信达生物
高级架构师/架构师 II/I（研发数据方向）(J32324)
高级架构师/架构师 II/I（研发数据方向）(J32324)
发布于 9 天前高层管理(VP/总经理/CEO)
全职员工仅现场办公数据架构
数据架构
Ai Agent
Etl/Elt
Llm
Sql
医药行业
数据仓库
数据治理
生物信息学
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
高薪稳定、前沿AI数据架构、强社会价值，但工作强度与合规压力并存
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
8.0万
比数据架构中位数高
发布情况
正常在招 · 9 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1080 个在招
市场机会
选择不多
上海 · 数据架构 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责构建和维护信达生物研发与临床领域的数据平台，通过统一架构设计、数据治理及AI赋能，实现多源异构数据的高效集成与标准化
旨在提升药物发现、临床试验等关键场景的决策效率，支持高质量数据资产的形成与应用落地
最低要求
学历与资质：本科及以上学历，计算机科学、生物信息学或相关领域
工作经验：10年以上医药/医疗等行业数据架构和开发经验，主导过大型数据平台建设项目
具备企业非结构化数据的处理经验，特别是半结构化/非结构化数据格式
专业知识：精通企业级数据仓库建设及数据治理，对数据平台搭建、数据质量保障、模型设计应用、数据分析应用等领域有深入理解和实践经验，能够独立输出解决方案
技能要求：
精通 SQL、Python 语言，熟练对各类数据进行清洗、处理、分析、挖掘等处理
掌握主流数据库开发工具，如：Doris、Mysql、SQLServer、HANA 等
掌握构建高性能、可扩展的 ETL/ELT 数据管道集成的开发交付能力
熟悉 AI Agent 构建过程，能够使用 AI Coding 开发构建数据应用
了解机器学习、模型训练与推理的基本原理，对 LLM 有基本了解
了解对生物序列、实验图谱等复杂数据的处理与存储方案
了解药物研发数据生态，对 ELN、EDC、LIMS 等系统有基本了解
其他要求：良好的沟通协作能力，强烈的安全合规意识，了解基本的药品研发领域知识结构
具备较强的自驱力和项目推动能力，能在复杂环境中推进数据治理与标准化工作
工作职责
主要职责一、数据平台架构设计与平台建设管理：
面向研发临床等领域多业务场景与AI应用需求，搭建统一的数据平台架构，覆盖数据采集、集成、存储、计算、服务与应用全链路，实现多源异构数据的高效接入、统一管理与共享复用，为数据分析、AI模型训练迭代计算提供稳定数据支撑
负责数据架构规划与落地，包括：数据仓库/数据服务/数据计算架构设计，建立规范、可扩展、可复用的数据模型与数据服务能力，支撑数据产品和智能应用快速构建
负责数据平台的日常运维与持续优化，保障系统稳定、高效、安全运行，持续支持数据集成、清洗、标注、计算、分析等全流程
推动平台工程化、自动化和智能化水平提升
主要职责二、数据治理、数据管理与数据开发：
制定数据管理规范与流程，建立数据标准、元数据管理、主数据管理、数据安全分级分类与权限管控机制，确保数据安全可控、合规使用，并符合相关法规与行业标准要求
建立数据质量监控与评估体系，定期对数据完整性、准确性、一致性、及时性进行评价与改进
开发自动化数据清洗与预处理流程，识别处理噪声、缺失及不一致问题，推动数据符合FAIR原则
负责数据开发体系建设，设计并实现流批一体、ETL/ELT流程、数据接口与数据服务等平台能力
熟练运用AI Coding工具辅助数据开发、SQL/Python脚本编写、测试、文档生成与代码审查，提升数据开发交付效率与质量，并建立AI辅助数据开发规范
主要职责三、数据分析、数据应用与AI赋能协同：
面向业务分析与决策需求，构建指标体系与专题分析框架，开展数据探索、统计分析、可视化与自助分析，推动数据产品化和数据应用落地，提升业务数据化运营与决策能力
深度对接业务团队、数智部及外部合作伙伴，理解数据分析、AI模型训练与推理阶段的数据需求，提供高质量、结构化、可复用的数据集与数据服务，保障数据供给的准确性与时效性
设计并实施数据标注/知识标注流程与标准，协调内外资源开展关键数据标注工作，为监督学习与模型微调提供可靠支持
