阿斯利康
IT Product Owner, Beijing AI Center
IT Product Owner, Beijing AI Center
发布于 3 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
Agile
Ai/Ml
Cloud Architecture
Data Platform
Fair Data
Stakeholder Management
值不值得投
83综合评分
综合评分 83
前沿AI制药领域、高成长性、强使命感、跨国平台资源
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 360 个在招 · 其中产品经理 3 个
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
负责阿斯利康北京AI中心发现数据平台的愿景、战略与路线图，管理从数据采集到自动化及AI赋能的全生命周期
需深入理解药物发现流程，主导跨职能敏捷团队交付，确保数据符合FAIR原则并满足合规要求，推动实验室自动化与AI模型在研发中的应用
最低要求
学历：计算机科学、数据科学、生物信息/化学信息、化学、生命科学或工程相关专业学士（必需）
硕士或博士优先
经验：8年以上制药/生物技术R&D、IT、科学信息学、数据工程或实验室自动化经验，其中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
技术技能：
深刻理解药物发现流程（靶点ID/验证、命中发现、苗头优化、候选物选择）及DMTA周期
拥有研发环境中数据平台（如云数据湖/湖仓、数据集成、科学数据管理）的所有权或领导经验
掌握现代数据架构：云（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（仪器集成、自动数据采集或工作流自动化）
有启用AI/ML或GenAI解决方案的实践经验，清楚数据需求、MLOps及模型风险
拥有产品愿景、路线图和产品积压项的所有权记录，以及敏捷交付、产品预算和供应商管理经验
语言：流利英语和普通话书面及口语能力
计算机素养：Python和SQL基础知识
熟悉数据平台工具（Databricks, Snowflake, Airflow等）
熟练使用Jira, Confluence, Power BI等
工作职责
数据平台愿景、战略与路线图：
拥有发现数据平台和自动化能力的产品愿景、战略和多年度路线图，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和虚拟筛选、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、数据摄入和集成服务、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/复用决策
将科学需求转化为以结果为导向的路线图，包含明确的OKR和可衡量的价值假设
发现数据管理与FAIR数据：
拥有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、受控词表和本体论，以及采用行业标准（如Allotrope数据格式），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），具有明确的所有权、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：
拥有仪器到云数据采集的自动化路线图，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/自驱动实验室概念
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）并在站点间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AI就绪，以支持预测性和生成性AI，例如属性和ADMET预测、生成性分子设计、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，例如对数据的自然语言访问、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的责任和道德AI原则及数据治理
业务伙伴关系、积压项与敏捷交付：
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项
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、知识产权保护，并遵守中国关于数据安全、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
指导和建议工程师、分析师和初级产品负责人，推广产品和数据管理最佳实践
优先资格
认证：产品所有权认证（CSPO, PSPO, SAFe POPM）优先
云平台和数据平台认证（AWS, Databricks, Snowflake）或AI/ML培训加分
熟悉发现信息学系统（ELN, LIMS, 化合物注册、样本管理、分析平台、SDMS）
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
全球矩阵式组织经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于生物医药与人工智能交叉的前沿领域，技术栈先进（GenAI, MLOps, Lab Automation）
- 阿斯利康作为全球顶级药企，提供稳定的平台和丰富的资源
- 能够直接参与创新药物研发，社会价值高
- 复合型人才需求大，职业壁垒高
- 需要同时理解复杂的科学流程和工程技术，学习曲线陡峭
- 跨国矩阵式组织沟通成本高，需协调多方利益相关者
- 适合拥有药学/生物背景且转型做产品或数据管理的复合型人才，或对药物研发感兴趣的技术型产品经理
- 需要具备极强的学习能力、沟通技巧和战略思维
缺点 / 挑战
- 数据合规（特别是跨境数据传输）压力大
- 敏捷交付与科学严谨性之间的平衡具有挑战性
角色解读
- 职业路径可向更高层级的产品总监或研发数字化负责人发展，专注于构建更复杂的AI驱动的药物发现生态系统
- 也可横向拓展至全球数据战略部门，参与跨国数据治理和标准化工作
- 随着AI在制药行业的深入，该角色将成为连接传统药学与现代数据科学的核心枢纽
- 作为数据平台的产品负责人，你需要制定发现数据平台的战略路线图，连接科学需求与技术实现
- 你负责管理从数据采集、清洗到自动化和AI赋能的全生命周期，确保数据符合FAIR原则
- 同时，你需要领导跨职能敏捷团队，协调内部科学家、外部供应商及全球团队，推动平台落地并产生业务价值
- 必须具备深厚的药物发现流程知识（如靶点验证、高通量筛选等）和科学数据管理经验
- 需要精通现代数据架构（云数据湖、API、元数据管理）及FAIR数据原则
- 熟练掌握敏捷开发（Scrum/Kanban）和产品管理工具（Jira等）
- 具备良好的沟通能力，能在科学家和技术人员之间架起桥梁，并熟悉中国数据合规法规
申请策略
- 在申请中强调你对'AstraZeneca's values'的认同
- 准备展示如何平衡创新与合规的案例
- 了解阿斯利康在数字疗法和AI药物发现方面的最新动向
- 突出展示在数据平台或科学信息系统方面的产品管理经验
- 强调对药物发现流程的理解，以及如何将科学需求转化为技术解决方案
- 列举使用FAIR原则、自动化或AI提升研发效率的具体案例
- 体现跨职能领导和供应商管理能力
- 加强云数据平台（AWS/Databricks）和AI/ML基础知识的理解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为面试题
- 对于技术问题，结合具体场景解释技术选型的理由
- 对于战略问题，展示从业务价值出发的思考逻辑
- 强调数据治理、合规性和用户体验的平衡
- 请描述你过去如何定义和管理一个复杂数据产品的路线图？
- 你如何确保科学数据符合FAIR原则？请举例说明
- 在药物发现过程中，数据平台如何解决主要的瓶颈问题？
- 如何处理科学家与技术团队之间的沟通障碍？
职位点评
薪资福利85
成长发展92
工作生活65
使命价值90
薪资福利
85较高
阿斯利康作为已上市跨国巨头，提供具有市场竞争力的薪资和完善的福利体系，符合高级专家岗位的薪酬水准。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
92较高
该职位处于AI与药物研发的交叉前沿，涉及GenAI、自动化实验室等新兴技术，且要求主导全球战略，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈GenAI、MLOps、LLMOps、Knowledge Graphs、Lab Automation、FAIR Data、AWS、Databricks
业务类型profit_center
工作生活
65中等
跨国药企通常提供较好的工作环境和合规保障，但该岗位要求协调全球团队和处理复杂项目，可能存在一定的工作压力和出差需求。
工作模式未明确
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
90较高
直接参与创新药物研发，通过数据和技术加速新药上市，具有显著的社会价值和使命感，符合阿斯利康改善患者生活的使命。
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improve patients' lives、responsible and ethical AI principles
创新程度积极采用新技术
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