勃林格殷格翰
Principal Clinical Data Scientist II
Principal Clinical Data Scientist II
发布于 大约 4 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
专家级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
医疗、制药与临床研究
Gxp
Sas
临床试验
数据科学
机器学习
统计学
跨部门协作
领导力
AI 估算 · 35k–55k
资深临床数据科学家，博士+5年经验，制药行业头部公司，技能稀缺，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是勃林格殷格翰的Principal Clinical Data Scientist II，负责领导复杂临床试验的数据科学工作，包括设计、转换、分析和报告
您将参与跨部门合作，推动数据科学创新，并指导内部和外部团队
适合具有深厚统计学背景和丰富临床数据经验的资深专业人士
最低要求
Master of Science (MSc) with 8+ years related experience or Doctoral Degree (PhD) with 5+ years related experience in Statistics, Mathematics, Computer Science or related field (Psychology, Data Science, Finance, etc).
Thorough knowledge of statistical methodology, design of experiments such as clinical trials, basic terminology of the supported area/asset and on processing information such as clinical trial information.
In-depth understanding of advanced statistical concepts related to Data Science.
Language skills: English & Chinese: fluent (Read/Write/Speak).
Advanced working knowledge of broad variety of aspects of relevant software languages.
Mindful of local, global, internal and external cultures to ensure that messages are received positively and effectively.
Ability to lead and facilitate meetings.
Ability to develop and deliver training related to data science topics.
Evidence of strong teamwork, also in global and remote context.
Good interpersonal skills with the ability to interact effectively with people, internally and externally (e.g. CROs, experts, management).
Ability to pro-actively identify issues and solutions and to interact with internal and external bodies on routine data science issues.
工作职责
领导并监督复杂研究/项目（如复杂I-IV期临床试验或具有BI经验的既定项目）的设计、转换、分析和报告，支持复杂的国际项目
领导并监督来自临床药物生命周期过程的其他数据（如注册库和真实世界数据库）的设计、转换、分析和报告，针对特定用例或项目/资产
紧跟勃林格殷格翰内外的数据科学发展，将洞察转化为新的数据科学方法，应用于药物发现、临床开发、注册、生产或营销
向BDS同事及勃林格殷格翰内外的其他专业人士呈现关于复杂数据科学方面的令人信服的验证故事
确保数据转换和分析规范的完整性、正确性，并符合部门指南、SOP以及适用的GxP要求
指导并/或领导其他同事、内部和外部客户及外部提供商完成数据科学相关任务
参与勃林格殷格翰跨职能内部工作组，或领导跨职能One Human Pharma内部工作组，驱动/规划相关数据科学方面
参与外部工作组
如果适用，作为BDS产品负责人支持临床药物生命周期过程，直至物质/资产级别
确保BDS内部及与勃林格殷格翰其他部门的跨职能和团队协作
根据需要和可能履行其他职能的任务
促进跨职能和团队思维
支持培育创新的数字方法，以产生复杂、智能的优化解决方案、创新流程和预测模型
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全球顶尖制药公司，平台大，资源丰富，接触前沿临床数据科学
- 负责复杂项目，技能积累快，职业发展空间广阔
- 跨部门合作机会多，提升沟通和领导能力
- 对专业知识和经验要求极高，需持续学习新技术
- 涉及多方协作，需平衡内外部利益相关者
- 适合具有深厚统计学背景和多年临床数据经验，渴望在制药行业从事高难度数据科学工作的资深专业人士
缺点 / 挑战
- 工作强度较大，需要应对复杂的临床试验和时间压力
角色解读
- 可在数据科学领域深耕成为首席科学家或技术院士
- 可转向管理路径，担任数据科学团队负责人或总监
- 也可跨界至药物研发其他领域，如临床开发或注册
- 领导复杂临床试验的数据科学工作，包括统计分析、数据转换和报告
- 将数据洞察转化为创新的数据科学方法，支持药物研发全生命周期
- 参与跨部门协作，指导内外部团队，并代表公司参与外部工作组
- 确保数据流程符合GxP和SOP要求，保证数据完整性和正确性
- 扎实的统计学和实验设计基础，特别是临床试验相关
- 精通R、Python或SAS等数据分析编程语言
- 深入理解数据科学中的高级统计概念（如机器学习）
- 流利的中英文沟通能力，能领导会议并培训他人
申请策略
- 关注勃林格殷格翰的研发管线，了解其在心血管、肿瘤等领域的重点
- 面试时准备一个完整的项目案例，展示从设计到分析再到沟通的全过程
- 突出临床数据分析项目经验，尤其是复杂试验的领导角色
- 展示编程技能（R/Python/SAS）和统计建模能力
- 强调跨团队协作和培训他人的经历
- 如有真实世界数据或机器学习项目，务必提及
- 可学习高级机器学习方法（如深度学习、因果推断）
- 加强GxP和监管标准知识
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 强调方法学严谨性（如敏感性分析、多重比较校正）和沟通效果
- 请描述一个你领导的复杂临床试验数据分析项目，你如何确保结果的可信度？
- 如何处理数据缺失和偏差问题？
- 如何向非技术背景的同事解释复杂的统计概念？
- 你如何跟进数据科学领域的最新进展并应用到工作中？
- 请举例你如何指导初级同事或外部合作方完成数据科学任务
- 复习临床试验设计的基本类型和统计方法（如非劣效性检验、生存分析）
职位点评
74
综合评分
头部药企资深数据科学家岗位，薪资优厚，技术前沿，但现场办公且未提及弹性工作。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
更适合这类人
适合追求技术成长和职业发展的资深数据科学家，对生活灵活性要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
该职位薪资较高，福利齐全（制药行业头部公司），但未在JD中明确列出具体福利。薪资信号为市场水准，整体补偿性较好。
薪资信号市场水准 (35K-55K/月)
成长发展
85较高
职位要求高级技能，涉及前沿数据科学方法（机器学习、真实世界数据），有领导机会和培训职责，成长空间大。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据科学、机器学习、R、Python、SAS、临床试验
成长机会培训、领导、跨部门
业务类型profit_center
工作生活
50较低
工作地点在上海，现场办公，未提及弹性工作或远程。制药公司通常工作时间规律，但可能因项目有压力。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
制药行业致力于治病救人，有正向社会影响。但职位侧重数据科学，直接使命驱动感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号创新药物、满足患者需求
创新程度积极采用新技术
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