1. 统计编程与研发交付

• 支持临床试验全流程、各分期、各类型及多治疗领域的统计分析与科学编程工作

• 可独立或总体负责以下工作内容：

o SDTM/ADaM Spec撰写，数据集构建与验证

o TFL程序开发、QC与交付

o CSR, DSUR, Publication, DRR等编程交付

o 数据递交包交付：aCRF, Define.xml, Reviewer’s Guide等

o eCRF, SAP, Mockup shell等文档审阅工作

• 确保所有交付物符合监管要求、内部规范及审计追踪要求

2. 项目推动与跨部门协作

• 在项目中具备明确Ownership，不仅执行任务，也能主动识别问题、推动决策

• 可作为项目负责人或业务侧代表，参与项目例会及关键讨论，与Stats、DM、Medical、PV、运营及外部合作方开展紧密协作

• 参与项目整体规划、关键节点推进及风险识别，确保事项落地

3. 数据标准化与自动化的平台和机制建设

• 主动识别可复用、可标准化的统计编程与分析场景

• 参与或牵头数据标准与方法体系建设

• 参与研发数据一体化平台或工具链相关需求定义、方案评估与落地实施

4. AI与数智化应用

• 结合真实研发场景，识别适合引入AI或自动化的业务痛点，包括但不限于：

o 统计分析与数据处理自动化

o 文档生成、审阅与知识检索

o 交互式数据查询与辅助决策

• 以业务侧负责人身份参与或牵头AI数智化项目：

o 需求梳理与PRD设计

o PoC规划、试点推进与落地评估

• 在项目中承担必要的业务支持工作

5. 持续学习与技术视野

• 关注统计编程、AI+Pharma、研发数智化领域的前沿技术与行业实践

• 结合业务实际，推动团队工具、流程与交付模式持续优化

1. 学历背景：

（生物）统计学、计算机科学、数学、公共卫生或相关专业本科及以上学历

2. 工作经验：

5年及以上临床统计分析或统计编程相关经验

3. 专业与技术能力：

- 熟悉CDISC数据标准及其临床试验相关监管要求（如ICH-GCP等），及临床试验设计与实施的基本原理；深入理解统计分析与编程的核心流程、方法和相关概念

- 熟练使用SAS进行临床统计编程，具备R/Python实际项目经验者优先

- 对AI在医药研发中的应用具备系统性认知与实际参与经验，而非停留在概念层

- 流利的中英文书面及口头沟通能力

4. 加分项：

- 对AI在医药研发与数据分析中的能力边界与适用场景具备整体认知，理解不同类型AI应用的落地难度与价值回报，能够区分低门槛可快速落地场景（low-hanging fruit） 与深度业务依赖的复杂场景（deep-water use cases），并从产品化与业务价值角度参与AI应用的设计、试点与推广，推动AI能力真正被用户使用并产生持续价值

- 具备将业务问题转化为AI应用场景的能力，能够参与：

 AI使用场景定义

 输入/输出设计

 结果合理性评估与业务验收

- 熟悉或了解Prompt Engineering、AI工具接入或Agent类应用者优先

- R Shiny、Web应用或系统开发相关经验

- Python 后端（Flask / Django）或前端框架（Vue / React）经验

- 熟悉Linux、Git、数据库或系统部署相关基础

5. 综合素质要求：

- 自我驱动（Self-motivated），具备强Ownership

- 兼具业务与技术视角，能从问题出发推动事情落地

- 沟通能力强，善于跨团队协作

- 对AI+医药研发的长期发展有真实兴趣和投入意愿