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As a Real-World Data Scientist , you will play a critical role in harnessing real-world data to generate insights that support the development, approval, and commercialization of innovative drugs. You will work collaboratively with cross-functional teams to inform strategic decision-making and enhance patient outcomes. Key Responsibilities: • Data Acquisition, Analysis and Modeling: o Collaborate with internal and external partners to acquire, validate, and integrate real-world data from diverse sources. Ensure data quality and integrity, and maintain comprehensive documentation for reproducibility o Design and implement advanced statistical models and machine learning algorithms to extract insights from various real-world data sources, including electronic health records (EHRs), claims data, patient registries, and more. o Analyze complex datasets to identify trends, patterns, and opportunities that can inform product development and market strategies. • Support Real-World Studies/Health Outcomes Research: o Design and execute real-world studies to generate real-world evidence, supporting the safety, efficacy, and economic value of products. o Contribute to study design, including defining objectives, selecting appropriate methodologies, and developing analytical plans. o Oversee and perform data curation and cleaning processes to ensure high-quality datasets for analysis. o Collaborate with cross-functional teams to ensure the alignment of study objectives with business and regulatory goals. • Insight Generation: o Translate complex analytical results into actionable insights and communicate findings to stakeholders, including research scientists, clinical teams, and commercial partners. o Develop data visualizations and reports that convey the impact of real-world data on clinical and business decisions. • Innovation and Improvement: o Stay updated with industry trends and innovations in data science, machine learning, and real-world evidence. o Propose and develop new methodologies to improve data processing and analysis capabilities. • Cross-Functional Collaboration: o Work closely with clinical, regulatory, commercial, and technology teams to ensure alignment and integration of data-driven insights into business processes. Qualifications: • Education: o Master’s or Ph.D. degree in Data Science, Biostatistics, Epidemiology, Health Outcomes, or a related field. • Experience: o Proven experience (3+ years) in data analysis, preferably in the pharmaceutical or healthcare industry. o Experience working with real-world data sources, such as EHRs, claims data, or patient registries. • Technical Skills: o Proficiency in statistical and data analysis software such as SQL, R, SAS, Python, or similar. o Experience with data visualization tools like Tableau, Power BI, or similar. o Familiarity with machine learning frameworks and techniques. • Soft Skills: o Strong analytical and problem-solving skills. o Excellent communication and presentation abilities to convey complex information to non-technical stakeholders. o Ability to work effectively in a team-oriented, collaborative environment. Preferred Qualifications: • Experience in drug development processes or regulatory environments. • Knowledge of healthcare systems, epidemiology, and outcomes research. Other requirement • May need travel and on-site data curation/analysis as required: o Engage with local vendor to understand data sources and ensure proper data collection methods. o Conduct on-site data curation and analysis to ensure immediate and accurate data handling, facilitating timely insights. 该岗位核心是利用现实世界数据(Real-World Data, RWD)生成洞见,为创新药物的研发、审批及商业化提供支持,同时需与跨职能团队协作,助力战略决策并改善患者预后。 一、核心职责 1. 数据获取、分析与建模 • 与内外部合作伙伴协作,获取、验证并整合来自不同来源的现实世界数据,确保数据质量与完整性,并维护详尽文档以保障可重复性。 • 设计并实施先进的统计模型与机器学习算法,从电子健康记录(EHRs)、索赔数据、患者登记系统等各类现实世界数据源中提取洞见。 • 分析复杂数据集,识别可为产品研发和市场策略提供参考的趋势、模式与机遇。 2. 支持现实世界研究/健康结局研究 • 设计并执行现实世界研究以生成现实世界证据(Real-World Evidence, RWE),支撑产品的安全性、有效性与经济学价值。 • 参与研究设计,包括明确研究目标、选择合适的方法学及制定分析计划。 • 监督并执行数据整理与清洗流程,确保用于分析的数据集质量达标。 • 与跨职能团队协作,确保研究目标与业务及监管目标保持一致。 3. 洞见生成 • 将复杂的分析结果转化为可落地的洞见,并向研究科学家、临床团队、商业合作伙伴等利益相关者传达研究发现。 • 制作数据可视化内容与报告,阐明现实世界数据对临床及业务决策的影响。 4. 创新与改进 • 持续关注数据科学、机器学习及现实世界证据领域的行业趋势与创新动态。 • 提出并开发新方法,以提升数据处理与分析能力。 5. 跨职能协作 • 与临床、监管、商业及技术团队紧密合作,确保数据驱动的洞见能融入业务流程并保持方向一致。 二、任职要求 1. 教育背景 • 需持有数据科学、生物统计学、流行病学、健康结局或相关领域的硕士或博士学位。 2. 工作经验 • 具备3年及以上数据分析经验,有制药或医疗健康行业经验者优先。 • 拥有处理电子健康记录(EHRs)、索赔数据或患者登记系统等现实世界数据源的经验。 3. 技术技能 • 熟练使用SQL、R、SAS、Python等统计与数据分析软件。 • 掌握Tableau、Power BI等数据可视化工具的使用。 • 熟悉机器学习框架与相关技术。 4. 软技能 • 具备出色的分析与问题解决能力。 • 拥有优秀的沟通与演示能力,能向非技术背景的利益相关者传递复杂信息。 • 能在团队导向的协作环境中高效工作。 三、优先考虑条件 • 具备药物研发流程或监管环境相关经验。 • 了解医疗健康系统、流行病学及结局研究知识。 四、其他要求 • 可能需根据工作需求出差并进行现场数据整理/分析: ◦ 与当地供应商对接,了解数据源并确保数据收集方法合规。 ◦ 开展现场数据整理与分析工作,保障数据处理的即时性与准确性,助力及时生成洞见。
2026-05-15 15:11
IP属地:北京

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硕士3-5年R语言PythonSql真实世界数据分析
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