一、生物统计与统计分析
1. 学习并协助更新统计分析计划（SAP）的框架及模板；
2. 熟悉临床试验设计、样本量估算、假设检验等基本统计概念及应用；
3. 协助临床数据的统计分析模板搭建，支持结果可视化展示与解读；
4. 使用SAS、R或Python工具参与数据处理、结果验证及可视化工作。
二、数据管理
1. 协助数据清理、数据录入和数据质量核查流程的梳理及优化；
2. 参与数据标准化（CDISC标准，如SDTM/ADaM）的相关培训与实践；
三、工具与系统开发支持
1. 协助开发与维护部门的自动化工具、数据可视化平台；
2. 参与内部知识库、技术文档与流程手册的整理和更新；
3. 协助整理、分类和维护部门知识库内容，包括SOP、指南、行业白皮书和法规文件。
4. 支持部门工具应用的培训资料制作及技术分享活动。
四、项目管理与团队协作
1. 参与部门项目日常管理工具搭建、优化进度跟踪及沟通协调流程；
2. 支持部门内跨职能协作项目的会议组织与记录工作；
3. 协助部门内部的行政事务及活动组织。
五、AI与工具开发支持：
1. 协助开发部门效率提升工具，如数据处理脚本（Python/R）、低代码应用等；
2. 参与AI工具开发流程的搭建和测试，辅助工具需求调研、方案设计与实现；
3. 协助研究和评估新型数据标准和工具；
4. 每周定期汇总和分享行业前沿动态、AI技术进展和应用案例；参与新技术、新工具的内部培训和推广，助力部门数字化转型。

1. 统计学、生物统计学、药学、计算机、数据科学或相关专业本科及以上在读，学历高者优先。
2. 对医药研发、数据科学或AI工具应用有兴趣，愿意学习并积极探索新领域。
3. 具有良好的沟通协作能力，逻辑清晰，善于总结提炼信息。
4. 熟悉Python、R或SAS中至少一种，有相关实操经验者优先。
5. 每周可实习3天及以上，连续实习3个月及以上者优先考虑。