阿斯利康
IT Product Owner, BAIC
IT Product Owner, BAIC
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公产品经理
产品经理
Cloud Architecture
Data Platform
Fair Data
Stakeholder Management
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
跨国药企核心研发数据产品负责人，技术前沿、社会价值高，成长空间大，工作强度适中偏高。
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
6.0万
比产品经理中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 350 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 产品经理 · 约 600 个在招
职位详情
关于这个职位
作为阿斯利康药物发现数据平台的产品负责人，负责制定数据平台与自动化的长期战略路线图
你需要将科学需求转化为技术架构，管理从数据采集、FAIR治理到AI就绪的全生命周期，并领导跨职能团队通过敏捷方式交付价值，确保数据合规与业务目标对齐
最低要求
学历：计算机科学、数据科学、生物信息/化学信息学、化学、生命科学或工程及相关领域的学士学位（必需）
经验：8年以上制药/生物技术研发、IT、科学信息学、数据工程或实验室自动化领域经验，其中包括3年以上担任数据产品的产品负责人、产品经理或平台主管经验
核心技能：
深入理解药物发现流程（靶点ID/验证、命中发现、苗头化合物优化等）及DMTA周期
拥有在研究环境中主导或领导数据平台（如云数据湖/湖仓、数据集成、科学数据管理）的经验
掌握现代数据架构知识：云平台（首选AWS）、数据管道与编排、API、元数据管理、数据质量与治理
实践经验应用FAIR数据原则、数据建模和本体论于科学数据
具备实验室或数据自动化经验，如仪器集成、自动数据采集或工作流自动化
有启用AI/ML或生成式AI解决方案的实战经验，清楚数据需求、MLOps及模型风险
拥有通过敏捷交付主导产品愿景、路线图和积压工作项的记录，以及管理产品预算和供应商的经验
语言：流利的英语和普通话书面及口语能力
工作职责
数据平台愿景、战略与路线图：
负责发现数据平台和自动化能力的产品愿景、战略及多年期路线图，与发现科学战略及全球研发、数据和IT战略保持一致
将平台能力映射到发现价值链（靶点ID/验证、命中识别如HTS/DEL/虚拟筛选、苗头到先导、先导优化、候选物选择）及DMTA周期，优先考虑数据和自动化消除最大瓶颈的地方
定义目标架构和技术栈（如云数据湖仓、数据摄入与集成服务、元数据和本体管理、知识图谱、API、分析和ML/AI工具），并根据企业架构做出构建/购买/复用的决策
将科学需求转化为基于结果的路线图，明确OKR和可衡量的价值假设
发现数据管理与FAIR数据：
负责端到端的发现数据生命周期：化学、生物学、测定、筛选、成像、组学和结构数据的捕获、摄入、策展、集成、存储、访问和归档
推动FAIR数据实践：数据模型、元数据标准、受控词表和术语表，以及行业标准（如Allotrope数据格式）的采用，使数据在项目间可查找、链接和重用
构建可重用、治理良好的数据产品（如化合物、测定结果、靶点和项目数据），明确所有权、质量规则和服务水平
将平台与核心发现系统集成，如ELN、LIMS、化合物注册和样本管理、测定数据分析工具和科学数据管理系统
实验室与数据自动化：
负责仪器到云端数据捕获的自动化路线图，消除仪器、分析工具和平台之间的手动数据处理和转录
与实验室自动化团队合作，将机器人、液体处理机、调度软件和自动化学及筛选工作流程连接到数据平台，尽可能使用SiLA等标准
使用现代编排工具自动化数据管道和工作流（摄入、处理、QC、分析、报告），并在AI设计下一个实验时支持闭环/自动驾驶实验室概念
衡量自动化效益（如周期时间、吞吐量、移除的手动工作量、数据质量），并在各站点扩展经过验证的解决方案
AI就绪数据与AI赋能：
使发现数据成为AI就绪状态，以支持预测性和生成式AI，如性质和ADMET预测、生成式分子设计、主动学习、基于图像的表型分析和生物基础模型
为ML和GenAI提供数据基础：策展的训练数据集、特征库、模型谱系和MLOps/LLMOps集成，与数据科学与AI团队合作
为发现科学家启用GenAI和代理解决方案，如自然语言数据访问、知识图谱搜索以及实验设计和分析的助手
确保AI和数据使用遵循阿斯利康负责任的伦理AI原则和数据治理
业务伙伴关系、积压工作与敏捷交付：
作为发现利益相关者的单一问责产品合作伙伴
通过产品发现和用户研究了解科学工作流和痛点
拥有并优先处理产品积压工作
定义史诗、用户故事和验收标准，并从MVP到规模化领导跨职能敏捷小队（数据和平台工程、自动化、UX、供应商/OSP）
管理与全球平台、集成和安全团队的依赖关系
在科学社区中推动采用、培训和变革管理
在全球数据平台论坛中代表中国发现需求
价值、预算、合规与能力建设：
跟踪平台KPI和价值实现（如数据可用性和重用、自动化覆盖率、DMTA周期时间、AI模型采用率），并向IT和业务领导层报告
管理供应商和OSP关系，包括SOW、SLA/KPI和绩效审查
确保数据完整性（ALCOA+）、信息安全、IP保护，并符合中国关于数据安全、个人信息和人类遗传资源的法规，包括跨境数据传输
在数据支持受监管研究时应用GLP/GxP控制
指导并辅导工程师、分析师和助理产品负责人，推广产品和数据管理最佳实践
