诺和诺德
Sr Data Scientist
Sr Data Scientist
发布于 大约 8 小时前普通员工/个人贡献者
天津市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
数据分析与科学
Agile
Ai/Ml
Cv
Etl
Nlp
Time-Series
AI 估算 · 25k–40k
高级数据科学家，天津外企，要求5年以上经验，掌握前沿AI技术，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
该职位是诺和诺德天津的高级数据科学家，负责制定数据科学工具方向、数据架构和工作流，推动数字工厂愿景
您将领导跨职能团队进行数据产品交付，探索前沿AI/ML技术，并指导初级分析师
适合5年以上经验的数据科学专家，熟悉CV、NLP、时间序列等方向
最低要求
教育背景**
计算机科学、数据科学、统计学、数学、工程或相关领域的硕士或博士学位
广泛的数据科学和统计学知识
优秀的口头和书面英语能力
专业经验**
至少5年数据相关职位经验，有丰富的数据驱动项目经验
跨职能团队和敏捷方法论经验
高度独立性和主动性，持续保持创新思维，为数字化战略和MI团队发展做出贡献
深入的知识和经验，能够对大型数据集进行复杂数据分析、建模，开发合适的数据服务和应用程序以更好地服务业务
丰富的数据科学技术栈经验，包括数据仓库、数据湖、数据库、大数据工具、数据ETL
扎实的NN业务跨职能理解、集成设计和架构思维，灵活运用DDD/TDD等设计模式使解决方案易于复制和扩展，架构适合NN业务
精通前端和后端编程语言，深入了解DevOps和方法论
具备以下领域AI/ML实践经验：CV、NLP、时间序列，熟悉开源工具
工作职责
主要工作职责**
为数据科学工具箱、数据架构和工作流开发设定方向，支持STJ数字化转型
运用最佳实践和内部/外部业务问题知识改进产品或服务，如数字化解决方案、治理流程、业务和技术架构，实现“数字工厂”愿景
创建和参与虚拟社区，通过扩展业务理解、架构和数字解决方案促进数字文化影响力
指导和培养数据分析师，满足高能力数字人才需求
主要工作任务**
) 数据科学导航与发展：
设定数据科学工具箱、数据架构和跨职能工作团队的工作流方向，基于对业务背景的深入理解，简化和优化STJ数据产品治理流程
持续支持和完善MI与DDIT协作团队的工作分工，追求更高效率和生产力
为管理层提供战略数据挑战和机会的探讨
) 数据产品交付：
负责业务需求分析、通用数据模型开发和可迁移数据服务开发
参与团队解决方案设计阶段，影响数据架构、框架和解决方案的开发，符合STJ“数字工厂”愿景
) 技术研究与前沿探索：
持续研究和评估新的AI/ML工具和技术，根据业务需求实施适当技术
领导技术选择和工具评估，确保所选技术有效支持数据分析项目和业务需求
) 跨部门协作：
与业务部门紧密合作，了解其需求，确保数据分析项目解决实际业务问题，推动数据驱动决策
创建并参与各种全球/本地虚拟社区，倡导数字化转型，并为PS/IFP级别的标准数字化执行做出贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 诺和诺德是全球知名药企，业务稳定，平台大，品牌背书强
- 职位技术前沿，涉及CV、NLP等AI领域，能持续学习新技术
- 工作有影响力，直接参与企业数字化工厂战略，能推动业务变革
- 指导分析师和影响管理层需要较强的领导力和影响力，对软技能要求高
- 药企行业数据合规要求严格，工作流程可能较为复杂
- 适合有5年以上经验、技术扎实且希望在外企稳定发展、同时愿意承担技术领导角色的数据科学家
缺点 / 挑战
- 需要同时具备技术深度和业务理解，跨部门协作频繁，沟通成本较高
角色解读
- 可以向数据科学总监或首席数据科学家方向发展，负责更大范围的技术战略
- 也可以转型为AI产品经理或数字化转型顾问，结合业务与技术
- 在诺和诺德内部，有机会参与全球项目，积累药企领域经验，成为行业专家
- 制定数据科学工具和数据架构方向，推动企业的数字化转型
- 领导数据产品开发，从需求分析到模型构建和部署，确保解决实际业务问题
- 探索和评估新的AI/ML技术，如计算机视觉、NLP和时间序列分析，并应用于项目
- 跨部门协作，创建虚拟社区，传播数字文化，并指导初级数据分析师成长
- 扎实的数据科学和统计学基础，熟练使用Python及相关库
- 丰富的AI/ML实践经验，至少熟悉CV、NLP、时间序列中的一个领域
- 精通数据架构、数据仓库、ETL和大数据工具
- 良好的英语沟通能力和跨团队协作能力
申请策略
- 准备一个关于“如何定义和推动数据科学方向”的案例，展示战略思维
- 了解诺和诺德数字化转型背景，面试中表达对“数字工厂”愿景的理解
- 突出5年以上数据科学项目经验，尤其是大型数据集分析和建模案例
- 强调在CV、NLP或时间序列方面的实际项目成果，最好有量化指标
- 展示架构设计能力，如数据仓库或数据湖的设计，以及DevOps经验
- 体现跨团队协作和业务影响力，如推动数据驱动决策的实例
- 如果缺乏药企行业知识，可以提前了解医药研发或制造相关数据应用
- 补充MLOps或云端部署（如Azure）经验，JD中强调DevOps
面试指南
- 采用STAR法则：情境-任务-行动-结果，结构化描述项目经验
- 对开放性问题，先明确目标，再分步骤阐述逻辑，最后总结价值
- 展示技术深度时，结合实际业务场景，避免纯理论
- 请介绍一个你领导的数据科学项目，从业务需求到技术选型和交付的全过程
- 你如何评估一个新的AI/ML工具是否适合业务？举一个具体例子
- 在跨部门协作中，你如何说服业务团队采纳你的数据驱动建议？
- 请谈谈你对数据架构设计的理解，例如数据仓库和数据湖的区别和适用场景
- 如何培养和指导初级数据分析师？你有什么具体方法？
职位点评
74
综合评分
外企高级数据科学家，前沿技术栈，发展空间大，但需现场办公。
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
适合重视技术成长和职业发展，能够接受稳定办公环境的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
80较高
薪资竞争力强，外企福利完善，但JD未明确薪资，作为高级职位预计市场水准偏高。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展
85较高
技术前沿，涉及AI/ML最新领域，有指导他人和参与战略的机会，成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI/ML、CV、NLP、Time-Series、Data Architecture、DevOps
成长机会指导、探索、设定方向
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，未提及灵活工作安排，药企工作节奏相对稳定，但需要出差或加班可能性存在。
工作模式仅现场办公
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
70中等
诺和诺德致力于慢性病防治，使命明确，数据科学可推动医疗进步，社会意义较高。
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defeat serious chronic diseases、help millions of people live healthier lives
创新程度积极采用新技术
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