模型应用部的组织架构调整一下。目前你们是AI研究院下属的二级部门——成立时候这么设是因为方向还不明确。现在FinGPT在内部有落地验证了，外部合作也立项了，部门需要更大的独立空间。
怎么调？
大模型应用部升格为一级部门，跟AI研究院平级。你的职位从资深专家调整为部门副总监，直接向我汇报。薪资从七万八调到八万八乘以十六薪，下个月工资条生效。
七万八涨到八万八。按十六薪算，年包从一百二十五万涨到一百四十万出头，涨幅大约百分之十三。
团队规模呢？
从现在的三十二个人扩到四十二——HR批了十个名额，年底前到位。陈博士翻出一份组织架构表，三条业务线。FinGPT底层模型迭代由张雨牵头——这条线维持现在的节奏。金融应用方向——智研和智能客服——由陈铭牵头。第三条线是新方向——公司希望启动大模型在医疗领域的预研。
医疗预研的范围？
先做医学文献的智能检索和临床决策辅助——不直接面向患者诊断，是面向医生的科研辅助工具。医疗数据壁垒和合规要求比金融更高，所以公司定位为，不追求短期商业化。陈博士把一份方案推过来，这个方向的负责人，你有推
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