阿斯利康
Data Scientist
Data Scientist
发布于 3 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Machine Learning
Nlp
Sql
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
跨国药企核心数字化项目，使命驱动型岗位，技术前沿且社会价值高，工作地点位于生产基地
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
3.5万
比数据科学中位数低
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
职位详情
关于这个职位
阿斯利康无锡工厂数字灯塔团队招聘数据科学家，负责将高级数学与建模算法应用于供应链全价值链（如仓储、制造、质量等）的数据分析
你需要利用Python进行机器学习模型开发与验证，解决复杂的业务问题，提供数据洞察以支持智能工厂转型和决策优化
最低要求
拥有数学、统计学、计算机科学、工程或相关定量领域的硕士学位（或同等工作经验）
能够独立探索其他领域，评估数据就绪情况，得出结论并推荐行动
具备使用Python进行常见数据格式操作及可视化技能，以快速验证想法
具备使用Python进行机器学习模型训练和验证的经验
具备计算机视觉、NLP或其他领域的深度学习经验
自我驱动，具有主动性
良好的沟通能力，习惯与拥有不同能力背景的合作伙伴协作（包括无编程经验者）
具备数据库系统经验（首选SQL，NoSQL也可）
英语流利（听说读写）
工作职责
协调实施新型建模解决方案，以驱动定义项目范围内的数据集洞察
包括整合来自多个不同来源和模态的复杂数据，并应用数据科学的专门方法
利用特定领域的理解，将非结构化、复杂的业务问题转化为可处理的分析问题，从而创建分析解决方案
开发高级预测模型和计算方法，以指导并塑造项目范围内的决策制定
作为主题专家，就关键数据、分析平台和数据科学的最佳使用方式，为协作者提供培训和咨询
与合作伙伴建立有效关系，确保交付资源和服务的价值实现
清晰客观地沟通结果及其相关的不确定性和局限性，以塑造解决方案
维护生产化的数据科学解决方案和工作方式，以满足项目范围内的监管和证据要求及高质量标准
优先资格
有云平台经验（如Snowflake, AWS, Azure）
熟悉软件开发工具和原则（如版本控制、共享仓库、CI/CD、Scrum、敏捷）
有商业智能工具经验（如Qlik Sense, Power BI）
懂中文
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：阿斯利康作为全球顶尖药企，提供稳定的职业发展和完善的福利体系
- 技术前沿：身处‘数字灯塔’项目，接触工业4.0、智能制造等前沿应用场景
- 业务价值：直接参与核心供应链优化，工作成果对业务有显著影响，成就感强
- 团队氛围：跨学科、国际化团队，注重创新与协作，有利于个人能力提升
- 领域知识门槛：需要快速学习制药供应链和GMP合规要求，业务理解难度大
- 沟通成本：需频繁与非技术背景的利益相关者沟通，对软技能要求极高
- 适合具备扎实算法功底、对制药或制造业感兴趣、且擅长跨部门沟通的技术人才
缺点 / 挑战
- 数据复杂性：处理多源异构数据，且需满足严格的监管证据要求，工程化挑战高
角色解读
- 纵向发展：成为高级数据科学家、首席数据科学家或数据科学团队负责人
- 横向拓展：转向更广泛的数字化转型角色，如AI产品经理、业务分析总监
- 行业深耕：成为制药行业智能制造与数据应用的领域专家
- 深入理解制药供应链业务场景，将复杂的业务痛点转化为数据科学问题
- 使用Python构建机器学习、深度学习模型（如CV、NLP），进行数据清洗、特征工程和模型训练
- 部署和维护生产级数据解决方案，确保符合制药行业的监管和质量标准
- 作为数据专家，向非技术背景的业务伙伴解释分析结果，推动数据驱动的决策
- 扎实的统计学和数学基础，精通Python数据处理与机器学习库
- 具备深度学习实战经验（计算机视觉或NLP方向）
- 熟悉SQL及数据库操作，了解云平台（AWS/Azure/Snowflake）者优先
- 优秀的跨部门沟通能力和英语能力，能胜任国际化团队协作
申请策略
- 准备英文简历，因为工作语言包含英语，且团队国际化
- 在求职信中表达对制药行业使命感的认同，以及对数字化转型的热情
- 提前了解阿斯利康在无锡的业务布局，面试时可结合具体场景提问
- 突出Python机器学习项目经验，特别是涉及深度学习（CV/NLP）的案例
- 强调解决实际业务问题的经历，展示如何将数据洞察转化为商业价值
- 体现跨职能协作经验，证明能与非技术人员有效沟通复杂技术概念
- 如有制药、医疗或制造业背景，务必重点标注
- 补充制药行业基础知识，了解GxP规范对数据完整性的要求
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出你的技术选型理由和业务影响
- 业务导向：始终将技术解决方案与业务目标（如降本增效、质量提升）挂钩
- 合规意识：强调在数据处理全流程中对质量标准和法规遵循的重视
- 沟通技巧：展示你如何将技术语言转化为业务语言，促进共识达成
- 请介绍一个你使用Python和机器学习解决复杂业务问题的案例，你是如何定义问题和评估效果的？
- 在制药行业中，数据合规性至关重要
- 你如何在模型开发过程中确保数据的准确性和可追溯性？
- 如果业务部门提出的需求模糊不清，你会如何引导他们明确数据需求并转化为技术方案？
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活65
使命价值90
薪资福利
80较高
阿斯利康作为上市跨国巨头，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，虽未明确披露具体薪资，但整体补偿水平处于市场较高水准。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
85较高
职位处于公司‘数字灯塔’项目核心，接触前沿AI技术与智能制造场景，且公司提供国际化平台和长期职业发展支持，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、Machine Learning、Deep Learning、Computer Vision、NLP、SQL、AWS、Azure、Snowflake
成长机会long-term career aspirations、outstanding opportunities for collaboration and innovation、advancing your career
业务类型cost_center
工作生活
65中等
工作地点位于无锡工厂区域，可能通勤距离较远；虽然是大厂，但制造业背景可能意味着一定的现场工作要求，WLB信息未明确提及，整体中等。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
职位核心价值在于通过数据科学改善患者生活，使命感和正向社会影响力极强，符合追求工作意义的求职者。
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put patients first、make a positive impact on changing patients’ lives、impact lives through data
创新程度积极采用新技术
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