临床科研主管/经理（2027届）(J28952)

1、临床科研项目全周期管理与设计： 负责临床医学科研课题的顶层设计，包括研究思路与方案设计、项目计划制定与实施、科研论文撰写及投稿、科研基金申报等。主导或深度参与与三甲医院PI及临床科室的合作，挖掘临床真实痛点，将临床问题转化为具有创新性的科研方向。

2、多组学数据与大数据分析： 能独立开展多组学（如基因组、转录组、蛋白质组等）相关的生物信息分析与统计分析。核心要求： 具备优秀的大数据处理能力，能运用R、Python、SAS等工具进行复杂数据的清洗、挖掘与可视化。熟练搭建和维护临床科研数据库，实现数据的结构化存储与高效调用，为模型的训练与验证提供坚实的数据基础。

3、AI与算法驱动的科研创新： 深入理解AI技术在临床科研中的应用，尤其是将AI模型与医疗器械产品特性相结合。能利用机器学习、深度学习等算法，针对肿瘤早筛、病理诊断、影像分析等具体临床问题，设计和训练预测模型，并评估其在真实世界数据中的表现。

4、临床需求转化与产品赋能： 了解医学基因检测及数字医疗行业，熟悉相关产品，能与临床KOL进行高效沟通。依托临床大队列合作，深挖临床痛点，提炼产品优化及新技术/新产品开发的科研需求，推动技术成果的产品化落地。

5、学术前沿追踪与内部分享： 持续跟踪和了解医学及AI、大数据相关领域的前沿热点与行业动态，定期开展研究进展调研与整理，并提出前瞻性的科研规划。积极参与学术会议，进行成果汇报，提升公司在业界的学术影响力。

1、医学、生物相关专业硕士以上学历；具备优秀的英语读写能力；

2、核心技能与经验：数据分析与数据库： 精通大数据分析方法，熟练掌握R/Python/SQL等语言，能独立进行数据清洗、挖掘、统计建模及可视化。有临床科研数据库（如RedCap, CDISC标准）搭建与管理经验者优先。

AI与算法： 熟悉机器学习、深度学习常用算法框架（如TensorFlow/PyTorch），具备在医疗影像分析、基因组学或时序数据领域应用AI解决实际问题的经验。有医学图像处理、自然语言处理（NLP）或知识图谱构建经验者优先。

3、科研能力： 具备卓越的科研思维与论文撰写能力，以第一作者或通讯作者身份在SCI期刊发表过高水平研究论文（有AI或多组学相关研究经历者优先）。有能力独立申请或主导国家级/省部级科研基金项目者优先。

4、专业知识： 具备扎实的临床医学基础知识或分子生物学知识，熟悉肿瘤、遗传病或慢病的研究进展。

5、综合素质：技术沟通能力： 能同时与临床专家和AI算法、技术研发人员进行高效双向沟通，具备“技术翻译”能力，确保需求与技术实现的无缝衔接。

6、逻辑与协作： 逻辑清晰，表达能力强，具备出色的跨部门、跨单位协作能力和团队合作精神。

7、抗压与学习： 工作态度积极，乐观向上，能适应快节奏和多项目并行的工作环境，具备快速学习和应用新技术（如AI工具辅助科研）的能力。

8、能接受短期出差，以对接区域内的合作医院与科研机构。