阿斯利康
经理--AI数据架构与分析
经理--AI数据架构与分析
发布于 6 个月前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
数据分析与科学
Aws/Azure/Gcp
医药行业
数据架构
数据治理
项目管理
Ai/Ml支持
ETL/ELT
SQL
Tableau/Power Bi
AI 估算 · 45k–75k
该岗位要求高级数据架构与医药行业经验，技能复合度高，且位于上海，市场竞争力强，薪资水平处于行业前列。
职位详情
关于这个职位
这是一个面向AI的数据架构与分析经理岗位，主要负责为医药行业的AI/ML项目设计并实施企业级数据战略与可扩展的数据架构
你将深入业务，通过构建多维分析框架和数据模型，为市场、销售等部门提供深度商业洞察，并建立符合行业规范的数据治理与合规体系
最低要求
学历与经验：硕士及以上学历，计算机科学、数据科学、统计学或相关领域
拥有5年以上数据架构、治理或深度分析经验，其中至少2年专注于医药、医疗器械或生命科学行业的商业化领域（如市场、销售、客户互动）
行业知识：熟悉医药行业商业运作模式、客户互动基本流程及相关数据合规与监管要求
核心技能：
数据架构：精通数据仓库、数据湖/数据网格等理念，具有设计可扩展数据平台及ETL/ELT流程的实际经验
数据分析：精通SQL，熟练使用Python或R进行数据分析与处理
具备使用Tableau、Power BI等工具构建数据产品的经验
数据治理：深刻理解数据治理框架，具备数据质量、元数据、主数据管理等实战经验
业务与软技能：出色的业务理解与沟通能力，能高效协同技术与非技术背景的伙伴
具备优秀的项目管理与多任务处理能力
工作职责
数据战略与架构设计：制定企业级数据战略，支持AI/ML项目的规模化落地
设计并规划面向AI的可扩展数据架构蓝图，整合多源商业数据，提升数据的可发现性、可交互性与可用性
基于现有基础，设计与升级数据平台，支持大规模、高效的数据流水线与AI模型训练需求，确保关键数据的实时/准实时供给
构建统一的数据模型与语义层，打破数据孤岛，提升跨部门协同效率
数据分析与商业赋能：深入业务，与市场、销售等部门紧密合作，将复杂的业务挑战转化为清晰的数据问题与解决方案
构建面向医生互动行为、内容效能、客户旅程的多维分析框架与核心数据模型，生成深度洞察
通过数据挖掘，识别关键互动模式，评估商业活动的有效性，为资源优化与策略调整提供精准的数据依据
数据治理与合规体系建设：建立并持续优化符合医药行业规范的数据治理框架，确保全链路数据质量、安全性与完整性
主导制定并实施数据隐私与合规策略，确保所有数据处理活动满足全球及本地严格的监管标准
协同创新与能力建设：作为数据枢纽，与AI/ML团队深度协作，优化从数据到特征再到模型的数据供给流水线，加速AI模型的开发与迭代周期
推动数据文化与素养提升，通过培训与赋能，帮助业务团队更好地利用数据工具与洞察进行决策
技术前瞻与方案落地：评估并引入前沿的数据技术与工具，持续提升数据工程的效率与平台能力
管理相关技术供应商与合作伙伴，推动创新技术方案的成功落地
优先资格
具备在AWS、Azure或GCP等主流云平台设计和实施数据解决方案的经验
了解机器学习基本概念，并有为AI/ML项目准备、供给数据的实际支持经验
拥有在跨国企业环境中，领导或协调跨地域、跨职能团队完成数据项目的成功经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：在全球顶尖制药巨头工作，能接触海量真实业务数据和前沿AI项目，平台资源丰富
- 技能复合：同时深耕数据架构、分析和医药行业知识，形成难以替代的“技术+业务+行业”复合竞争力
- 职业前景：AI与数据在医药行业应用前景广阔，此岗位处于价值核心，职业发展空间大
