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
Power Bi
Sql
团队管理
敏捷开发
数据治理
数据隐私合规
语义建模
值不值得投
80综合评分
综合评分 80
跨国药企高薪高管岗，聚焦AI数据基建与治理，技术挑战大，合规压力高
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
6.0万
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
作为辉瑞中国数据工程与语义领域的资深经理，负责定义和执行数据工程、数据产品管理及数据信任等核心能力路线图
领导从数据摄入到AI就绪数据的完整生命周期治理，确保BI平台、语义模型及数据质量符合合规要求，为公司的报告分析、商业智能及AI解决方案提供统一且可信的数据基础
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），包括平台管理、SQL、维度与语义建模、数据连接、刷新、行级安全、仪表板开发及性能调优
熟练掌握相关特定技术（如Power BI的DAX和Power Query）
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AI检索与代理的数据赋能
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本科学位或以上
拥有10年以上循序渐进的相关工作经验（若拥有硕士或博士学位，年限要求可适当减少），具备与该角色相匹配的范围判断力
熟悉敏捷交付、产品指标、采用度测量及基于证据的迭代
持有敏捷和产品认证者优先
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协作
在制药或其他高度监管行业，以及中国技术、数据、隐私或供应商环境中的经验者优先
工作职责
端到端负责一个或多个团队能力领域，定义能力路线图、工程标准、可复用模式、控制措施、服务期望及生命周期成果，覆盖整个中国区CEI
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
领导并治理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，实施GCA DSM批准的业务定义和KPI
领导并治理数据产品管理，包括可复用的受治理数据产品和数据代理，特别是AI赋能消费层（AICL）的CL层及面向代理的数据契约
领导并治理技术语义，包括实现DSM批准的业务定义和统一KPI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范围界定到规模化阶段的数据贡献
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CSPO/PSPO、CSM/PSM或SAFe POPM/SAFe Agilist等敏捷和产品认证
具有制药或高度监管行业的经验
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
- 跨国巨头平台，资源丰富，职业背书价值高
- 拥有较大的自主权来定义能力标准和工程规范
- 矩阵式管理复杂，需协调多方利益相关者，沟通成本高
- 对数据质量和治理的要求极高，容错率低
- 适合拥有10年以上经验、兼具深厚技术功底与卓越管理能力的资深数据专家，尤其是有制药或强监管行业背景的人才
缺点 / 挑战
- 处于数字化转型与AI应用的前沿，技术栈先进且具有挑战性
- 需应对严格的中国数据隐私与跨境合规要求，法律风险管控压力大
角色解读
- 可向首席数据官（CDO）或企业级数据战略总监方向发展
- 转型为专注于AI基础设施与数据平台的高级技术领袖
- 在跨国药企或金融科技领域担任更广泛的技术管理职务
- 担任数据工程与语义领域的技术负责人，制定并执行数据战略路线图
- 领导跨职能团队，治理从数据摄入、转换到服务的全生命周期，确保数据质量与合规
- 构建和维护BI平台及语义模型，为商业智能和AI应用提供统一、可信的数据底座
- 协调内部资源与外部合作伙伴，解决复杂数据产品交付中的风险与依赖问题
- 深厚的数据工程与架构背景，精通主流BI工具（如Power BI/Tableau）及其底层技术
- 丰富的数据治理经验，熟悉数据质量、血缘、元数据管理及中国数据隐私法规
- 强大的领导力与跨部门协作能力，能在矩阵式组织中推动项目落地
- 对AI数据需求有深刻理解，能够设计面向AI代理（Agent）的数据结构
申请策略
- 准备具体的案例，说明如何平衡技术创新与合规约束
- 了解辉瑞近期的数字化战略重点，展现业务对齐意识
- 突出在大型数据平台治理、BI架构设计及数据合规方面的成功案例
- 强调在矩阵式组织中的领导力及跨部门协作成果
- 展示对AI数据基础设施建设的理解与实践
- 深入研读中国数据安全法、个人信息保护法及相关跨境传输规定
- 提升对生成式AI及Agent数据需求的理解，学习相关数据工程最佳实践
- 强化敏捷项目管理与产品思维的结合能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述过往项目，重点突出量化成果
- 强调‘治理先行’的理念，展示如何通过自动化检查和监控体系保障数据可信度
- 体现‘以人为本’的管理风格，说明如何通过沟通和共识建立来推动变革
- 请分享一个你主导的大型数据治理项目的经验，你是如何确保数据质量的？
- 在面对严格的数据隐私法规时，你如何设计既满足合规又支持AI创新的数据架构？
- 如何在矩阵式组织中推动跨部门的数据标准统一？
- 你对Power BI/Tableau等BI平台的深度优化有哪些具体经验？
- 复习最新的数据隐私法律法规，特别是跨境数据传输条款
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，薪资福利体系完善且稳定，符合市场对高端人才的补偿预期。
薪资信号未披露（AI估算：4.5千–7.5万/月）
成长发展
90较高
职位涉及前沿的AI数据工程与语义建模，技术栈领先，且有机会领导团队制定行业标准，成长空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Data Engineering、Semantic Modeling、AI Empowered Consumption Layer、Data Trust、Power BI、SQL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
作为Senior Manager，需承担重大责任，工作强度可能较高；JD未明确提及弹性工作制，但跨国企业通常有一定灵活性。
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，数据驱动有助于加速药物研发和改善患者治疗，具有较高的社会价值。
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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