辉瑞
Senior Manager, Data Engineering & Semantics
Senior Manager, Data Engineering & Semantics
发布于 1 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公数据工程
数据工程
Data Governance
Data Privacy
Power Bi
Semantic Modeling
Team Leadership
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
高薪稳定、前沿技术驱动的管理岗，发展机会极佳，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
比数据工程中位数高
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 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
作为辉瑞数据工程与语义领域的资深经理，您将负责领导数据工程、数据产品管理或数据信任与可靠性等核心能力领域
您的主要职责是将业务需求转化为可信、合规且面向AI的数据基础（包括AICL层），确保报告、分析及AI解决方案拥有统一的数据底座，并主导相关技术架构、治理标准及跨部门协作
最低要求
具备现代数据工程、数据架构、数据产品及BI基础的专业知识
至少精通一个主流BI平台（如Microsoft Power BI, Tableau或Qlik Sense），掌握平台管理、SQL、维度建模、语义建模、数据连接、刷新、行级安全、仪表板开发及性能调优
熟悉DAX和Power Query等技术
掌握语义建模、元数据、分类法和本体论
了解非结构化数据工程及为AI检索和智能体提供数据支持的能力
具备技术数据治理、数据质量、血缘关系、可观测性以及中国数据隐私和跨境控制方面的经验
计算机科学、数据工程、数据科学、信息系统或相关计算学科的学士及以上学历
拥有10年以上渐进式相关经验（若拥有硕士或博士学位可减少年限要求）
具备敏捷交付、产品指标、采用度测量及基于证据的迭代能力，持有Agile或产品认证者优先
能够在矩阵式环境中与业务、产品、技术、数据和治理利益相关者有效合作
有制药或其他高度监管行业经验，以及中国技术、数据、隐私或供应商环境经验者优先
工作职责
负责一个或多个团队能力领域的端到端管理，定义能力路线图、工程标准、可重用模式、控制措施、服务期望及生命周期成果
领导并治理L1-L4级别的数据工程，包括结构化、非结构化及知识数据的摄入、集成、转换、存储和服务，以及报告和BI基础
领导BI平台的技术管理和生命周期治理，包括工作区和环境管理、访问控制、发布管理、刷新可靠性、性能、容量及许可证利用率
与企业工程团队合作进行生产运营，并实施GCA DSM批准的业务定义和KPIs
领导并治理数据产品管理，包括可重用、受管制的數據產品和数据智能体，涵盖AI赋能消费层(AICL)的CL层及面向智能体的数据契约
领导并治理技术语义，包括实现DSM批准的业务定义和标准化KPIs的语义模型、元数据、分类法和技术映射
领导并治理数据信任与可靠性工程，包括技术数据治理控制、左移数据质量检查、血缘关系、可观测性及中国数据隐私和跨境控制
作为复杂数据产品、语义架构和数据可靠性解决方案的高级设计权威，领导从MVP范围界定到扩展阶段的数据贡献
塑造能力容量、技能组合和合作杠杆，管理重大风险和依赖关系，并指导经理、高级专员和专家
优先资格
持有Agile和产品认证（如CSPO/PSPO, CSM/PSM, SAFe POPM或SAFe Agilist）
在制药或其他高度监管行业有工作经验
熟悉中国技术、数据、隐私或供应商环境
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 身处跨国药企巨头，平台大且资源充足
- 接触前沿的AI数据应用（AICL），职业前景广阔
- 管理岗带来明确的晋升路径
- 要求10年以上经验，竞争激烈
- 适合拥有深厚数据技术背景、具备丰富团队管理经验、且熟悉医药或高监管行业合规要求的资深专业人士
缺点 / 挑战
- 需处理复杂的跨部门协作和矩阵式管理挑战
- 对数据合规和隐私要求极高，压力大
角色解读
- 可向更高层级的数据总监、首席数据官(CDO)方向发展，或在数字化转型中承担更核心的战略角色
- 作为数据工程领域的资深经理，您需要制定数据工程和语义能力的路线图与标准，确保数据资产的可信性和可用性
- 必须具备深厚的数据工程架构知识，精通至少一种主流BI工具（如Power BI），并熟悉数据治理、隐私合规及AI数据准备
申请策略
- 重点阐述如何通过数据治理提升业务价值，而不仅仅是技术实现
- 展示您对AI赋能业务的深刻理解
- 突出展示您在数据工程架构、数据治理体系搭建及BI平台管理方面的具体成就
- 强调在矩阵式组织中的领导力及跨部门协作经验
- 加强对AI数据基础设施（如向量数据库、Agent数据接口）的理解
- 深化对中国数据出境法规（如PIPL）的实际应用案例积累
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答行为面试题
- 针对技术问题，结合具体架构设计和治理流程进行阐述
- 强调合规意识与业务价值的平衡
- 请分享您如何构建和维护企业级数据治理框架的经验？
- 在面对复杂的跨部门数据需求时，您如何平衡技术可行性与业务优先级？
- 请举例说明您如何利用数据工程支持AI项目落地？
- 如何处理中国境内的数据隐私与跨境数据传输合规问题？
- 复习最新的数据隐私法规（如GDPR、中国PIPL）
职位点评
薪资福利85
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
85较高
作为跨国药企的高级管理岗位，薪资水平通常处于行业领先地位，且福利体系完善，能满足较高的补偿性动机。
薪资信号未披露（AI估算：6.0千–10.0万/月）
成长发展
90较高
职位涉及AI-ready data和AICL等前沿领域，技术栈先进，且作为能力领导者，有极大的技能成长和职业发展空间。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Data Engineering、Semantic Modeling、AI Empowered Consumption Layer、Data Trust & Reliability、Power BI、SQL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为Senior Manager，工作强度可能较大，需应对复杂的跨部门协作和高标准的合规要求，WLB可能受到一定影响，但JD未明确提及加班情况。
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
在制药行业从事数据工程，有助于推动医疗行业的数字化和智能化，具有一定的社会价值和行业影响力。
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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