- 影响力：工作直接赋能商业决策，能从数据层面看到自己对业务产生的实际影响，成就感强
- 要求极高：需要同时满足5年以上数据经验、2年医药行业经验及硕士学历，门槛很高，竞争激烈
- 沟通复杂：需频繁在技术团队（AI/ML）与非技术业务部门之间进行翻译和协调，对沟通能力是巨大考验
- 适合拥有资深数据架构或分析背景，并希望在具有高合规要求的医药行业，通过数据驱动业务、且不惧复杂沟通与管理的技术人才
缺点 / 挑战
- 合规压力：医药行业数据监管极其严格，需确保所有数据处理满足全球及本地法规，责任与风险并存
角色解读
- 技术路径：可向数据架构专家、首席数据官（CDO）或AI/ML工程领域的技术负责人方向发展
- 管理路径：凭借跨部门协同和项目管理经验，可晋升为数据部门总监或负责更广泛的数字化业务
- 行业路径：在医药行业积累的深度经验，为未来在生命科学、医疗科技等领域的顶级公司担任关键角色奠定基础
- 设计并实施支持AI/ML项目的企业级数据架构与平台，整合多源商业数据，确保数据的高效供给
- 深入医药业务场景，构建分析框架与数据模型，挖掘商业洞察，为市场、销售策略提供数据支持
- 建立并维护符合医药行业严格规范的数据治理与合规体系，确保数据全链路的质量与安全
- 作为技术桥梁，与AI团队及业务部门紧密协作，推动数据文化，并引入前沿技术提升工程效率
- 精通数据架构设计（如数据湖、数据仓库）和ETL/ELT流程，具备构建可扩展数据平台的实际经验
- 熟练掌握SQL、Python/R等数据分析工具，并能使用Tableau/Power BI等将数据转化为可视化产品
- 深刻理解数据治理框架，具备数据质量、元数据、主数据管理及医药行业合规要求的实战经验
- 拥有出色的业务理解、跨部门沟通及项目管理能力，能将复杂业务问题转化为数据解决方案
申请策略
- 深入了解阿斯利康的业务管线、数字化战略及在AI领域的应用，在面试中展现你对公司方向的认知
- 准备具体案例来阐述你如何处理数据孤岛、设计数据模型以及应对严格数据合规挑战的经历
- 重点突出在数据架构设计（如数据平台、ETL流程）和复杂数据分析（使用Python/SQL）方面的具体项目经验与成果
- 详细描述在医药、医疗器械或生命科学行业的相关工作经验，特别是支持市场、销售等商业化领域的案例
- 展示数据治理与合规方面的实战经验，如如何确保数据质量、安全及满足特定行业监管要求
- 用实例证明出色的跨部门协作、项目管理能力，以及将业务需求转化为技术方案的成功经历
- 若云平台经验不足，可快速学习AWS/Azure/GCP上数据解决方案（如Redshift, Databricks, BigQuery）的核心概念与案例
- 深化对机器学习流程（特征工程、模型训练数据准备）的理解，了解如何为AI项目优化数据供给流水线
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答，确保逻辑清晰、重点突出
- 在回答中不仅要说明“做了什么”，更要强调“为什么这么做”（技术选型、架构权衡）以及“带来了什么业务价值”（效率提升、成本节约、收入增长等）
- 对于涉及挑战或失败的问题，坦诚说明，但重点应放在从中学到的经验教训以及后续的改进措施上
- 请分享一个你从零开始设计或大规模升级数据架构以支持AI/ML项目的具体案例，遇到了哪些挑战，如何解决的？
- 在医药行业，数据合规至关重要
- 请描述你曾经实施或参与的一个数据治理/合规项目，你是如何确保项目满足监管要求的？
- 你如何将市场或销售部门一个模糊的业务问题（例如“提升医生互动效率”）转化为可落地的数据分析和解决方案？
- 请举例说明你如何管理一个涉及多部门（技术、业务、合规）的复杂数据项目，并确保其成功交付
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