医学分析师岗位职责

本公司承接各类数据分析业务，目前诚聘兼职数据分析师、编程工程师等。

任职要求：
1.硕士及以上学历，或拥有丰富数据分析工作经验者；
2.金融、经管、医学、统计学、应用统计、理学、工科等专业；
3.熟练掌握统计学知识及相关数据分析软件操作，包括但不限于Stata、SPSS、Matlab、Python、Arcgis、R、Eviews、SAS、SQL中的任意一种；编程语音Java、Python、C、HTML等。
4、熟悉并掌握实证分析、空间计量、时间序列、面板数据、机器学习、深度学习、神经网络、金融建模、医学统计、生信分析、生存分析、回归分析、问卷分析、数据处理、数学建模、数学建模中的任意一种分析方法；
5.具有认真负责的工作态度；
6.良好的个人诚信，责任心强，能够按时保质保量完成工作。

薪资待遇：
1.兼职职位不坐班，地点不限，时间自由；
2.按项目结算，一单一结，一单几百到几千不等。

【岗位职责】
1、 爱岗敬业，具备数据工作的责任心和踏实性，为数据和保密负责。
2、 熟练掌握办公自动化工具使用。
3、 应用自身所具备的医学知识及临床经验建设临床知识库、制定审核规则、制定健康管理方案，按照流程和标准完成相关新项目基础资料的准备和数据库完善。
4、 自觉收集整理国内外各种临床诊疗规范（指南、常规等），及相关业务国内外进展（DRG、慢病、健康管理），参加组内讨论及学习。
5、 在高级医学分析师指导下参与DRG地方项目实施，并在工作中总结相关经验教训。
6、 应用自身临床医学知识按照要求和标准完成客户需求
【任职资格】
1、爱岗敬业，具备数据工作的责任心。
2、具有较强信息搜集和分析能力。
3、能够较熟练的阅读国内外文献。
4、精通本科室临床诊疗规范。
5、熟练掌握临床常见病的诊疗。
6、熟练掌握word、excel等办公软件。
7、临床医学等相关专业，有3年临床工作经验者优先考虑。
【福利待遇】
薪酬构成：基本工资+绩效工资+各项补贴
休假制度：双休、法定节假日
其他福利：五险一金、餐饮补贴、绩效奖金、员工生日福利、团建活动、专业培训

职位概述：

我们正在寻找一位充满激情、兼具深厚临床医学知识和出色数据分析能力的专业人才，加入我们的数据科学团队。您将作为连接医学与数据的核心桥梁，深度参与院内真实世界数据（RWD）的治理与价值挖掘，通过数据洞察驱动创新，为*的药企客户在药物研发、市场策略和临床决策等关键环节提供高质量、可落地的循证依据。
这个职位不仅需要您处理和分析复杂的数据，更需要您运用医学专业视角，解读数据背后的临床意义，将数据转化为能够影响行业决策的商业智慧。
主要工作职责：

1. 医学数据治理与标准化： 主导或核心参与院内原始医疗数据（电子病历、收费项目等）的标准化治理项目；运用临床医学知识，指导数据开发人员对临床数据（如诊断描述、用药信息）进行清洗、整合，实现标准术语映射（如ICD-10, ATC, SNOMED CT, LOINC等）；设计并优化数据质量控制规则，确保治理后数据的准确性、完整性和一致性。

2. 数据洞察与深度挖掘： 基于真实世界数据（RWD），设计并指导数据挖掘团队执行数据分析方案，以回答复杂的临床及商业问题。配合运用统计学及机器学习算法，开展患者画像、治疗路径分析、疗效与安全性评估等研究，挖掘数据中隐藏的潜在价值。

3. 商业应用与客户支持： 深刻理解药企客户的业务需求（如新适应症探索、上市后监测等）；将数据分析结果转化为富有洞察力的商业见解和战略建议，形成专业、清晰、可视化的分析报告和演示文稿。作为项目核心成员，直接与客户沟通，展示分析成果，提供医学知识专业咨询，并指导客户基于数据证据做出科学决策。

4. 方法学创新与知识分享： 持续关注真实世界研究（RWE）领域的前沿方法和技术动态，并将其引入日常工作，提升团队整体分析能力。指导和培养团队内的初级分析师，分享医学知识和数据分析经验。

任职资格：

1. 教育背景：
- 临床医学、基础医学、公共卫生、流行病学与卫生统计学等相关专业，硕士及以上学历；拥有临床执业医师资格者优先。

2. 工作经验：
- 3-5年及以上相关工作经验,
- 必须具备在以下至少一类机构的工作经历：
- 知名医药数据公司从事真实世界数据分析或数据治理工作。
- 大型跨国/国内药企的医学部、流行病学部或真实世界研究（RWE）部门。
- 顶尖医院的临床研究中心或信息中心，有处理和分析大规模临床数据的实战经验。

3. 软性技能：
- 商业敏感度： 对医药行业有深刻理解，具备将数据分析与商业问题紧密结合的能力。
- 逻辑与沟通： 拥有出色的逻辑思维、问题拆解和解决能力；具备卓越的沟通表达和报告撰写能力，能够与不同背景的团队（技术、医学、商业）高效协作。
- 驱动力： 具备强烈的自驱力和责任心，能够在压力下独立领导项目并交付高质量成果。

加分项：
- 项目管理： 有项目管理或客户管理经验。
- 数据分析： 精通SQL进行复杂数据提取和处理；熟练使用Python或R进行数据分析、统计建模和可视化。