阿斯利康
Director/Senior Director, Data Governance (China)
Director/Senior Director, Data Governance (China)
发布于 1 天前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据工程
Ai治理
Cdisc
Pipl
元数据
数据安全法
数据治理
数据血缘
数据质量
网络安全法
AI 估算 · 70k–140k
外资药企总监级，数据治理法规人才稀缺，薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
领导阿斯利康中国研发部的数据治理工作，制定本地数据与AI政策标准，确保符合中国及全球法律法规
负责跨域数据转移、AI治理、数据质量与风险管理，并与全球团队协作推进企业级数据平台建设
适合在跨国药企数据治理领域有深厚经验的专业人士
最低要求
学士学位，高级学位优先
在受监管的跨国生物制药研发领域具有丰富的数据治理领导经验
深入了解中国法规（PIPL、CSL、DSL、CAC）以及全球约束（包括美国司法部关于批量转移的立场）
具备目录/血缘、MDM/RDM、数据质量、同意/隐私技术、安全研究环境和基于角色的访问控制经验
具备强大的利益相关者沟通能力
流利的英语和普通话
工作职责
战略与政策：在中国研发部本地化并实施企业数据与AI政策和标准
推动互操作性、重用和分析就绪性
法规与风险：解释并实施中国和全球要求（个人信息保护法、网络安全法、数据安全法、中国网信办）
维护数据/AI风险登记册，与隐私、法律和网络团队共同领导缓解措施
跨域与本地化：管理驻地、合法转移（中国标准合同条款、中国网信办备案、数据转移影响评估/隐私影响评估）、去标识化/假名化以及安全访问模式
研发赋能：为临床、真实世界、组学和影像数据建立管理、元数据、血缘和数据质量规则
支持FAIR实践
AI治理：确保负责任地在研发中使用AI（模型文档、来源、验证、监控、人工监督）
保证：准备审计/检查
设计并测试隐私/安全控制以及符合GxP的数据流程
全球协作与利益相关者参与：代表中国参与EDE论坛
将中国需求纳入企业技术和标准
运营中国研发数据治理模型、RACI和委员会
批准分类、共享协议和数据转移影响评估
设定质量、重用、访问时间和CBDT批准的关键绩效指标，领导事件响应
优先资格
制药或生物技术研发背景，包括临床数据标准（如CDISC）、组学/影像数据生态系统，以及中国真实世界数据合作伙伴关系
了解如何本地化使用AI来自动化和改进数据治理流程
了解企业平台和架构（如Data Mesh/Data Lakehouse、SAP/MDM、Veeva、Reltio）以及隐私增强技术（令牌化、差分隐私、合成数据）
具有全球共享服务和联邦数据运营模式经验
项目和变更管理资质
精益/Six Sigma经验
Power BI/Excel分析能力
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 跨国巨头平台，数据治理项目影响力大，资源充足
- 身处法规前沿，职业稀缺性和含金量高
- 管理职能，决策权大，跨文化协作机会多
- 法规环境复杂多变，需要持续学习和快速适应
- 跨部门协调难度高，需平衡多方利益
- 适合有丰富数据治理和数据合规经验，擅长在复杂法规环境中领导变革，并具备出色跨团队管理能力的资深专业人士
缺点 / 挑战
- 数据风险责任重大，工作压力可能较大
角色解读
- 可向全球数据治理副总裁或中国区首席数据官方向发展
- 有机会扩展到更广泛的企业数据架构与战略管理
- 成为数据合规和AI治理领域的行业专家，提升行业影响力
- 制定并落地中国研发数据治理策略，确保数据管理符合国内外法规
- 管理跨域数据转移与风险，负责数据分类、共享和影响评估
- 推动AI治理框架，确保研发中AI模型的合规性与可追溯性
- 与全球数据、合规、隐私团队协作，整合中国需求到企业标准
- 精通中国数据法规（PIPL、CSL、DSL、CAC）及国际隐私要求
- 掌握数据治理技术，如元数据管理、数据血缘、数据质量、MDM等
- 了解AI治理与模型风险管理方法
- 出色的中英文沟通能力和跨部门影响力
申请策略
- 研究阿斯利康中国研发体系的特点，准备结合业务场景的数据治理方案
- 在面试中展现战略思维和落地能力，强调能平衡风险与业务创新
- 突出领导过大型企业数据治理项目，有实际法规落地经验
- 强调对PIPL/CSL/DSL等中国法规的深入理解及跨域数据转移案例
- 展示与全球团队协作的成功经验，及流利双语沟通能力
- 补充AI治理相关知识，如模型可解释性、偏见检测等
- 了解数据网格、数据湖仓等现代架构和隐私增强技术
面试指南
- 使用STAR法则，结合具体项目案例，突出法规解读、策略制定和跨团队协调能力
- 对于法规问题要展现对细节的把握和实际操作性
- 如何应对PIPL下跨境数据传输的合规挑战？
- 描述一次你推动多部门数据治理改革的经历
- 如何设计数据质量KPIs并落地执行？
- 对AI治理的理解，以及如何实现负责任的AI？
- 如何平衡业务敏捷性与数据合规性？
- 复习中国数据法关键条款，准备合规案例
职位点评
73
综合评分
跨国药企数据治理高管，法规前沿，发展空间大，但工作强度和WLB未明确。
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
适合追求高薪和职业发展、能适应复杂法规环境和较大工作压力的资深数据治理专家。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
虽然JD未披露具体薪资，但该职位为跨国药企高级管理岗，市场薪资水平通常较高，福利体系完善。
薪资信号未披露（AI估算：70K-140K/月）
成长发展
80较高
数据治理与AI治理是前沿领域，职位涉及合规、技术和战略多重能力，成长空间大，但JD未明确晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈PIPL、CSL、DSL、AI治理、元数据、数据血缘、数据质量、隐私增强技术
业务类型ambiguous
工作生活
60中等
JD未提及远程或弹性办公，也未明确工作强度，作为高级管理岗可能面临较多压力和出差，WLB不确定。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
数据治理助力合规和数据安全，具有社会价值，但非直接救人岗位；医药行业稳定，数据治理在政策驱动下发展前景良好。
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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