勃林格殷格翰
Principal Clinical Data Scientist I/II
Principal Clinical Data Scientist I/II
发布于 大约 15 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公临床研究
临床研究
Gxp规范
Sas
Sql
临床数据分析
临床试验设计
机器学习
统计方法
跨职能协作
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
跨国药企高级技术岗，技术前沿、使命感强，发展机会充足，但对WLB需做好心理准备。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
55K
比临床研究中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
76 个在招 · 其中临床研究 2 个
市场机会
选择面较广
上海 · 临床研究 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
作为高级临床数据科学家，你将领导复杂临床试验（如I-IV期）和相关真实世界数据的数据分析、转换与报告工作
你需要将数据科学洞察转化为创新方法，应用于药物发现、开发、注册、生产或营销的全流程，并指导团队成员及外部合作伙伴
这是一个连接数据科学与药物研发核心业务的高级技术与领导岗位
最低要求
硕士学位并拥有8年以上相关经验，或博士学位并拥有5年以上相关经验，专业领域包括统计学、数学、计算机科学或相关领域（如心理学、数据科学、金融等）
精通统计学方法、临床试验设计、所支持领域/资产的基本术语，以及临床试验信息等流程
深入理解数据科学相关的高级统计概念
语言技能：中文和英语：流利（读/写/说）
精通多种相关软件语言
关注当地、全球、内部和外部文化，以确保信息得到积极有效的接收
具备主持和引导会议的能力
具备开发和提供数据科学相关主题培训的能力
有强烈的团队合作证据，包括在全球和远程环境中
良好的人际交往能力，能够与内外部人员（例如CRO、专家、管理层）进行有效互动
能够主动发现问题并提出解决方案，并就常规数据科学问题与内外部机构进行沟通
工作职责
领导和监督复杂研究/项目（如复杂的I-IV期临床试验或具有勃林格殷格翰经验的复杂国际项目）的数据科学设计、转换、分析和报告工作
领导和监督临床药物生命周期过程中其他数据（如登记数据库和真实世界数据库）针对特定用例或项目/资产的设计、转换、分析和报告
紧跟勃林格殷格翰内外的数据科学发展动态
将得出的洞察转化为与药物发现、临床开发、注册、生产或营销相关的新数据科学方法
就复杂的数据科学方面，向勃林格殷格翰内外的生物统计与数据科学同事及其他专业人士呈现引人注目的、经过验证的故事
确保数据转换和分析规范，以确保完整性、正确性并遵守部门指南、标准操作程序（SOPs）以及适用的GxP要求
指导和/或领导其他同事、内部及外部客户和外部供应商完成数据科学相关任务
参与勃林格殷格翰内部跨职能工作组或领导跨职能“一个以人为本”内部工作组，并推动/规划相关的数据科学方面工作
参与外部工作组
如适用，作为BDS产品负责人（Product Owner）支持临床药物生命周期过程，直至物质/资产层面
确保在生物统计与数据科学部门内部以及与勃林格殷格翰其他单位进行跨职能和团队协作
根据需要和可能履行其他职能的任务
促进跨职能和团队协作思维
支持培育创新的数字方法，以产生复杂、智能的优化解决方案、创新流程和预测模型
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在跨国药企平台工作，能接触到全球顶尖的研发流程、数据资源与学术网络
- 作为高级专家，需要不断证明数据科学工作的业务价值，推动团队采纳创新方法
- 适合拥有扎实统计与编程基础、对医药研发充满好奇心、具备出色沟通与领导能力、并渴望在数据驱动的医疗创新中扮演关键角色的高级数据分析人才
缺点 / 挑战
- 直接参与前沿药物研发的核心环节，将数据科学应用于解决真实的医学挑战，工作成果直接影响新药上市
- 职位本身兼具深度技术挑战与领导职责，是培养复合型高端人才的绝佳岗位
- 技术门槛极高，要求统计学、编程、医药知识三者融会贯通，持续学习压力大
- 医药研发周期长、监管严格，项目推进需耐心，并可能面临跨部门、跨国协作的复杂沟通挑战
