泰格医药
Data Scientist-上海（Contract ）
Data Scientist-上海（Contract ）
发布于 4 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
Ehr
Sas
医药健康
数据可视化
机器学习
真实世界数据
统计建模
值不值得投
70综合评分
综合评分 70
医药RWE数据科学合同岗，技术成长强，薪资福利与办公模式未披露。
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
3.5万
比数据科学中位数低
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 240 个在招
市场机会
选择适中
上海 · 数据科学 · 39 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位将围绕医药真实世界数据开展获取、清洗、统计建模和机器学习分析，支持真实世界研究与健康结局研究
你需要把复杂分析转化为可执行洞察，并与临床、监管、商业和技术团队协作，为产品开发、市场策略和业务决策提供证据支持
合同制，工作地点上海
最低要求
数据科学、生物统计、流行病学、健康结局或相关领域的硕士或博士学位
具备3年以上数据分析经验，最好在制药或医疗健康行业
具有真实世界数据源（如EHR、理赔数据或患者登记库）的使用经验
熟练使用R、SAS、Python或类似统计与数据分析软件
具备较强的分析与解决问题的能力
工作职责
数据获取、分析与建模：
与内外部合作伙伴协作，从多种来源获取、验证并整合真实世界数据
确保数据质量与完整性，并为可复现性维护完整文档
设计并实施先进的统计模型和机器学习算法，从电子健康档案（EHR）、理赔数据、患者登记库等多种真实世界数据源中提取洞察
分析复杂数据集，识别可支持产品开发和市场策略的趋势、模式与机会
支持真实世界研究/健康结局研究：
设计并执行真实世界研究以生成真实世界证据，支持产品的安全性、有效性和经济价值
参与研究设计，包括定义目标、选择合适方法和制定分析计划
监督并执行数据整理与清洗流程，确保用于分析的高质量数据集
与跨职能团队协作，确保研究目标与业务及监管目标一致
洞察生成：
将复杂分析结果转化为可执行洞察，并向研究科学家、临床团队和商业合作伙伴等利益相关方沟通发现
开发数据可视化和报告，传达真实世界数据对临床和业务决策的影响
创新与改进：
持续跟进数据科学、机器学习和真实世界证据领域的行业趋势与创新
提出并开发新方法，以提升数据处理和分析能力
跨职能协作：
与临床、监管、商业和技术团队紧密合作，确保数据驱动洞察与业务流程对齐并整合
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位聚焦真实世界数据与RWE，属于医药数据科学中需求增长的方向
- 可同时接触统计建模、机器学习、数据治理和跨职能业务沟通，技能面较宽
- 服务药企产品安全性、有效性和经济价值评估，工作成果与临床/商业决策直接相关
- 合同制岗位可能为进入医药CRO/真实世界研究领域提供项目经验
- 合同制安排可能带来稳定性与福利方面的不确定性，需要在面试中确认
- 真实世界数据来源杂、清洗和治理工作量大，对细节和文档要求高
- 适合具备统计/数据科学背景、希望深耕医药真实世界证据，并能接受合同制项目安排的求职者
缺点 / 挑战
- 需要同时面对临床、监管、商业等多方利益相关方，沟通与优先级协调有挑战
角色解读
- 可沿医药数据科学/真实世界证据专家路线发展，逐步负责研究设计与方法创新
- 积累跨临床、监管与商业的协作经验后，可转向RWE负责人、数据科学团队管理或医药商业分析
- 在CRO/药企场景中深耕，有机会形成流行病学、生物统计与机器学习结合的复合优势
- 从EHR、理赔、患者登记库等多源真实世界数据中完成获取、验证、清洗与整合
- 用统计模型和机器学习方法分析复杂医疗数据，支持真实世界研究和健康结局研究
- 将分析结果转化为可视化报告与业务洞察，并与临床、监管、商业和技术团队协作
- 跟踪数据科学与RWE前沿，提出并开发改进数据处理与分析的方法
- 扎实的统计建模与机器学习能力，能处理复杂真实世界医疗数据
- 熟练使用R、SAS、Python等统计/数据分析工具
- 理解EHR、理赔数据、患者登记库等RWD来源及数据治理/清洗流程
- 具备跨职能沟通能力，能把复杂分析结果讲清楚并支持业务/监管决策
申请策略
- 投递前确认合同期限、续约机制、福利和实际办公地点
- 了解泰格医药CRO业务和真实世界研究服务，准备与岗位业务场景相关的案例
- 突出R/SAS/Python在真实世界医疗数据分析中的实际项目，写明数据源类型与分析目标
- 量化展示统计建模/机器学习项目对临床、市场或业务决策的支持效果
- 强调EHR、理赔数据、患者登记库等RWD的清洗、治理与可复现文档经验
- 体现跨临床、监管、商业团队协作和结果汇报能力
- 补充真实世界证据研究设计、流行病学方法和倾向评分/混杂控制等知识
- 准备一个端到端RWD分析案例，展示从数据清洗到建模、可视化和汇报的完整链路
面试指南
- 用STAR结构讲项目：背景目标—数据与方法—关键挑战—结果与业务影响
- 技术问题先讲方法选择理由，再讲验证/敏感性分析，最后讲局限与改进
- 沟通类问题强调受众视角：先给结论，再用可视化/业务指标支撑，最后明确行动建议
- 请介绍一个你处理过的真实世界数据项目，数据源、清洗难点和分析目标是什么？
- 你如何设计统计模型或机器学习方法来解决医药真实世界研究中的混杂/偏倚问题？
- 如何向非技术利益相关方解释复杂分析结果并推动业务决策？
- 你如何保证RWD分析的可复现性和数据质量？
- 你如何跟踪RWE和数据科学领域的新方法并应用到项目中？
职位点评
薪资福利65
成长发展84
工作生活55
使命价值78
薪资福利
65中等
合同制岗位，JD未披露薪资与福利，收入竞争力和稳定性需在沟通中确认；上海医药数据科学岗位本身具备一定市场价值。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
成长发展
84较高
岗位覆盖RWD获取、统计建模、机器学习、RWE研究和跨职能协作，技术面与方法论成长空间较好；JD未明确培训或晋升机制。
技术前沿主流现代技术
技术栈R、SAS、Python、机器学习、统计建模、真实世界数据、EHR、数据可视化
业务类型ambiguous
工作生活
55较低
JD未提及办公模式、弹性或加班安排，WLB信息不足；合同制岗位需进一步确认工作节奏。
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
78中等
岗位服务医药真实世界证据与产品安全性/有效性评估，具有医疗健康领域的正向价值；行业属稳定成熟且RWE方法持续发展。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号支持产品的安全性、有效性和经济价值
创新程度积极采用新技术
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