赛诺菲
GTMC-Analytical Manager-Shanghai
GTMC-Analytical Manager-Shanghai
发布于 大约 2 个月前中层管理(经理/总监)
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
Ai落地
Arima
Ets
医药行业
时间序列预测
机器学习
统计分析
GenAI
PowerBI
AI 估算 · 25k–40k
高级分析经理，需掌握时间序列与AI工具，医药行业经验，薪资水平中等偏上，外资药企通常14薪
职位详情
关于这个职位
作为赛诺菲中国的分析与预测经理，你将负责利用高级统计模型（如时间序列）进行短期和长期预测，推动AI/GenAI工具在商业运营中的落地，并为跨部门决策提供数据驱动的洞察
该职位适合具备统计学背景和医药行业经验的专业人士
最低要求
本科及以上学历，硕士或MBA优先（统计学、数学、数据科学或相关定量领域专业优先）
扎实的统计建模理论基础和实践经验，最好在时间序列预测（如ARIMA、Prophet、ETS或基于机器学习的预测算法）方面有深厚专业知识
有在企业环境中落地AI或高级分析解决方案的经验者优先
年以上咨询、市场研究、洞察与分析相关工作经验
必须有医疗健康行业经验
年以上医疗健康行业经验者优先
出色的内外部沟通和影响力
精通Excel、PowerPoint和PowerBI
熟练使用统计编程语言（如Python或R）是重要加分项
具备跨团队协作能力
工作职责
利用全球和高级建模资源进行短期和长期预测：
参与与全球预测与分析团队的沟通，将全球知识（包括治理和高级建模方法）引入本地实践
进行短期和长期需求预测，确保预测基于坚实的统计理论、严格的时间序列建模、合理的假设和可靠的数据输入
与内部利益相关者（包括财务、供应、营销和销售团队）合作，将预测结果推广到整个组织
作为PMO和专家，推动新工具/AI应用的开发和推广：
与跨职能团队定期讨论，理解业务KPI，并将业务问题转化为分析/统计模型
与数字团队紧密合作，确保AI/GenAI和数据工具的成功落地和商业化，保证高准确性和效率，确保新工具符合关键业务需求
通过定期培训、阅读行为跟踪和分析等方式确保新工具的顺利采用
通过定期审查设定基于角色的访问原则进行访问管理
确保多样化分析和深度研究的正确和按时交付：
与IA业务伙伴和其他利益相关者紧密合作，解决其他关键业务需求，并为知识中心的建立和运营做出贡献
利用内部定性和定量资源开发稳健的分析框架/统计模型，为关键业务决策生成可操作的洞察
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 赛诺菲是全球领先的药企，平台大，资源丰富，有利于积累行业经验和人脉
- 职位涉及前沿AI/GenAI工具落地，能接触到最新技术，提升个人竞争力
- 角色核心，与多个部门协作，能全面了解商业运营，成长空间大
- 固定期限合同可能带来不稳定性，需关注合同到期后的续签或转正机会
- 适合具备统计学背景、有医药行业经验、希望在一流平台从事高级分析并推动AI落地的求职者
缺点 / 挑战
- 需要同时掌控预测模型和项目管理，对综合能力要求较高
- 医疗行业数据分析复杂，法规和数据隐私要求严格，工作压力可能较大
角色解读
- 在分析领域深耕，成为高级分析专家或数据科学负责人
- 转向商业策略，结合洞察参与更高层决策
- 在大型药企内晋升为分析总监或GTMC团队负责人
- 利用统计模型（如ARIMA、Prophet）进行短期和长期销售预测，为财务、供应链和营销决策提供数据支持
- 作为PMO推动AI/GenAI等新工具在商业运营中的落地，确保工具符合业务需求并得到有效推广
- 与跨部门团队合作，将业务问题转化为分析模型，生成可操作的洞察以支持关键决策
- 扎实的统计学和时间序列建模功底，熟练使用Python或R进行数据分析
- 出色的商业理解能力，能将业务问题转化为统计模型
- 良好的沟通和项目管理能力，能协调跨团队资源推动项目落地
- 熟悉医药行业市场、销售和供应链流程者优先
申请策略
- 在面试中准备一个完整的项目案例，从业务问题到模型构建再到落地影响
- 了解赛诺菲在中国市场的核心产品线和战略重点，展示对业务的关注
- 突出时间序列预测项目经验，具体说明使用的模型（ARIMA、Prophet等）和业务影响
- 强调AI/GenAI落地案例，展示如何将技术转化为商业价值
- 量化分析成果，如预测准确率提升、成本节约或收入增长
- 体现医药行业经验，包括对合规和数据敏感性的理解
- 深入学习时间序列高级模型（如Prophet、LSTM）和因果推断方法
- 掌握PowerBI或其他可视化工具，提升数据讲故事能力
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出量化成果
- 展示结构化思维：先阐述业务目标，再说明分析框架，最后强调商业洞察
- 体现影响力：强调如何用数据说服非技术利益相关者
- 请描述一个你使用时间序列模型进行预测的项目，包括模型选择、数据挑战和最终效果
- 你如何将业务问题转化为分析模型？请举例说明
- 在推动AI工具落地时，如何确保跨部门协作和用户采纳？
- 你如何处理预测中的不确定性？有什么方法论？
- 请谈谈你对医疗健康行业数据隐私和合规的理解
职位点评
71
综合评分
跨国药企分析经理，前沿技术栈，稳定行业，但固定期限合同且WLB不明确
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。
更适合这类人
最适追求技术成长和行业影响力的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展85
工作生活50
使命价值80
薪资福利
70中等
薪资市场水准，固定期限合同稳定性稍弱，但福利未明确提及，综合满足度中等。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展
85较高
职位涉及前沿AI技术，技能成长空间大，但成长路径未在JD中明确提及，整体发展性较强。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈时间序列预测、ARIMA、Prophet、ETS、机器学习、Python、R、GenAI、AI落地
业务类型ambiguous
工作生活
50较低
未明确提及WLB，现场办公，工作地点不明，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
80较高
医药行业使命驱动，为社会健康做贡献，意义感较强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号改善患者生活
创新程度积极采用新技术
赛诺菲 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs