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Data Excellence Manager
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Data Excellence Manager

发布于 大约 1 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
Ai Agent
Llm
Power Bi
Sfe
制药行业
商业智能
数据治理
数据清洗
生成式Ai

AI 估算 · 25k–40k

外企制药公司经理级，上海，6年以上经验，薪资竞争力强，预计月薪2.5万-4万。

职位详情

关于这个职位

作为阿斯利康SFE部门的数据卓越经理，你将深入理解制药商业场景，统一KPI计算逻辑和业务定义标准，使用Power Query进行数据清洗和质量管理，并探索AI Agent与LLM优化数据管理流程

此职位要求6年以上制药行业经验，强数据治理和Power Query技能

最低要求

信息管理、数据科学、计算机科学、药学、生命科学、工商管理或相关专业本科学位，硕士学位优先

至少6年制药/生物技术行业经验，核心经验在商业数据管理、SFE数据治理、销售市场业务数据分析或商业MI报告领域
熟悉制药商业运营模式、医药代表销售场景、医院/渠道业务逻辑及行业合规要求
元数据管理、数据血缘、业务术语表、关键数据元素定义和主数据协调的实际专长
强大的数据处理能力：精通Power Query（Excel & Power BI）进行数据提取、转换、合并、去重、分析和构建可重复的数据清洗逻辑
能独立处理大量非结构化原始业务数据集并交付标准化清洁数据资产

工作职责

跨职能数据对齐与中央报告联络*

作为SFE团队、MI团队、数字团队和IT团队之间的专属沟通联络人，统一企业中央报告中跨职能团队的数据呈现标准
为中央仪表盘和标准化报告中使用的所有核心KPI对齐统一的统计口径、计算逻辑和维度定义
消除因业务解释不同导致的不一致指标
记录正式的KPI逻辑库、标准计算公式和业务解释规则，将其嵌入企业业务术语表和数据字典供全局参考
数据质量与完整性管理（实际操作数据处理）*
使用Power Query（Excel/Power BI）进行实际数据剖析、清洗和异常识别，提取、转换和加载业务数据集
确保所有类型的BI报告/AI工具和报告中的数据一致性和数据质量
利用生成式AI、大语言模型（LLMs）和AI Agent优化数据管理与报告工作流*
设计和部署AI Agent辅助自动化工具，以加速MI和行为报告的业务术语表编写、数据字典维护、关键数据元素提取和跨部门KPI标准对齐

优先资格

在数据治理、MI报告或数据管理场景中部署企业AI Agent、生成式AI工具（如Copilot、Azure OpenAI）的完整实践或项目案例

构建LLM辅助业务术语表、数据字典和KPI逻辑标准化工具的实际经验

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 外企头部药企，平台大、流程规范，职业稳定性高
  • 接触前沿的AI Agent和LLM应用，技能提升空间大
  • 跨部门协调经验，锻炼沟通和项目管理能力
  • 薪资福利在行业中上水平，发展路径清晰
  • 需处理大量非结构化数据，工作细致度要求高
  • 跨部门沟通可能存在推诿或理解偏差，需要较强的协调能力
  • AI技术应用尚在探索阶段，需持续学习和试错
  • 适合有制药行业数据分析经验，希望深入数据治理和AI应用的技术型人才

缺点 / 挑战

暂无明显挑战项

角色解读

  • 向数据治理专家或商业智能架构师发展
  • 积累行业知识后成为SFE或数据管理负责人
  • AI驱动的数据管理方向，成为创新数字化转型专家
  • 统一跨部门KPI标准和业务术语，确保数据一致性
  • 使用Power Query进行数据清洗、转换和质量控制
  • 引入AI Agent和LLM自动化数据管理与报告流程
  • 精通Power Query (Excel/Power BI) 进行数据清洗和ETL
  • 熟悉制药行业商业运营、SFE和数据治理
  • 具备元数据管理、业务术语表和数据字典建设经验
  • 了解生成式AI和LLM在企业数据场景中的应用

申请策略

  • 关注阿斯利康数字化转型战略，在面试中展现对数据驱动业务的理解
  • 准备一个你主导的数据标准化或AI自动化案例，用STAR法则呈现
  • 突出制药行业SFE或数据治理项目经验，特别是KPI统一、数据标准制定
  • 展示Power Query具体案例，如清洗大量业务数据、建立自动化流程
  • 如有AI Agent或LLM项目经验，务必重点描述
  • 强调跨部门协作和沟通能力，以及推动标准落地的成果
  • 深入学习Power Query高级技巧（M函数、性能优化）
  • 了解Azure OpenAI或Copilot在数据管理中的应用场景

面试指南

  • 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答
  • 强调业务理解与技术实现的结合，展示跨部门视角
  • 遇到挑战时，说明分析过程、权衡方案和最终决策逻辑
  • 请描述你如何处理跨部门KPI标准不一致的问题？
  • 举一个你使用Power Query解决复杂数据清洗的例子
  • 你有使用AI Agent或LLM的实际经验吗？请详细说明
  • 如何确保数据质量在多个报告系统中的一致性？
  • 你对制药行业的商业运营模式有什么理解？

职位点评

76
综合评分

外资药企数据卓越经理，技术前沿、薪资良好，工作生活平衡一般。

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，能接受一定现场办公要求的数据专业人才。
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60
使命价值70

薪资福利

80较高

该职位为外企巨头，薪资福利有竞争力，但未明确提及具体金额和福利，偏市场水准。

薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）

成长发展

85较高

职位要求AI Agent、LLM等前沿技术，且有跨部门协作机会，成长空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Power Query、Power BI、AI Agent、生成式AI、LLM
业务类型profit_center

工作生活

60中等

办公地点为上海，未提及弹性或远程，加班信号未明确，工作生活平衡一般。

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

制药行业影响患者健康，但该职位偏后台数据管理，社会影响力中性。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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