-支持临床试验各阶段、各类型的统计分析与科学编程工作。根据项目情况及团队需求，对项目数据进行数据挖掘、深度分析以匹配实际业务需求。
-对于非注册临床、研究者发起临床项目、合作科研项目等可以独立或协助完成统计分析计划的制订，选择合适统计学分析方法，实施编程分析，结果呈现及报告撰写等。
-可以按照注册临床要求独立承担TFL程序开发、QC与交付，确保结果准确、符合监管及内部标准；撰写、维护编程相关文档和标准（如编程规范、宏说明、数据说明、审计追踪表等），确保可追溯性与合规性；负责或协助完成SDTM、ADaM数据集的构建与验证。参与临床研究申报支持，包括Define.xml制作、Reviewer’s Guide撰写等。
-协助团队进行代码复用、流程标准化自动化、质量控制策略优化，持续提升交付效率与一致性；参与系统需求分析、架构设计、模块开发、部署测试与文档撰写，推动工具平台的规范化和产品化；维护与优化统计编程计算环境，协助完成SAS服务器、Shiny Server、MySQL、Git等服务组件的配置与管理；
-参与AI辅助工具或平台的探索和实践，在统计分析、文档处理、交互式查询等场景中推动AI能力的应用落地；能够自主结合项目实践，规划AI或数字化工具，并协调相关资源推动工具落地；具备产品意识与业务理解能力，能够从实际使用场景出发设计解决方案，推动从概念验证PoC到系统落地的全过程。
-积极关注业界新技术、最佳实践，推动团队工具链、技术架构与交付能力持续演进。

1. 学历：（生物）统计学，计算机科学，数学，公共卫生学或其他相关科学领域的学士学位或者更高学位（或可等同的）。
2. 工作经验：硕士及以上具备3年以上临床试验统计分析或编程相关经验；本科需5年以上相关经验。
3. 技能和能力：
-熟悉常见的注册临床及非注册临床的试验设计、统计学概念及分析方法；了解预测模型、深度学习、大语言模型等基本概念。
-熟悉CDISC数据标准及其临床试验相关监管要求（如ICH-GCP等），及临床试验设计与实施的基本原理；深入理解统计分析与编程的核心流程、方法和相关概念。
-熟练掌握SAS、R、Python等统计编程语言（其中SAS和R为优先考量）。
-在统计编程领域有lead经验、递交经验、化合物负责人的经验，在临床试验统计分析领域有项目负责人经验或搭建AI/数字化工具经验的优先。
-流利的中英文书面及口头沟通能力。
-熟悉Web端/服务端开发常用技术，具备以下任一能力优先：
Web前端框架（如Vue.js、React）；
Python后端框架（如Flask、Django）；
R Shiny应用开发与维护。
-了解系统部署与环境管理，包括但不限于：
Linux基础操作与脚本编写；
Web服务与数据库（MySQL）管理；
Git或其他版本控制系统。
-具备团队合作精神，沟通能力强，协同业务方从问题定义出发，设计并开发技术解决方案，确保功能贴合实际场景；
-对数智化技术在统计分析、文档生成、数据交互等场景的应用有所了解。了解Prompt工程、AI模型接入者优先。