辉瑞
Senior Associate, Data Engineering & Semantics
Senior Associate, Data Engineering & Semantics
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Ai Data Infrastructure
Data Governance
Etl/Elt
Sql
值不值得投
77综合评分
综合评分 77
稳定大厂、薪资偏高、前沿数据技术栈，WLB一般
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
3.3万
比数据工程中位数低
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 370 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 数据工程 · 约 120 个在招
职位详情
关于这个职位
作为辉瑞商业卓越与创新团队的数据工程师，负责构建、测试和维护可靠的数据管道及数据产品
工作涵盖结构化与非结构化数据的处理、技术语义模型（元数据/本体）开发以及数据质量治理，确保符合安全隐私标准并支持AI应用层的数据需求
最低要求
具备动手能力的数仓工程技能：包括数据摄取、转换、SQL和Python编程、数据建模及BI基础
了解语义模型、元数据、数据产品、数据质量、血缘关系及用于AI检索的数据访问
掌握文档编写、可观测性及生命周期基础知识，并能应用隐私和安全实践
具备POD交付能力及与全球/本地团队协作的经验
计算机科学、数据工程、数据科学或信息系统等相关领域的本科及以上学历
拥有5年以上相关领域工作经验（硕士或博士学历可减少年限要求）
工作职责
按照既定标准和验收准则，交付数据工程、数据产品或数据质量相关的工作任务
参与L1-L4层级（摄取、集成、转换、存储和服务）的数据工程全流程，包括结构化、非结构化及知识数据的处理，以及BI基础的构建
参与数据产品管理，构建可复用、受治理的数据产品及数据智能体，特别是AI赋能消费层（AICL）的CL层组件及面向智能体的数据契约
参与技术语义工作，构建语义模型、元数据、分类法及技术映射，落实业务定义和标准化KPI
参与数据信任与可靠性工程，实施技术数据治理控制、左移数据质量检查、血缘追踪、可观测性以及中国数据隐私和跨境合规控制
使用经批准的AI辅助工程与分析工具，并进行严格的人工验证
创建技术规格书、数据映射、测试证据和可复用知识资产，并及时升级阻塞性问题
优先资格
在制药或其他高度监管行业的工作经验
熟悉中国科技环境、数据合规、隐私保护或供应商管理环境
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台大：辉瑞作为全球顶级药企，提供稳定的职业发展和规范的流程
- 前沿技术：接触AI赋能的消费层（AICL）数据建设，处于医药+AI交叉前沿
- 专业度高：深度参与数据治理和合规体系，提升核心竞争力
- 协作复杂：需与全球团队（GCA）、AI团队及业务部门多方协作，沟通成本高
- 适合追求稳定平台、对数据治理和AI数据基建感兴趣、具备良好跨文化沟通能力的资深数据工程师
缺点 / 挑战
- 合规压力大：制药行业对数据隐私和跨境传输有极高要求，工作严谨度要求高
角色解读
- 可向高级数据架构师、数据产品经理或数据治理专家方向发展，特别是在AI数据基础设施领域深耕
- 负责构建和维护企业级数据管道和数据产品，确保数据从源头到应用的完整性与可用性
- 精通SQL和Python进行数据处理，熟悉数据建模、元数据管理及数据质量治理框架
申请策略
- 强调在高度监管行业（如金融、医疗）的工作经历，如有则极具优势
- 展现对细节的关注和文档编写能力
- 突出5年以上数据工程实战经验，强调SQL/Python技能及数据建模能力
- 展示在数据质量、元数据管理或AI数据准备方面的具体项目成果
- 加强对数据治理框架（如DAMA）的理解，熟悉中国数据合规法规（如PIPL），了解AI数据流水线最佳实践
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答，重点突出技术选型的理由、遇到的具体问题及解决方案、以及最终带来的业务价值或效率提升
- 请描述你构建的一个复杂数据管道的架构及遇到的挑战
- 你是如何确保数据质量和数据血缘关系的？
- 在项目中如何处理敏感数据的隐私保护和合规性？
- 请举例说明你如何利用元数据或语义模型提升数据可用性
- 复习数据工程核心概念（ETL/ELT、数据仓库建模），准备1-2个完整的项目案例，了解辉瑞的业务背景及AI战略
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
跨国药企资深岗位，薪资水平通常高于市场平均，福利体系完善，稳定性高。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.0万/月）
成长发展
80较高
涉及AI数据基础设施和语义工程，技术栈现代且具有前瞻性，有助于技能成长。
技术前沿主流现代技术
技术栈Data Engineering、Python、SQL、Semantic Models、AICL、AI Empowered Consumption Layer
业务类型profit_center
工作生活
60中等
大型外企通常WLB较好，但“Senior Associate”及“Hands-on”要求暗示需要承担实际交付压力，且需配合全球团队，可能存在时差影响。
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
75中等
身处制药行业，通过数据技术改善药物研发和商业决策，具有明确的社会价值和行业前景。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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