探索知识图谱、生成式AI、AI Coding等新技术在数据治理、数据开发和数据分析中的应用路径，引入相关技术，并推动应用落地
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托上市药企平台，资源充足，能接触海量高价值研发数据
- 强调AI赋能，有机会引领内部技术革新，职业成就感强
- 跨部门协作复杂，需平衡业务需求与技术实现，推动难度大
- 对复合型人才要求极高，需同时懂数据技术、AI算法及医药研发流程
- 适合拥有深厚数据架构背景、熟悉医药行业且对AI技术充满热情的资深技术专家
缺点 / 挑战
- 处于生物医药与AI交叉的前沿领域，技术挑战大且行业前景广阔
- 医药数据敏感度高，合规与安全压力巨大，容错率低
角色解读
- 向首席数据科学家或数据平台总监方向发展，统领公司级数据战略
- 成为医药数字化领域的顶尖专家，推动AI制药与数据科学的深度融合创新
- 搭建和维护覆盖研发、临床全链路的数据平台架构，确保多源异构数据的高效接入与共享
- 制定数据治理规范，建立数据质量标准与安全管控机制，推动数据资产化与合规使用
- 利用AI技术和工具（如AI Coding、LLM）优化数据开发与分析流程，赋能业务决策与药物研发
- 深厚的数据架构与治理功底，精通企业级数据仓库建设与数据质量管理
- 扎实的编程基础，精通SQL和Python，熟练掌握主流数据库及ETL/ELT工具
- 前沿技术应用能力，熟悉AI Agent、LLM及生物数据处理，能将新技术融入数据平台
申请策略
- 准备详细的技术架构图解，展示你对复杂系统的掌控力
- 强调你的合规意识与安全理念，这在医药行业至关重要
- 突出主导大型数据平台从0到1或重构的项目经验，强调架构设计能力
- 展示在数据治理、数据质量提升方面的具体成果与量化指标
- 列举在项目中应用AI/LLM工具提升效率的具体案例，体现技术创新力
- 深化对生物信息学数据（如基因组、蛋白质组）处理的理解
- 加强生成式AI在数据工程场景下的应用实践，如Prompt Engineering、RAG等
- 提升对医药研发流程（如临床试验、药物发现）的业务认知
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，重点突出架构设计的权衡与最终的业务价值
- 合规优先：强调在架构设计中内置安全机制，如数据脱敏、权限控制、审计追踪
- 技术落地：展示对新技术的敏锐度，但更强调其在实际业务场景中的可行性与ROI
- 请描述你过去主导的最复杂的数据平台架构，你是如何解决多源异构数据集成问题的？
- 在医药行业中，如何平衡数据开放共享与严格的安全合规要求？
- 你如何利用AI技术（如LLM或AI Coding）来提升数据开发或治理的效率？请举例说明
- 面对研发业务部门提出的模糊数据需求，你如何进行需求转化并落地数据产品？
- 复习大数据组件（Spark, Flink, Doris等）的高级特性与调优经验
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值80
薪资福利
85较高
作为已上市超大型药企的核心高级岗位，薪资竞争力强，福利体系完善，稳定性高，能满足高水平的补偿性动机。
薪资信号偏高 (6.0千–10.0万/月)
成长发展
90较高
岗位涉及前沿的AI+数据架构融合，技术栈新，且在公司内部具有战略地位，能提供极高的技术成长空间与职业发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈AI Agent、LLM、AI Coding、Knowledge Graph、Doris、Python、SQL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为核心架构师，工作强度可能较大，且医药行业节奏快，虽未明确提及加班，但高压环境可能影响WLB，办公地点在上海/苏州核心区，通勤便利。
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
80较高
直接服务于药物发现与临床管理，通过数据赋能加速新药研发，具有显著的社会价值与使命感，符合意义感动机。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号加速药物发现进程、提效临床管理效率、提升研发临床决策效率
创新程度积极采用新技术
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