罗氏
Statistician
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公临床数据管理
临床数据管理
Cdisc
R语言
Sas
临床试验
数据管理
生物统计
监管合规
统计分析计划
药物研发
值不值得投
82综合评分
综合评分 82
顶尖药企平台、高社会使命感、专业成长路径清晰，WLB良好但需适应严谨合规文化
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
2.0万
比临床数据管理中位数高
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 330 个在招
市场机会
选择不多
上海 · 临床数据管理 · 5 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于罗氏生物统计部门，作为跨职能研究团队的关键成员，负责临床试验的设计、执行、数据分析及结果解读
主要工作包括协助制定试验方案、编写统计分析计划（SAP）、使用SAS/R进行数据统计分析，并确保研究符合科学严谨性及监管合规要求，支持药物研发决策
最低要求
拥有统计学、生物统计学或相关定量领域的硕士或博士学位
在制药、生物技术或CRO环境中拥有0-2年临床试验统计相关经验
熟悉ICH指南、GCP及监管要求（如FDA、EMA）
深刻理解与临床试验设计和分析相关的统计原理和方法论
精通SAS和/或R，并熟悉CDISC标准
具备独立思考和基于原则做出决策的能力
具备优秀的战略敏捷性，包括解决问题和批判性思维技能
在全球化工作环境中尊重文化差异
具备优秀的口头和书面沟通能力，特别是演示和写作方面，能够用清晰的语言解释复杂的技术概念
工作职责
在指导下参与试验设计，应用标准统计方法
使用模板和先例起草和审查方案、统计分析计划（SAP）和病例报告表（CRF）
按照统计分析计划执行或支持统计分析，并在需要时升级问题
在研究团队层面代表生物统计部和PDD，确保在指导下的研究交付物的统计和科学严谨性
与研究团队成员合作以完成交付物，遵循现有流程
在高级同事的支持下清晰地总结发现
使用既定模板参与临床研究报告（CSR）开发和监管回复
运用判断力解决中度复杂的统计或数据问题，平衡科学严谨性与适当灵活性，并在面对新颖或模糊情况时寻求指导
通过参与同行评审和指导关系遵守功能标准，维护质量并建立方法和监管专业知识
优先资格
具有跨职能团队合作经验
具备有效的沟通技巧，能够将复杂的统计概念转化为非统计受众能理解的内容
具有多个阶段药物开发（早期和/或晚期阶段）的经验
具备卓越的影响力及向非技术利益相关者转化复杂数据的能力
具备战略思维，能够为组合层面的决策做出贡献
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托罗氏全球领先的医药平台，接触前沿药物研发项目，职业背书强
- 完善的培训体系和导师制度有助于新人快速成长
- 工作节奏相对互联网行业更规律，注重工作与生活的平衡
- 入门级岗位要求0-2年经验，需在高强度下快速学习复杂的监管法规和内部流程
- 统计工作对准确性和严谨性要求极高，容错率低，需处理大量细节数据
- 适合统计学背景扎实、性格细致严谨、对医药研发感兴趣且希望在大平台长期发展的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 初级统计师 -> 高级统计师 -> 首席统计师/统计经理
- 随着经验积累，可深入特定治疗领域（如肿瘤、免疫），或转向更复杂的适应性试验设计、真实世界研究等领域
- 作为临床试验项目的核心统计支持角色，负责从方案设计到数据分析的全流程统计工作
- 具体包括撰写统计分析计划（SAP）、使用SAS/R进行数据清洗与分析、生成统计图表及结果解读
- 扎实的统计学理论基础，熟练掌握SAS和R编程语言，熟悉CDISC数据标准及ICH/GCP监管法规
- 具备良好的跨部门沟通能力和学术写作能力
申请策略
- 在求职信中体现对罗氏‘ healthier future’使命的认同
- 强调自己在跨文化团队中的协作经验和将复杂技术概念通俗化的沟通能力
- 突出统计学硕士/博士期间的科研项目，特别是涉及临床试验设计或生存分析的经历
- 明确列出SAS/R编程能力及CDISC标准掌握程度
- 如有CRO或药企实习经历务必重点标注
- 强化SAS宏编程或R tidyverse数据处理效率
- 复习临床试验常见统计方法（如假设检验、生存分析、缺失数据处理）
- 了解FDA/EMA最新关于生物统计的指导原则
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经验
- 对于技术问题，先阐述理论依据，再结合具体工具实现，最后说明对业务决策的支持作用
- 遇到分歧时，强调以数据和法规为准绳，同时保持开放沟通的态度
- 请介绍一个你参与的统计分析项目，你是如何设计分析计划的？
- 在处理临床试验缺失数据时，你通常采用哪些方法？各自的优缺点是什么？
- 如果研究团队提出的统计方法与你的专业判断有冲突，你会如何处理？
- 请解释一下LOCF（最后观测值结转）和MMRM（混合模型重复测量）的区别及应用场景
- 复习基础统计推断和临床试验设计规范
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活75
使命价值90
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头，罗氏提供具有市场竞争力的薪资和完善的全方位福利体系（如补充医疗、年金等），对补偿性动机满足度较高。
薪资信号市场水准 (1.5千–2.5万/月)
成长发展
80较高
职位处于药物研发核心环节，能提供系统的生物统计方法论训练和监管合规知识积累，且有明确的导师制和同行评审机制，利于专业技能深耕。
技术前沿主流现代技术
技术栈SAS、R、CDISC、Biostatistics、Clinical Trials
成长机会mentoring relationships、peer review、build methodological and regulatory expertise
业务类型cost_center
工作生活
75中等
跨国药企通常拥有较好的工作氛围和相对规律的作息，虽未明确提及弹性工作制，但相比高强度互联网行业，WLB表现通常较好。
工作模式未明确
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
90较高
罗氏明确以‘预防、阻止和治愈疾病’为使命，直接关联人类健康福祉，社会价值感极强，对意义感动机满足度极高。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号prevent, stop and cure diseases、ensure everyone has access to healthcare、A healthier future
创新程度积极采用新技术
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