小而美医药外资
SFE 商业运营数据科学家Data Scientist
生命科学
销售
上海
1-3年
本科
面议
公司介绍
小而美医药外资
职位描述
一、职位基本信息
• 职位名称：SFE 商业运营数据科学家Data Scientist
• 部门：Commercial Excellence
• 工作地点：上海
• 汇报对象： Commercial Excellence Head
• 核心定位：以数据驱动销售效能提升，聚焦业务流程和分析，通过建模与分析输出可落地的商业洞察，支撑销售策略制定与商业运营优化；能和IT业务团队一起实施AI项目
二、核心职责
1. 构建标准化SFE分析、可复用的SFE数据资产
2. 优化数据统计口径，完善数据可视化报表（Dashboard），实现销售业绩、团队效能、区域表现、渠道健康度等核心指标的实时监控与可追溯，支撑SFE日常管理决策。
3. 协同数据工程师、IT团队，优化数据处理流程，搭建SFE数据分析自动化Pipeline，提升数据处理效率与准确性，保障数据合规性与完整性。
4. 跟踪SFE领域、数据科学领域（机器学习、大数据处理）的前沿技术与行业实践，引入先进的分析方法与工具，优化SFE数据分析与建模效率。
5. 与SFE团队、销售运营团队、市场团队、渠道团队深度协作，理解业务痛点，将SFE业务需求转化为数据科学问题，输出针对性解决方案。
6. 参与SFE流程优化、制度制定，沉淀数据分析方法论与最佳实践，支撑SFE团队能力提升。
7. 严格遵循医药行业合规要求（GCP、医药销售合规）、数据隐私规范（个人信息保护法、HIPAA等），确保数据采集、分析、使用全流程合规，保障数据安全与完整性。
职位要求
（一）学历背景
硕士及以上学历，统计学、数学、计算机科学、数据科学、商业分析、医药市场营销等相关专业；博士优先，有医药SFE相关背景者可放宽至本科（具备丰富相关经验）。
（二）专业技能
1. 数据科学核心能力：精通统计建模、假设检验、因果推断、机器学习（分类/回归/聚类/时序预测），熟练掌握Python/R、SQL/Hive，熟悉Pandas、Scikit-learn、Matplotlib/Seaborn等工具，具备独立完成端到端数据分析与建模能力。
2. SFE与商业运营知识：了解医药SFE核心业务（销售团队管理、区域运营、指标管理、渠道管理）、医药商业销售流程，熟悉医药终端（医院、药店）运营逻辑，有SFE相关数据分析经验者优先。
3. 数据可视化与工程能力：熟练使用数据可视化工具（Tableau/Power BI），能独立搭建SFE相关Dashboard；熟悉数据清洗、特征工程，有数据Pipeline搭建经验者优先，了解云平台（AWS/Azure/GCP）者加分。
4. 合规意识：了解医药行业合规要求、数据隐私保护规范，具备严谨的数据思维，能保障数据分析全流程合规。
（三）软技能
1. 优秀的问题拆解与逻辑分析能力，能快速捕捉SFE商业痛点，将复杂业务需求转化为数据解决方案。
2. 出色的跨部门沟通与汇报能力，能向非技术人员（SFE负责人、销售团队）清晰传递数据洞察与决策建议。
3. 结果导向，具备较强的项目推动能力，能独立负责SFE相关数据科学项目，确保项目落地并产生业务价值。
4. 持续学习能力强，关注医药SFE与数据科学前沿动态，具备创新思维与抗压能力。
（四）工作经验
2-5年及以上数据科学、商业分析相关工作经验，其中至少1年医药行业SFE、商业运营相关数据分析/建模经验；资深岗位要求5年以上经验，具备项目负责人或团队协作管理经历，有医药企业SFE部门工作经验者优先。
加分项
1. 熟悉深度学习相关技术，能将其应用于SFE复杂场景（如精准客户匹配、销量预测）者加分。
2. 有医药SFE业绩预测、销售团队效能建模、终端客户分层等项目落地经验。
3. 具备医药销售、市场运营相关从业背景，能更深刻理解SFE业务痛点。
4. 发表过数据科学、商业分析相关论文，或具备相关专业认证
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