角色解读
- 技术专家路线：深耕临床数据科学方法学，成为特定治疗领域或复杂数据类型的首席科学家
- 管理路线：凭借技术领导力和项目经验，向数据科学部门负责人或更高阶管理岗位发展
- 跨界路线：向生物统计学、真实世界证据策略、数字化研发等更广阔的医药创新领域拓展
- 领导并主导复杂临床试验（I-IV期）及真实世界数据项目的整体数据分析与报告工作
- 将数据科学洞察转化为应用于药物研发全周期的新方法和创新解决方案
- 作为技术专家，指导团队成员及内外部合作伙伴，并参与跨职能的战略性工作组
- 深厚的统计学理论功底和高级数据分析能力，特别是应用于临床试验设计领域
- 熟练掌握多种编程语言（如SAS, R, Python）及数据处理、分析工具
- 对医药研发流程（尤其是GxP规范）有透彻理解，并能将数据科学与之紧密结合
申请策略
- 在求职信或面试中，具体阐述你如何将数据科学方法应用于解决医药研发中的具体问题，并量化其价值
- 提前了解勃林格殷格翰的研发管线、重点治疗领域及数字化创新战略，展示你的主动性和契合度
- 突出作为核心成员或负责人参与的完整临床试验数据分析项目，明确说明所使用的统计方法、技术栈和业务影响
- 强调在跨职能团队（如与临床运营、注册、医学事务合作）中的协作经验及项目领导经历
- 展示对医药行业特定数据标准（如CDISC）和规范（如GxP）的了解与应用实例
- 深入学习一个或多个治疗领域（如肿瘤、免疫）的临床研发知识，以提升业务洞察力
- 关注并了解真实世界数据（RWD）分析、机器学习在临床研发中的应用等前沿方法学
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述过往项目，重点突出你的决策过程、技术选择和量化成果
- 结合具体法规（如ICH指南）和项目实践，说明你在质量控制和流程遵循方面的严谨性
- 阐述你主动学习新技术的过程，并用“问题-方法-结果”的逻辑链条说明其带来的业务改进
- 请描述你领导过的最复杂的一个临床数据分析项目，你遇到的挑战是什么，如何解决的？
- 你如何确保你的数据分析结果和报告符合GxP规范及公司SOPs？
- 请举例说明你如何将一项新的数据科学技术或方法成功应用于业务场景中？
- 你如何与临床试验的其他职能团队（如临床运营、医学、注册）进行有效沟通和协作？
- 对于这个职位，你认为未来一年最大的挑战可能是什么？你打算如何应对？
职位点评
薪资福利75
成长发展90
工作生活50
使命价值85
薪资福利
75中等
职位层级高，任职于跨国药企，预计薪酬福利体系具有市场竞争力，但具体数字未在JD中披露。
薪资信号未披露（AI估算：40K-70K/月）
成长发展
90较高
职位涉及复杂的临床数据科学项目、前沿方法探索及跨职能领导，对个人技术深度与广度要求极高，提供了显著的专业成长和晋升潜力。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈数据科学、高级统计学、机器学习、SAS、R、Python
成长机会Turn derived insights into new data science approaches、Guide and/or lead other colleagues、Develop and deliver training
业务类型profit_center
工作生活
50较低
JD未提及办公模式（远程/混合）或任何工作生活平衡相关信号。该职位性质可能需要应对复杂的项目截止日期和跨时区协作。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
85较高
该职位直接参与创新药物研发，旨在满足中国患者的医疗需求，具有明确的社会价值和行业影响力，行业前景广阔。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号meet the medical needs of the patients、accelerate the launch of more than 10 innovative medicines to meet the demand of Chinese patients
创新程度积极采用新技术
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