诺和诺德
Senior / Principal Scientist, Statistical Genetics
Senior / Principal Scientist, Statistical Genetics
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
Gwas
Mendelian Randomization
Multi-Omics
Population Genomics
Statistical Genetics
Target Discovery
值不值得投
86综合评分
综合评分 86
核心研发岗、使命感极强、技术前沿且薪资优厚，注重工作生活平衡。
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
6万
比数据科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
45 个在招
市场机会
选择适中
北京 · 数据科学 · 29 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于诺和诺德中国研发中心的AI与数字创新部门，主要负责利用统计遗传学和多组学数据分析支持早期药物发现和靶点推进
你需要设计并执行群体遗传学分析，将人类遗传学证据整合到靶点优先级排序和投资组合决策中，并参与建设本地数据分析能力
最低要求
人类遗传学、统计遗传学、基因组学、计算生物学、生物信息学、流行病学或密切相关领域的博士学位
在制药、生物技术或转化研究环境中拥有显著的博士后经验，并对发现或早期开发项目产生过实质性影响
具备GWAS、WGS/WES、孟德尔随机化、精细定位、罕见变异分析、共定位、QTL整合和多基因风险方面的知识和经验
在人类遗传学和群体基因组学方面具有深厚的专业知识，包括处理大规模人类遗传数据集和GWAS后分析的经验
高度优先：理解遗传证据如何用于在发现价值链中降低药物靶点风险并进行优先级排序
熟练掌握相关分析和编程环境（如Python、R），具有处理复杂、高维生物数据的经验
具备支持安全、可重复和合规的数据工作流经验，同时支持高效的本地科学执行和投资组合交付
能够在高级别独立工作，端到端推动计划并在没有正式职权的情况下影响跨职能团队
具备出色的沟通技巧，以及跨学科和跨文化参与和合作的成熟能力
必须精通英语
以影响力为驱动，受改善患者生活成果的动机所激励
具有科学好奇心、严谨，并能从容应对不确定性
沟通清晰，能够 bridging 技术深度与战略洞察
具有协作精神、包容性，能够在动态、快节奏的环境中茁壮成长
谦逊、有责任心，并渴望与组织共同学习和成长
工作职责
共同定义并领导早期发现和转化项目的本地统计遗传学战略
利用生物样本库、队列和多祖先数据集，设计并执行群体和统计遗传学分析
将人类遗传学与患者来源的多组学、功能测定和疾病模型相整合，以生成机制假设和与决策相关的洞察
将遗传证据嵌入靶点优先级排序和投资组合决策框架中，清晰阐明其优势、局限性和不确定性
建设并扩大本地在人类遗传学（及潜在的RWE）方面的能力，包括方法、工作流和科学最佳实践，与全球战略保持一致
与数字生物学、靶点发现和推进团队紧密合作，指导靶点发现项目从构思到数据包成熟，直至管线项目获批
向高级利益相关者清晰、自信地传达复杂的科学发现，将分析转化为战略建议
为科学出版物、内部知识共享和外部影响力做出贡献，加强NNRCC在本地和全球生态系统中的影响力
优先资格
具有将遗传学与单细胞/空间转录组学、蛋白质组学和/或成像数据整合的经验
接触过真实世界证据（RWE）、人群健康数据或因果推断框架（如孟德尔随机化）
在构建或贡献于本地数据和分析基础设施方面有成熟经验，支持研究或发现环境中的遗传学和多组学流程
熟悉应用于生物或临床数据的机器学习或高级数据驱动方法
通过出版物、新颖的项目发起或跨学科合作展现科学创造力的记录
对在不断发展的研究组织内进行能力建设和科学领导有浓厚兴趣
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 隶属于跨国药企的AI与数字创新部门，能接触前沿的数字生物学和遗传学技术
- 直接参与影响全球管线决策的高影响力项目，职业成就感强
- 提供完善的福利体系和可持续的工作生活平衡文化
- 需要在没有正式职权的情况下影响跨职能团队，对沟通和软技能要求极高
- 处理大规模、高维度的复杂生物数据，技术难度和不确定性较大
- 适合拥有遗传学或生物信息学博士学位，具备扎实统计遗传学分析经验，且渴望在药企研发环境中发挥战略影响力的资深科研人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从高级科学家向首席科学家发展，逐步承担更多端到端的科学领导职责
- 有机会领导本地队列合作，建设本地人类遗传学能力，在药物发现研究中发挥战略影响力
- 利用统计遗传学和多组学数据分析支持早期药物发现和靶点推进
- 设计并执行群体遗传学分析，将人类遗传学证据整合到靶点优先级排序和投资组合决策中
- 建设并扩大本地数据分析能力，与全球战略保持一致
- 深厚的统计遗传学和群体基因组学专业知识，精通GWAS、WGS/WES、孟德尔随机化等分析方法
- 熟练掌握Python或R等编程语言，能处理复杂高维生物数据
- 具备出色的跨学科沟通能力及英语流利
申请策略
- 了解诺和诺德在代谢疾病等严重慢性病领域的管线布局，在面试中展现对公司战略和患者导向使命的认同
- 突出在GWAS、多组学数据整合及靶点发现方面的具体项目经验和成果
- 强调使用Python/R处理高维生物数据的能力及构建可重复数据工作流的经验
- 展示跨学科合作及向高级利益相关者汇报的沟通能力
- 深入学习单细胞/空间转录组学或蛋白质组学数据与遗传学的整合分析
- 了解真实世界证据（RWE）和因果推断框架在药物研发中的应用
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）来结构化回答项目经验
- 在技术问题上，强调分析方法的严谨性、对不确定性的量化以及对业务决策的实际影响
- 在行为问题上，突出跨部门协作、无职权影响力和以患者为中心的导向
- 请分享一个你利用统计遗传学证据成功推动靶点发现或降低研发风险的案例
- 在处理大规模多祖先GWAS数据时，你如何确保分析的可重复性和合规性？
- 当你的遗传学分析结果与实验团队的假设冲突时，你如何沟通并推动决策？
- 你如何看待将人类遗传学与单细胞或空间转录组学数据整合的趋势？
- 复习统计遗传学的核心概念（如孟德尔随机化、精细定位）及其在药企靶点发现中的具体应用场景
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活75
使命价值95
薪资福利
85较高
高级研发岗位薪资处于市场中上水平，且提供完善的福利体系和稳定的职业发展平台。
薪资信号未披露（AI估算：4千–8万/月）
福利待遇sustainable work-life balance
成长发展
90较高
岗位处于AI与数字创新前沿，能深度参与全球管线决策，并提供建设本地能力和科学领导力的广阔空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Statistical Genetics、GWAS、WGS/WES、Mendelian Randomization、Python、R、Multi-omics、Machine Learning
成长机会build up new scientific capabilities、strategic influence and scientific leadership、capability building
业务类型ambiguous
工作生活
75中等
公司注重工作生活平衡，但高级研发岗位在项目关键期可能面临一定的工作压力。
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）
工作生活平衡sustainable work-life balance
使命价值
95较高
致力于击败严重慢性病并帮助患者过上更健康的生活，具有极高的社会价值和使命感。
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improving the lives of patients with serious chronic diseases、defeat serious chronic diseases and help millions of people live healthier lives、making healthcare more accessible
创新程度积极采用新技术
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