数据工程管培生

岗位职责

1. 熟练掌握CDISC标准、GCP法规等临床试验核心行业标准与法规要求，将代码逻辑与医学逻辑深度耦合，推动技术方案与业务需求有效结合，确保交付合规；

2. 严格遵守公司合规保密制度；

3. 参与跨团队协作，推动业务、统计、医学、数据管理与技术团队高效联动，输出可落地的技术方案与执行计划，配合团队完成数据管道的性能优化与文档编写；

4. 基于公司既有技术栈（Python、Java、SAS、SQL等）完成工程化交付任务，编写高质量、可维护、可复用的脚本和程序，对上线代码的稳定性与性能负责；

5. 参与RAG流程的具体实现与优化，了解检索策略、召回排序、上下文构建、答案生成与引用追溯，确保结果可解释、可验证、可复现；

6. 参与数据治理平台的日常建设与运维，包括元数据管理、数据质量规则引擎、标准映射与血缘追踪服务，保障数据准确性；

7. 根据业务需求进行ETL流程的设计与开发，负责调度管理与任务监控，处理数据异常与告警，确保数据流转的稳定性与时效性；

8. 参与知识库内容的规范化处理，包括文档清洗、切分与标注，确保数据符合接入标准；

9. 参与AI辅助编程的方案设计，重构临床试验数据流程，辅助实现自动化开发与优化，提升数据处理效率与质量；

10. 协助临床数据的分析与可视化展示，按照既定模板和指标，将复杂原始数据转化为可理解的图表与报表。

任职要求

1. 硕士学历，统计学、数学、计算机科学、数据科学等相关专业，特别优秀者可适当放宽学历、专业要求；

2. 英语CET-6，具备流利的听说读写能力；

3. 具备0-3年数据开发工程师相关工作经验；

4. 扎实的代码功底，能够结合AI辅助开发提升研发效率，并在大规模工程化落地过程中把控代码质量与技术规范；对大模型（LLM）有实践兴趣，熟悉MySQL/Redis，有ClickHouse等OLAP数据库经验者优先；熟练应用常规办公软件；

5. 具备良好的逻辑思维能力、分析与解决问题能力，较强的学习能力，能够快速理解新技术及业务场景，对新技术保持高度敏感性与探索热情；

6. 具备良好的沟通表达与跨团队协作能力，优秀的团队合作精神与责任感，能够在复杂环境下快速迭代与持续学习，愿意通过技术创造实际价值；

7. 熟悉GCP以及数据管理相关法规和要求，对临床试验数据管理、数据开发或AI技术应用有持续兴趣与实战热忱，具备全栈思维与业务洞察力。