优先资格
学历：化学信息学、生物信息学、计算化学/生物学、数据科学或相关领域的硕士或博士学位（优先）
认证：产品所有权认证（如CSPO, PSPO, SAFe POPM）优先
云和数据平台认证（如AWS, Databricks, Snowflake）及/或AI/ML培训为加分项
熟悉发现信息学系统（如ELN, LIMS, 化合物注册和样本管理, 分析平台, SDMS）
具有化学信息学或生物信息学数据经验（化学结构、SAR、HTS/HCS、成像、组学、结构生物学）
实验室自动化和机器人集成经验，实验室调度软件和标准（SiLA, Allotrope）
知识图谱、语义技术或生物基础模型经验
熟悉中国数据法规（PIPL, 数据安全法, 人类遗传资源）及跨境数据传输
全球矩阵式组织工作经验
计算机素养：Python和SQL工作知识
熟悉数据平台工具（Databricks, Snowflake, Airflow, dbt等）
精通Agile和产品工具（Jira, Confluence）、BI工具（Power BI, Spotfire）及日常GenAI工具
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于生物医药与AI交叉的前沿领域，技术栈先进且具有极高的行业壁垒
- 依托阿斯利康全球平台，拥有充足的资源和全球化的职业发展空间
- 工作内容兼具科学深度与技术广度，能显著提升个人在垂直领域的核心竞争力
- 稳定的上市公司背景，提供完善的福利体系和合规的工作环境
- 需要同时理解复杂的科学流程和IT架构，学习曲线陡峭，对复合背景要求极高
- 涉及全球协作，需应对跨时区沟通和矩阵式组织的复杂汇报关系
- 推动新技术在传统研发流程中的落地往往面临较大的变革阻力
- 适合拥有药学/生物信息学背景且转型做产品管理的资深人士，或具备深厚数据平台经验并渴望深入医药行业的IT专家
缺点 / 挑战
- 数据合规与安全压力巨大，需严格遵循中国及国际多重法规
角色解读
- 可向更高层级的数字化研发总监或首席产品官方向发展
- 也可横向拓展至全球数据战略专家或AI在制药应用的高级顾问角色
- 积累深厚行业Know-how后，可成为医药数字化转型领域的独立咨询专家
- 制定药物发现数据平台的长期战略路线图，连接科学需求与技术实现
- 管理全生命周期数据治理，确保数据符合FAIR原则并支持AI模型训练
- 领导跨职能敏捷团队，推进实验室自动化与数据平台的集成落地
- 协调全球与中国区的业务需求，管理供应商关系及项目预算
- 深厚的药物发现流程知识及科学数据管理背景
- 精通云数据架构、数据治理（FAIR）及AI/ML数据准备
- 丰富的产品管理经验，包括路线图规划、Backlog管理及敏捷交付
- 优秀的跨文化沟通与利益相关者管理能力
申请策略
- 重点阐述如何将科学痛点转化为技术解决方案的故事
- 展示你如何平衡全球标准化与中国本地化需求的能力
- 突出展示在药物发现或生命科学领域的数据平台搭建经验
- 强调FAIR数据原则实施、实验室自动化集成或AI数据就绪的具体案例
- 量化展示通过产品管理带来的效率提升（如缩短DMTA周期、提高数据复用率）
- 补充对ASCRX、Allotrope等制药行业特定数据标准的深入了解
- 强化对生成式AI在分子设计中应用的最新趋势认知
- 提升对数据隐私法规（如PIPL、GDPR）在跨境数据传输中合规落地的实操能力
面试指南
- STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，重点突出数据驱动的业务价值
- 桥梁思维：始终围绕“科学价值”与“技术可行性”的平衡点进行回答
- 合规意识：在涉及数据流动和AI应用时，主动提及合规性考量
- 请分享一个你如何将复杂的科学数据需求转化为具体数据平台功能的需求分析过程
- 在推动FAIR数据原则落地时，你遇到过哪些阻力？是如何解决的？
- 如何评估实验室自动化投资回报率（ROI）并决定扩展范围？
- 面对全球研发团队与中国本地需求的差异，你如何进行优先级排序？
- 请描述你管理AI/ML数据管线时的质量控制和风险规避策略
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值88
薪资福利
85较高
作为已上市跨国巨头的高阶岗位，薪资水平处于市场中上，福利体系完善，稳定性高，对补偿性动机满足度较好。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
92较高
职位涉及前沿的AI/ML、FAIR数据及自动化技术，处于行业技术前沿，且在全球矩阵组织中工作，成长空间极大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI/ML、GenAI、FAIR Data、Cloud Data Lakehouse、Lab Automation、Knowledge Graphs、MLOps
业务类型profit_center
工作生活
65中等
虽为外企，但高阶产品负责人需对接全球团队及多部门协作，工作强度可能较高，WLB取决于具体团队文化，总体中等偏上。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
88较高
直接服务于新药研发，通过数据技术加速药物发现进程，具有显著的社会价值和使命感，属于正向影响力较高的领域。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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