AI数据分析师岗位职责

岗位职责：
1. 根据项目要求设计数据分析方案，运用数据建模与算法开发，协助药物研发、临床试验方案优化和数据分析、不良反应检测等，为创新药物设计和临床研究提供数据支持，为立项决策提供辅助依据，及时进行风险预判。
2. 运用AI技术对研发、临床等医药数据挖掘，整合结构化/非结构化数据源，搭建知识图谱，提供可信的数据支撑，支持项目决策；运用AI技术实时全面获取全球生物医药领域动态，深度分析临床研究、专利布局、企业并购等信息，识别潜在商业机会。
3. 构建AI数据分析流程及智能体并推进落地应用，为公司新药研发、临床研究、行政事务等各场景模块加速提效；确保AI模型符合国内外监管部门的法规和伦理要求。
4. 构建和维护公司内部新药研发和临床研究数据库，进行数据收集、清洗、预处理、标注等工作，为AI模型训练提供高质量数据支持。
任职要求：
1. 学历及专业要求：硕士及以上学历，生物信息学、计算机信息学、统计学等相关专业，具备生物医药行业相关项目经验者优先。
2. 精通Python/SQL或其它编程语言，掌握API开发，有运用AI技术处理各类数据的经验。
3. 具备较强的数据分析能力，能够运用统计学方法进行统计分析，熟悉大规模数据挖掘、机器学习、自然语言处理（NLP）等技术。
4. 熟悉数据采集、清洗、预处理、标注等数据处理流程和方法，了解常见的数据分析和特征提取技术。能够熟练进行数据处理和分析操作，有数据可视化经验。
5. 有较强自主学习及创新能力，良好的团队协作及沟通能力。
6. 认同公司绩考制度，接受试用期阶段性考核，通过试用期考核后方可转正；若试用期考核不合格，则视为不符合录用条件。

核心职责
1. 负责公司内部数据的收集、梳理、清洗、标注、分类，建立标准化的数据投喂流程，确保数据的准确性、完整性和合规性，持续为AI模型工具提供高质量训练数据。
2.建立AI模型训练台账，记录数据投喂情况、训练过程、模型迭代记录及效果评估结果，形成可追溯、可优化的训练体系，定期向高层汇报训练进展及模型应用成效。
3.建模与分析:利用各种机器学习和深度学习算法进行建模和分析,发掘数据背后的价值。
4.报表设计:设计报表,将数据以直观的方式呈现出来,帮助业务人员更好地理解数据。
5.决策支持:基于数据分析结果,为公司运营决策、产品方向、销售策略等提供数据支持。
6.持续学习与提升:不断学习新的数据分析技术和方法,提升数据分分析能力和业务水平。

任职要求：
1. 本科及以上学历，计算机、人工智能、数据科学、机器学习等相关专业，数据标注经验者优先。
2. 掌握数据清洗、标注、投喂的核心方法，了解主流AI模型工具（如大模型微调工具、训练平台等）的操作与应用。
3. 具备较强的数据敏感度和分析能力，能快速识别数据问题、分析模型训练效果，提出针对性的优化方案，具备良好的问题解决能力和逻辑思维能力。
4. 了解数据合规相关要求，确保训练数据的合法使用，具备良好的职业素养和责任心，严谨细致，能承受一定的工作压力。

岗位职责
1. 负责企业内部AI分析功能的全流程落地与迭代优化，聚焦企业内部运营、业务管理、风控、人力、供应链等内部场景，独立完成AI数据分析需求拆解、模型适配、数据挖掘、功能落地及效果复盘。
2. 深度调研企业各部门内部业务痛点，基于传统数据分析能力结合AI算法，设计智能化分析方案，搭建内部AI数据分析体系，替代传统人工统计、报表、复盘工作，提升企业内部运营决策效率。
3. 负责企业内部AI分析功能的数据治理工作，梳理各业务系统数据源（OA、ERP、CRM、人力、财务、生产等内部系统数据），完成数据清洗、特征工程、数据建模，保障AI分析功能的数据准确性、完整性和实时性。
4. 参与内部AI分析模块的产品设计与开发对接，输出数据分析逻辑、算法规则、指标体系、可视化分析方案，配合研发团队完成AI智能报表、智能预警、智能归因、智能预测、自动化分析等内部功能上线。
5. 负责已上线企业内部AI分析功能的日常运维、效果监控、迭代优化，持续挖掘数据价值，发现企业内部运营潜在问题与优化机会，输出AI数据分析报告、专项优化方案，为管理层决策提供智能化支撑。
6. 沉淀企业内部AI数据分析方法论、模型模板、指标体系，标准化内部AI分析流程，赋能各部门日常数据分析与运营管理，推动企业内部数据智能化转型。
7. 对接各业务部门内部AI分析需求，提供专业的AI数据解读、问题排查、功能优化建议，搭建高效的内部数据智能化服务机制。
任职要求
硬性要求
1. 本科及以上学历，统计学、数据科学、计算机、数学、软件工程等相关专业，1-3年企业AI数据分析相关工作经验。
2. 必须有企业内部AI分析功能落地实战经验，完整参与过企业内部智能化分析产品/模块从需求调研、方案设计、数据建模到上线迭代的全流程，熟悉企业内部运营、管理类数据分析场景。
3. 熟练掌握数据分析核心技能：精通SQL，熟练使用Python（Pandas、Numpy）进行数据处理与分析，熟悉数据可视化工具。
4. 具备基础AI/机器学习算法落地能力，熟练掌握分类、聚类、回归、时序预测、智能归因等常用算法，能够将算法落地到企业内部实际业务场景，解决实际管理、运营问题。
5. 熟悉企业内部主流业务系统数据结构（OA、ERP、财务、人力、业务运营系统等），具备企业级数据治理、指标体系搭建经验。
6. 具备独立的需求拆解、方案设计、复盘优化能力，能够独立负责单个/多个内部AI分析功能模块的迭代落地。
软性要求
1. 逻辑思维清晰，对数据敏感，具备极强的问题拆解能力和业务洞察力，能够精准挖掘企业内部业务痛点，通过AI数据分析提供解决方案。
2. 具备良好的跨部门沟通、协同推进能力，能够高效对接业务、产品、研发团队，推动需求落地与功能迭代。
3. 有较强的自主学习能力和复盘意识，善于沉淀方法论，对企业内部数据智能化、AI赋能企业管理有浓厚兴趣。
4. 工作严谨负责，具备良好的抗压能力和执行力，有大型企业、集团化公司内部AI数据分析经验者优先。
优先条件
1. 有企业内部智能报表、智能预警、运营智能分析、人力AI盘点、财务智能风控、供应链智能预测等相关功能落地经验者优先。
2. 熟悉BI工具、AI数据分析平台，有自研内部AI数据功能、低代码数据分析平台搭建经验者优先。
3. 具备算法建模、A/B测试、数据分析项目管理经验者优先。