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精鼎医药
Biostatistician I
立即应聘

Biostatistician I

发布于 5 个月前

普通员工/个人贡献者

Taipei, Taipei City, Taiwan
初级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
医疗、制药与临床研究
临床试验
团队指导
数据质量
统计分析
英语沟通
药代动力学
项目管理
SAS

AI 估算 · 45k–70k

作为医药研发领域的技术核心岗，需要扎实的统计学和编程技能，市场需求稳定且专业门槛较高，薪资具备竞争力。

职位详情

关于这个职位

这是一个面向生物统计师的初级职位

您将主要负责在临床试验项目中，运用统计方法进行数据分析和结果输出，并参与项目协调与客户沟通
该职位要求具备扎实的统计学基础和一定的项目管理能力，是进入医药研发领域数据分析岗位的绝佳起点

最低要求

学历要求：统计学或相关领域的博士学位（入门级），或拥有一定经验的统计学或相关领域硕士学位

技能要求：良好的分析能力、项目管理能力和专业态度
注重细节
对临床试验中的统计问题有良好的理解
能够独立工作
具备良好的指导/领导能力
语言要求：除本地语言外，具备良好的英语书面和口语能力

工作职责

运营执行：使用高效的编程技术，生产和/或质量控制衍生数据集以及简单和高级的统计输出

理解并应用中等难度的统计方法
协调并领导项目团队，在给定的时间表和预算内成功完成项目
作为关键联系人，就统计和合同问题与客户互动
协助制定分析计划、统计报告、综合临床报告中的统计部分以及其他流程支持文件
持续检查自己的工作，确保首次质量
为内部客户提供统计分析培训
主动参与和/或领导流程/质量改进计划
根据需要出差、参加并积极贡献于各类客户会议（例如讨论分析概念、展示和讨论研究结果）
指导并培训部门的初级成员
主管/经理定义的其他职责
业务发展：支持业务发展，例如通过参加和准备投标答辩会议

优先资格

具备SAS编程经验者优先

具备药代动力学数据知识者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 行业前景好：医药研发是长青行业，生物统计作为核心支持职能，职业稳定性和需求持续性强
  • 技能含金量高：掌握的统计学方法和临床试验知识专业壁垒高，不易被替代，且技能可迁移至其他数据密集型行业
  • 平台优势：在跨国CRO公司工作，能接触国际多中心临床试验项目，流程规范，有利于建立行业视野和人脉
  • 工作价值感：工作直接贡献于新药研发，可能对改善患者生命健康产生实际影响
  • 技术要求高：需要持续学习新的统计方法、监管要求和软件工具，以跟上行业发展和项目需求
  • 沟通复杂度：作为技术与业务的桥梁，需要向非统计背景的临床医生、项目经理或客户清晰解释复杂的统计概念和结果
  • 适合对统计学有浓厚兴趣、注重细节、乐于解决复杂问题，并希望将技术能力应用于具有社会价值的医药健康领域的求职者

缺点 / 挑战

  • 工作压力：项目有严格的时间线和质量要求，需要在多个项目间平衡，可能面临交付压力

角色解读

  • 专业纵深：可以从初级统计师成长为高级/首席统计师，负责更复杂的研究设计和统计方法学创新，成为特定治疗领域的统计专家
  • 管理路径：凭借项目协调和团队指导经验，可向统计团队负责人、项目经理或临床运营管理方向发展
  • 行业拓展：积累的经验可向医药企业的数据科学、真实世界研究、市场准入等更广泛的领域延伸
  • 核心工作是运用统计软件（如SAS）处理临床试验数据，生成符合规范的分析数据集和统计报告，确保数据质量和分析结果的准确性
  • 作为项目团队的关键成员，需要协调资源、管理时间线，并作为统计方面的主要接口与客户沟通，解释分析方法和结果
  • 除了执行分析，还需要参与制定研究分析计划、撰写报告章节，并可能参与流程优化和内部培训工作
  • 硬技能：扎实的统计学理论基础，熟悉临床试验的统计设计和方法
  • 至少掌握一种统计编程语言（如SAS）
  • 良好的英语读写能力
  • 软技能：出色的逻辑分析和问题解决能力
  • 基本的项目管理和跨部门协调能力
  • 注重细节，追求高质量输出

申请策略

  • 申请前可了解精鼎医药（Parexel）的主要服务领域和近期参与的知名临床试验，在面试中展现出对公司和行业的兴趣与了解
  • 重点突出与统计学、数据分析相关的课程、项目或论文经历，特别是涉及临床试验或医药数据的研究
  • 详细描述使用SAS或其他统计软件（如R）进行数据清洗、分析和可视化的具体项目经验，量化成果
  • 展示任何团队合作、项目协调或客户沟通的经历，以证明软技能
  • 明确列出英语能力水平（如托福/雅思成绩，或全英文教学/工作经历）
  • 如果不会SAS，可优先学习基础SAS编程和数据步操作，这是该领域的行业标准工具之一
  • 深入学习临床试验的基本设计（如随机对照试验）和常用统计方法（如生存分析、混合效应模型）
  • 通过阅读ICH E9等指南或相关书籍，加强对药物研发法规和行业标准的理解

面试指南

  • 对于技术问题，采用“情境-任务-行动-结果”(STAR)法则来结构化回答，重点突出你的分析思路、技术选择和问题解决过程
  • 对于行为或场景问题，展示你的专业判断、沟通技巧和以质量/客户为导向的思维方式
  • 在回答动机类问题时，将个人兴趣、技能匹配与行业/公司的价值结合起来，表达长期发展的意愿
  • 请描述一个你使用SAS（或R）处理和分析数据的完整项目经历，遇到了什么挑战，如何解决的？
  • 你对临床试验中的随机化和盲法如何理解？它们在统计上有什么重要性？
  • 如果项目时间紧迫，但数据清理时发现了一个重大不一致问题，你会如何处理？
  • 请举例说明你如何向一个没有统计学背景的人解释一个复杂的统计概念或分析结果
  • 你为什么想从事生物统计师的工作，特别是CRO行业的生物统计师？

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