精鼎医药
Biostatistician II
Biostatistician II
发布于 5 个月前普通员工/个人贡献者
广州市
中级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
医疗、制药与临床研究
临床试验
团队领导
流程改进
统计分析
英语沟通
药代动力学
项目管理
SAS
AI 估算 · 25k–40k
该职位要求硕士及以上学历和中级经验，涉及临床试验统计，技能专业性强，市场人才相对稀缺，薪资竞争力高。
职位详情
关于这个职位
这是一个生物统计师II的职位，主要负责在临床试验中运用统计学方法，生成数据集和统计分析结果
你将协调项目团队，确保项目在预算和时限内完成，并与客户就统计和合同事宜进行沟通
此外，还需要参与流程改进、培训初级成员，并支持业务发展活动
最低要求
良好的分析能力
良好的项目管理能力
专业的态度
注重细节
对临床试验中的统计问题有良好的理解
具备独立工作的能力
良好的指导/领导能力
统计学或相关领域的博士学位（入门级），或统计学或相关领域的硕士学位并具备一定经验
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，生成和/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，在给定的时间线和预算内成功完成项目
作为关键联系人，与客户就统计和合同问题进行互动
协助制作分析计划、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）
指导和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
- 平台优势：在跨国制药巨头工作，能接触国际多中心临床试验项目，行业视野和项目经验价值高
- 技能积累：深度参与从数据到报告的完整统计流程，专业技能（如SAS、临床试验统计）会得到系统锻炼和认证
- 职业稳定性：医药研发行业受经济周期影响相对较小，生物统计作为核心支持职能，岗位需求长期稳定
- 技术更新与跨领域要求：需持续学习新的统计方法和行业法规（如ICH指南），并理解复杂的医学和药理学背景知识
- 沟通协调复杂：作为统计方，需要与临床、数据管理、编程等多部门协作，并向非统计背景的客户清晰解释结果
- 适合拥有统计学或相关专业硕士/博士学位，注重细节、逻辑严谨，并希望在医药研发领域长期发展的技术型人才
缺点 / 挑战
- 工作强度与精度要求高：临床试验数据关乎药品审批，分析工作必须极度严谨， deadlines 压力大，容错率低
角色解读
- 专业路径：可向高级生物统计师、统计编程专家或特定治疗领域（如肿瘤学）的统计顾问发展，深化技术专长
- 管理路径：凭借项目领导和团队指导经验，可转向统计团队负责人、项目经理或临床运营相关管理岗位
- 行业拓展：积累的临床试验经验可向医药研发、数据科学、真实世界研究或监管事务等更广泛领域延伸
- 运用统计学方法处理临床试验数据，生成数据集和统计报告，确保分析结果的准确性和可靠性
- 作为项目核心成员，协调团队工作，管理项目进度和预算，并与客户直接沟通统计方案和结果
- 参与内部流程优化和质量改进，并承担培训指导初级同事的职责，支持团队能力建设
- 扎实的统计学理论基础，能够理解并应用中等难度的统计方法解决临床试验中的实际问题
- 熟练的数据处理与编程能力，特别是使用SAS等工具进行高效的数据分析和质量控制
- 良好的项目管理和团队协作能力，能够领导小型项目，确保按时交付，并与内外部客户有效沟通
申请策略
- 深入了解精鼎医药（Parexel）的核心业务和主要服务的客户领域，在面试中展现出你对CRO行业和公司文化的认同
- 准备1-2个你如何处理复杂数据、解决统计难题或改进工作流程的具体案例，用STAR法则清晰阐述
- 重点突出与临床试验相关的项目经验，详细描述你负责的统计设计、数据分析过程、使用的工具（如SAS）和最终成果
- 展示你的项目管理或团队协作经历，例如如何协调资源、确保时间线，或指导他人完成统计任务
- 量化你的英语能力证明，如托福/雅思成绩、英文论文发表、或在跨国环境中的工作/交流经历
- 如果SAS技能不熟练，可优先通过官方认证课程或实战项目快速提升，这是该职位的明确加分项
- 系统复习临床试验各阶段（I-IV期）的统计设计要点和常见问题，并了解ICH、GCP等相关法规指南
- 加强商务英语，特别是与客户沟通、撰写统计报告和参与会议答辩相关的口语和书面表达能力
面试指南
- 针对技术问题：采用“原理阐述 + 实际应用 + 结果验证”的结构
- 先说明使用的统计方法原理，再结合具体数据或场景解释如何应用，最后说明结果如何支持结论或决策
- 针对行为或情境问题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出你在其中采取的具体行动、展现的技能（如分析、沟通、领导力）以及带来的可量化或可感知的积极成果
- 请描述一个你参与过的临床试验统计项目，你在其中扮演什么角色？遇到了什么统计挑战，如何解决的？
- 你如何确保统计分析结果的质量和准确性？请分享你的质量控制流程
- 如果项目时间紧迫，但数据清理或分析遇到意外问题，你会如何协调团队并管理风险？
- 请解释一下随机化、盲法在临床试验设计中的作用，以及你会选择哪种统计检验方法分析主要终点？
- 你如何向没有统计学背景的临床医生或项目经理解释一个复杂的统计结果？
职位点评
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