默沙东
Asso. Dir, Advanced Analytics (Data Science)
Asso. Dir, Advanced Analytics (Data Science)
发布于 大约 15 小时前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
数据分析与科学
机器学习
团队领导
统计分析
MLOps
跨职能协作
Cloud
预测建模
制药行业
AI 估算 · 40k–70k
副总监级数据科学岗，上海制药外企，薪资竞争力强，技能稀缺。
职位详情
关于这个职位
作为默沙东数据科学副总监，你将领导一支数据科学家团队，利用机器学习和AI驱动解决方案支持业务战略
你将与跨职能利益相关者紧密合作，识别高影响力机会，并推动从探索到实施的全流程
此职位适合具有深厚技术背景和管理经验的数据科学专家，希望在制药行业发挥领导作用
最低要求
Required
Master’s degree or PhD in Data Science, Statistics, Computer Science, Applied Mathematics, Engineering, or a related quantitative field.
+ years of experience in data science, advanced analytics, machine learning, or a related discipline.
Demonstrated experience leading a team or mentoring data science professionals.
Strong background in statistical analysis, predictive modeling, and machine learning techniques.
Proven ability to translate complex business questions into analytical approaches and actionable insights.
Experience working with large datasets and modern analytics tools/platforms.
Strong communication, stakeholder management, and influencing skills.
Experience working in a matrixed environment with multiple priorities and cross-functional partners.
工作职责
Lead and develop a team of data scientists, providing coaching, guidance, and performance management.
Partner with business and functional stakeholders to identify data science opportunities and translate them into actionable solutions.
Oversee the design, development, validation, and delivery of predictive models, machine learning solutions, and advanced analytics.
Ensure analytical work is aligned with business objectives, scientific rigor, and governance requirements.
Communicate insights, recommendations, and trade-offs clearly to technical and non-technical audiences, including senior leadership.
Collaborate with data, digital, and technology teams to enable scalable and sustainable solutions.
Promote best practices in methodology, documentation, reproducibility, and responsible use of data and AI.
优先资格
Preferred
Experience in the pharmaceutical, life sciences, healthcare, or other regulated industries.
Experience supporting business decisions through data science in areas such as commercial, medical, operations, R&D;, or supply chain.
Experience deploying models into production or working with MLOps/data engineering teams.
Familiarity with cloud-based analytics environments and data governance practices.
Gen AI experience is a plus.
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 领导全球顶级药企的数据科学团队，积累宝贵的行业经验和管理履历
- 接触前沿的AI/ML技术（包括生成式AI），并在实际业务中应用
- 外企福利待遇优厚，工作环境国际化，职业发展路径清晰
- 制药行业监管严格，模型部署和验证需遵循合规要求，流程复杂
- 技术和管理双重职责要求高，需持续学习保持技术敏锐度
- 适合具备深厚数据科学技术背景，同时有志于团队管理和业务影响的数据科学领导者，尤其对制药或生命科学领域感兴趣
缺点 / 挑战
- 需要平衡多个利益相关方的需求，跨部门协调沟通成本较高
角色解读
- 在制药或生命科学领域晋升至数据科学总监或高级总监，负责更大范围的数字化战略
- 转向更广泛的商业分析或数字化转型角色，成为业务与技术之间的桥梁
- 成为首席数据科学家或AI负责人，主导企业级AI创新和治理
- 领导数据科学家团队，制定分析策略并推动机器学习解决方案的交付，支持公司战略优先级
- 与商业、运营、研发等部门合作，识别数据科学机会并将其转化为可落地的分析方案
- 确保分析工作符合科学严谨性和监管要求，并向高层管理者清晰传达洞察与建议
- 深厚的机器学习、统计建模和数据分析技术背景，熟悉预测模型开发与验证
- 优秀的团队管理和人才培养能力，能够激励和指导数据科学专业人员
- 卓越的沟通和利益相关者管理技巧，能在矩阵式组织中推动多方协作
申请策略
- 深入了解默沙东的业务重点（如肿瘤、疫苗等）和数字化战略，在面试中展示匹配度
- 准备2-3个领导数据科学团队解决复杂问题的真实案例，使用STAR框架
- 突出带领数据科学团队取得的业务成果，强调从分析到落地的项目经验
- 展示在制药或监管行业的工作经历，以及应对合规挑战的案例
- 详细描述机器学习模型在商业或运营场景中的应用，包括模型部署和维护
- 体现战略思维能力，例如如何将业务问题转化为分析架构
- 若缺乏制药行业经验，提前学习药物研发、临床试验等基础知识
- 补充Gen AI和MLOps相关技能，提升模型在生产环境中的可靠性
面试指南
- 使用STAR法则：情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)，突出你的领导力和业务影响
- 强调合规与创新并重：既展示技术能力，也体现对法规和伦理的重视
- 量化成果：尽量用数字说明模型带来的业务提升（如效率提高、成本降低等）
- 请分享一次你领导数据科学团队推动业务决策的经历，遇到了哪些挑战？
- 在监管环境下，你如何确保机器学习模型的合规性和可解释性？
- 如何向非技术背景的高管解释复杂的模型结果，并让他们采纳你的建议？
- 你如何评估和优先排序不同的数据科学项目机会？
- 谈谈你对生成式AI在制药行业应用的理解和看法
职位点评
72
综合评分
上海外企副总监岗，技术前沿，薪资优厚，但工作强度和弹性需评估。
更适合这类人
适合重视技术成长和业务影响力的数据科学管理者，对生活弹性要求不极端。
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80
工作生活65
使命价值70
薪资福利
75中等
JD虽未明确薪资福利，但默沙东作为全球知名药企，薪资水平有竞争力，且副总监职级福利优厚。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
80较高
职位涉及前沿AI/ML技术，有团队管理和发展机会，但JD未明确培训或晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Machine Learning、AI、Gen AI、Statistical Analysis、MLOps
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
上海市区核心地段办公，但JD未提及远程或弹性工作安排，工作强度不确定。
工作模式仅现场办公
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
70中等
制药行业对社会健康有积极影响，但行业成熟稳健，创新以应用为主。
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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