辉瑞
AIT Value & Performance Lead
AIT Value & Performance Lead
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公商业分析
商业分析
Business Case
市场洞察
成本效益分析
投资决策
组合管理
财务分析
值不值得投
薪资怎么样
6.0万
比商业分析中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 220 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 商业分析 · 约 220 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位隶属于辉瑞中国 AIT（AI 与技术）组织，负责中国区 AI 组合的价值论证与绩效管理：主导 AI 项目商业案例、KPI 与收益实现，并把模型成本/单位产出成本作为核心价值杠杆进行管理
同时要把市场与商业洞察转化为「自建-购买-合作」及 AI 投资决策，并识别可被全球复用的中国 AI 能力，推动其产品化
最低要求
价值与投资管理能力：商业案例、KPI、收益实现与组合价值跟踪
AI 与技术经济学能力，包括模型成本 / 单位产出成本（cost-per-outcome）分析以及自建-购买-合作（Build-Buy-Partner）评估
商业与市场洞察、财务分析以及面向高管的绩效报告能力
对 AI 解决方案与交付有足够的工作层面理解，能够对价值、成本与复用假设提出质疑
商业、金融、经济、分析、工程或密切相关专业本科学历
高级技术或商业学位优先
通常需 12 年以上在价值、投资、分析或商业财务领域的递进式相关经验，且范围与复杂度需匹配高级经理—副总监级别
具备在矩阵式组织中跨业务、产品、技术、数据与治理相关方协作的实证能力
有高度监管行业经验及中国商业环境经验者优先
领导力期望——结果导向：将决策与可衡量的业务、用户、服务与转型成果相连接
领导力期望——AI 优先与企业视角：应用负责任的 AI、复用、架构、安全、隐私与规模化原则
领导力期望——POD 协作：保障清晰的问责、有效的跨职能执行，并最大限度减少同级团队与合作伙伴之间的交接摩擦
领导力期望——精确与学习：清晰沟通、记录决策、使用证据与遥测数据并持续改进交付
领导力期望——价值聚焦：将每一项 AI 选择与清晰、有证据支撑的商业案例和已实现收益相连接
工作职责
负责整个 AI 组合的商业案例、KPI 与收益实现，建立一致的价值标准并跟踪已实现的收益
将模型成本 / 单位产出成本（cost-per-outcome）建立为可管理的价值杠杆，为模型与解决方案的选择带来经济透明度
与 GTMx 合作，把市场与商业洞察转化为自建-购买-合作（Build-Buy-Partner）建议及 AI 投资决策
识别可在全球复用的中国 AI 组合能力，构建全球复用的价值论证，并与国际 AIT 一同优先推进产品化投资
在涉及分析与洞察能力时与 GCA 合作
提供组合绩效报告与价值看板，为资金门禁（funding gates）以及扩大或停止的决策提供依据
与 AIT 加速负责人及 AI 产品负责人合作，把产品与 MVP 决策同价值案例和收益跟踪连接起来
支持中国 AIT SteerCo 的投资评审
优先资格
高级技术或商业学位优先
有高度监管行业经验者优先
有中国商业环境经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 岗位处在 AI 与企业价值交汇的稀缺位置，既懂 AI 经济性又能做投资决策的人才在市场上非常抢手
- 视野开阔：可同时接触中国区 AI 全组合、全球复用议题以及高管层投资评审
- 在高度监管的医药行业做 AI 价值论证，积累的合规与治理经验具备较强迁移价值
- 岗位有明确的成功衡量标准（价值案例、成本透明、复用能力识别），成果容易被看见
- AI 成本与收益量化本身缺乏成熟范式，需要自己在不确定中建立标准，前期会较费心力
- 需要同时理解业务、财务与技术语言，对知识面广度要求高
- 适合有商业财务、投资分析或价值管理背景，同时对 AI 技术有实际理解、擅长在复杂组织中推动共识的资深人士
缺点 / 挑战
- 矩阵式组织中的跨团队协作与「提出问题、但不直接管人」的影响力要求较高
角色解读
- 在该岗位积累 AI 组合价值管理与投资决策经验后，可向 AIT 组合管理负责人、AI 商业化/产品线负责人方向发展
- 由于岗位涉及 China-for-Global 复用论证，有机会进入全球层面的 AI 战略与投资岗位，形成跨区域职业资本
- 长期可延展至企业数字化战略、商业财务（Commercial Finance）或业务单元财务负责人等路径
- 为辉瑞中国整个 AI 项目组合建立统一的商业案例与价值标准，跟踪每个项目实际实现的收益，并向管理层汇报组合绩效
- 把模型调用成本、单位产出成本做成可管理的指标，让「用哪个模型、做什么方案」有清晰的经济账
- 把市场与商业化洞察转化为「自建、购买还是合作」的建议，并支撑投资决策与资金门禁评审
- 识别中国团队做出的、可被全球复用的 AI 能力，论证其价值并推动产品化投资
- 商业案例与投资管理能力：能独立搭建 business case、设计 KPI 体系并做收益实现跟踪
- 技术经济学功底：理解 AI 模型成本结构，能做 cost-per-outcome 与 Build-Buy-Partner 比较分析
- 财务分析与高管沟通能力：能把复杂数据整理成面向 SteerCo 的清晰结论与看板
- 矩阵式协作与影响力：需要同时对接产品、技术、财务、采购、全球团队，靠专业说服而非职权推动
申请策略
- 投递前了解辉瑞中国近年数字化与 AI 战略方向，面试中能说出你对其 AI 组合价值的判断会更占优势
- 建议主动与 HR 确认岗位归属的具体办公地点与汇报线，避免入职后与预期不符
- 突出你主导过的商业案例与投资决策，写清投入规模、决策结论和最终实现的收益
- 用量化结果呈现 KPI 体系与收益跟踪经验，例如管理过的组合规模、节省的成本比例
- 展示 AI 或技术成本相关经验，如云成本、模型调用成本、供应商比价、Build-Buy-Partner 分析
- 强调在矩阵式、跨区域组织中的协作案例，尤其是与产品、技术、财务多方共事的经历
- 补强 AI 技术经济性知识：了解大模型推理成本结构、token 计费、云资源成本与常见 AI 交付形态
- 熟悉医药行业合规与监管语境，理解医药商业模型（如渠道、准入、商业化路径）会更契合岗位要求
面试指南
- 采用「情境—方法—结论—验证」结构：先讲清业务背景与决策难点，再讲你搭建的分析框架与关键假设，最后给出结论及后续验证数据
- 对于取舍类问题，用结构化框架作答：先列价值维度（收益、成本、风险、复用潜力），再给评分或阈值，最后说明你的推荐与理由
- 对于协作类问题，突出你如何用数据和共同目标对齐多方，而不是依赖职权推动
- 请举例说明你如何为一个 AI 或技术项目搭建商业案例，并最终验证收益是否实现
- 面对模型成本高但业务价值不明确的项目，你会用什么框架判断应该自建、购买还是合作？
- 如何设计一套可跨多个 AI 项目复用的 KPI 与收益跟踪体系？
- 在矩阵式组织中，当业务方、技术和财务对价值判断不一致时，你如何推动达成共识？
- 如果你认为中国某个 AI 能力值得全球复用，你会如何构建价值论证并推动落地？
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