达能
Data Manager Digital AI Health Tech
Data Manager Digital AI Health Tech
发布于 大约 18 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
Clinical Research
Data Analytics
Data Visualization
Generative Ai
Llm
AI 估算 · 25k–45k
跨国公司上市，上海高级数据分析岗，5年以上经验，行业薪资中上水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责临床研究和数字健康服务的数据管理、分析与可视化，利用生成式AI（Gen AI）提升效率，并指导团队进行创新数据解读
您将协调CRO等外部供应商，确保数据质量，同时支持战略证据部门的数据驱动决策
适合具备5年以上临床数据管理经验、熟悉GCP和统计学、并希望在大健康领域深耕的数据专家
最低要求
至少5年在临床研究领域的经验，主要包括制药、食品或学术研究中的临床数据管理/数据分析活动
具备数据管理或数据分析经验
优秀的沟通和网络技能，能够与达能内部多学科团队及所有外部相关方互动
工作职责
研究项目中：协调准备、执行和数据管理/分析阶段
支持选择涉及数据管理活动的第三方
监督CRO的数据管理服务并监控质量
审查研究相关文件（eCRFs、电子日记、数据仓库等）
协调数据管理和统计分析流程
利用Gen AI提高数据分析效率
数字健康服务（直接面向消费者/患者/医疗专业人员）：拥有数字健康仪表盘
检查从数字服务和工具中提取的大数据
挖掘大数据以推动证据，建立产品优越性
支持多维数据解读过程，帮助改进数字服务和洞察生成
共同建立质量控制流程和标准操作程序
利用Gen AI提高数据分析效率
战略证据部门：指导战略证据团队关于数据解读的创新工具和流程
为团队负责人提供路线图、指导和效率建议
共同构建战略证据项目，发展能力并实施必要的智能体
展示清晰的领导力，主动性，能独立工作，清晰指导团队
优先资格
了解营养科学
有与研究和RWE相关的健康数据解读项目经验
具备AI、算法或机器学习、LLM应用、智能体（agentic）经验
有母婴保健营养或健康领域数据分析的专业经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 达能作为全球500强，平台成熟，培训体系完善，具有品牌背书
- 职责涵盖传统临床数据和前沿AI应用，技能提升空间大
- 聚焦大健康赛道（营养、母婴、RWE），行业前景广阔
- 能接触多元数据（临床试验、真实世界、数字健康），拓展职业宽度
- AI工具落地需要较强的自我驱动和学习能力，技术迭代快
- 跨部门沟通频繁，对协调和影响力要求高
- 适合有5年以上临床数据管理经验，热爱数据和技术创新，希望在快消健康领域发挥数据分析价值，并愿意承担一定领导职责的资深专业人士
缺点 / 挑战
- 需同时管理研究项目和数据供应商，多线程工作压力较大
角色解读
- 高级数据经理 → 数据科学总监 → 战略证据负责人，向更高级别管理岗位发展
- 可横向转型为数字健康产品经理或AI医疗解决方案架构师
- 深耕行业成为临床试验数据管理专家或RWE领域意见领袖
- 负责临床研究数据全流程管理，包括CRF设计、数据库构建、数据清理和统计分析
- 使用生成式AI（如LLM）自动化数据分析和报告生成，提升效率
- 管理CRO等外部供应商，确保数据服务质量和合规性
- 从数字健康服务中提取并挖掘大数据，驱动产品证据和业务洞察
- 精通临床数据管理流程和GCP规范，熟悉FDA/ICH指导原则
- 熟练使用统计工具（如SAS、R或Python）和可视化工具（如Tableau、Power BI）
- 具备AI/机器学习经验，特别是LLM应用和智能体开发
- 优秀的多部门沟通和项目管理能力，能够协调内外部团队
申请策略
- 研究达能旗下营养品牌和数字健康服务（如爱他美、纽迪希亚），面试中体现对业务的思考
- 准备一个数据管理+AI效率提升的案例，展示解决实际问题的能力
- 突出临床数据管理的具体项目经验，包括CRF设计、数据清理、统计分析等细节
- 强调AI/机器学习应用案例，如使用LLM进行数据提取或自动化报告
- 展示与CRO或外部供应商的合作经验，以及项目管理和成果
- 列出真实世界证据（RWE）或数字健康相关项目，体现行业匹配度
- 补齐GCP和临床试验法规细节，可自学ICH E6课程
- 学习生成式AI工具（如LangChain、GPT API）在数据分析中的应用
面试指南
- STAR法则：描述情境、任务、行动、结果，量化成果（如减少时间40%）
- 突出合规意识：提及GCP、FDA指南等，展示严谨性
- 强调合作与领导力：沟通策略、跨团队协调、冲突解决
- 请描述你管理临床试验数据全流程的经验，遇到数据质量问题时如何解决？
- 你如何使用生成式AI提升数据分析效率？请举例说明
- 如何协调CRO和内部团队以确保数据交付符合GCP要求？
- 你如何看待真实世界证据（RWE）在营养健康领域的应用？
- 如果项目时间紧张，如何优先处理数据管理任务？
职位点评
72
综合评分
大健康领域高级数据岗，前沿AI赋能，薪资中上，办公模式传统。
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
适合追求技能成长、技术前沿和职业发展，对工作生活平衡要求不高的数据分析专业人士。
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85
工作生活50
使命价值70
薪资福利
75中等
达能作为上市跨国公司，薪资福利有竞争力，该岗位属于高级专业职位，整体薪酬水平在上海市场处于中上，但JD未明确薪资，属于面议。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
85较高
岗位融合传统临床数据管理与前沿AI技术，提供丰富的技能成长机会，且能接触到多类型数据（临床试验、RWE、数字健康）。JD提及领导力发展和指导团队，但未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Gen AI、LLM、Machine Learning、Agentic、Clinical Data Management、GCP、RWE
成长机会指导团队、创新工具、领导力
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
工作地点为上海，办公模式未明确，大公司通常要求现场办公，灵活性有限。JD未提及WLB相关信息，推断为常规办公。
工作模式仅现场办公
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
岗位聚焦健康营养领域，通过数据驱动产品证据，对改善母婴及患者健康有间接社会价值。行业属于稳定成熟赛道，但创新性较强。
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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