北京临床医学专员
临床医学专员是医疗机构中负责协助医生进行临床工作的专业人员。他们通常具有医学、护理或相关领域的专业背景知识，并负责协助医生进行临床诊断、治疗和护理工作。在临床医学专员的工作职责中，可能包括收集和整理患者的健康信息、协助医生进行体格检查、执行医嘱、监测病人的病情变化、提供实时的病情报告给医生等。此外，临床医学专员还可能负责协助医生进行医学研究、参与临床试验、教育患者和家属等工作。临床医学专员需要具有扎实的医学知识、细致的观察、沟通与团队协作能力，以确保患者得到高质量的医疗服务。这一职位通常需要对医疗行业有深入的了解，并且需要具备专业的临床技能，以保证为患者提供高效、安全、和医学准确的服务。
薪酬概览
平均月薪
¥23900
中位数 ¥22500 ｜ 区间 ¥18400 - ¥29300
数据来源：谈职全网107份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
58.9% 人群薪酬落在 15-30k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
77
对比上月：岗位减少69
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 8 | 11.6% |
| 1-3年 | 8 | 11.6% |
| 3-5年 | 29 | 42% |
| 5-10年 | 8 | 11.6% |
| >10年 | 2 | 2.9% |
| 不限经验 | 14 | 20.3% |
热招职位
1. 负责所辖医学团队主管项目的有效管理和人员培训；
2. 审核制订所辖项目临床开发计划和策略；
3. 根据临床项目的需求，负责所辖课题组项目与临床医学专家、CDE审评专家等进行临床方案设计相关的沟通；
4. 指导审核所辖课题组负责项目的临床试验方案、临床总结报告等临床研究相关资料撰写和修订；
5. 参与临床方案讨论会，总结会并提供相关医学支持；
6. 组织对应项目组其他成员的临床方案培训；
7. 组织、审核对应项目临床试验的医学审核和医学质量保证；
8. 完成领导安排的其他工作
专业要求医药、临床等相关专业工作职责1.协助项目经理对公司委托研究的临床项目,包括对供应商前期考察、项目实施管理、质量管理等环节进行全面管理;
2.参与临床试验设计，协助临床经理完成CRF，ICF，招募材料等临床相关文件的审阅；
3.协助维护临床研究的相关文件,协助完成研究药物的安全性数据的汇总,负责所分配中心的TMF以及ISF维护;
4.负责临床项目研究中心筛选、所分配中心的立项、伦理递交/回复、合同协商、省局备案、启动培训、临床监查、促进受试者招募、质量控制、答疑、配合稽查/核查、研究中心关闭等,发现问题及时反馈给项目经理或者项目负责人;
5.协助完成临床研究项目的人遗办的递交资料和跟踪取得批件,负责所分配中心的遗传办事宜。
6.汇总临床试验发现问题,真实、完整、准确地反馈临床试验中现存问题,提出相应解决方案并及时反馈给项目经理或者项目负责人,并积极解决;
7.协助组织召开研究者会,项目启动会与总结会,负责所分配中心相应事宜;
8.跟踪临床项目进度，协调CRO、SMO、研究者之间临床试验工作；
9.根据临床项目要求,将具体项目分解至月度目标,明确个人月度核心工作;
10.负责相应研究中心的研究财务管理;
11.完成或项目经理(PM)或其他领导分配的其他工作。
任职要求1.学历背景:本科及以上(医药、临床等)相关专业。
2.3年及以上临床试验相关经验和知识。
3.有效的时间管理技巧,能够同时处理冲突工作的能力;
4.熟练使用办公常用软件,包括word excel powerpoint等;
5.独立工作能力及团队合作精神;
6.具有缜密的逻辑思维能力;
7.具有踏实,敬业的工作态度,良好的人际关良好的沟通和协调能力。
高端养老社区中医医师12K-20K元/月
1.严格执行医疗操作规程，规范书写病历及处方，确保医疗安全。
2.定期巡房查房，评估长者健康状态，建立并更新健康档案。
3.运用针灸、推拿等技术开展中医诊疗，改善长者健康状况。
4.运用中药方剂对病人进行整体治疗，或结合现代科技手段进行综合治疗。
5.指导长者进行精神修养、应时锻炼、调配饮食等方法，调整人体心理及生理状态，增强体质，使疾病在未发生或复发、加重前得以防止或控制。
6.开展中医养生保健服务宣传活动，通过讲座、宣传册等形式为长者传播健康保健知识。
7.领导交办的其他工作。
1. 严格执行各项护理操作规程和规章制度，确保护理质量和医疗安全
2. 按照医嘱完成患者的治疗、护理工作，密切观察患者病情变化并做好记录
3. 负责患者的基础护理、生活护理和心理护理，提供人文关怀
4. 协助医生完成各种诊疗操作和检查工作
5. 做好病房管理，保持病区整洁、安静、舒适、安全
6. 严格执行消毒隔离制度，防止交叉感染
7. 参与护理查房、护理会诊和疑难病例讨论
8. 参加护理教学和护理科研工作，参与护理质量管理
9. 指导护理员和实习护士的工作
10. 完成上级交办的其他护理相关工作
1.提供高效的护理服务，同时实现积极的临床效果和居民/家属满意度；
2.在执业范围内按护理的标准和流程开展工作；
3.将居民护理的各方面工作委派给从业范围相符的护理员；
4.通过护理评估以及与照护服务团队、居民和家属合作来管理居民护理工作，从而制定出高效的护理计划。
之家-燕园康复医院-康复治疗师【2027届】(J85450)
1. 根据患者的具体情况制定个体化的康复治疗计划，并实施相关治疗；
2. 评估患者的功能障碍，运用各种康复技术进行康复训练和治疗；
3. 及时记录和分析患者的康复进展，调整治疗方案；
4. 与医生、护士和其他康复团队成员协作，提供综合性治疗服务；
5. 为患者及其家属提供康复知识教育，指导患者进行家庭康复训练；
6. 关注行业新技术、新方法的应用，不断提升自身专业技能；
7. 完成上级领导安排的其他相关工作。
简介：研发下一代自动化研究智能体系统，专注于提升模型在长周期、高价值复杂任务中的自主执行能力，减少对人类指导的依赖。
1、自动化研究场景下的大模型能力建设，提升模型在复杂任务分解、长程推理、研究规划、工具使用、代码生成与执行、证据整合与研究写作等方面的能力。
2、长程任务中的上下文组织与记忆管理，设计优化 context scaling、context compression、memory selection、状态追踪与长期依赖建模，提升模型在复杂研究任务中的上下文利用效率与稳定性。
3、自主研究任务相关环境与自动实验闭环建设，构建 search、browser、retrieval、code execution、verifier 等训练与评测环境，打通训练脚本迭代、实验编排、结果比对、版本保留/回滚与复现验证流程。
4、训练策略、数据配方与反馈信号设计，围绕 SFT、RLVR等方法，结合数据构造、数据清洗、超参数优化以及 outcome-level / process-level 信号设计，提升模型在开放研究任务中的完成率、事实正确性和稳定性。
5、面向真实 research 任务的评测体系与错误分析闭环建设，建立 benchmark、自动化评测指标，系统分析搜索遗漏、证据误判、上下文污染、推理漂移、错误归因与长链路失稳等问题，并推动针对性优化。
1.基于生鲜品类特征，通过数据洞察定位增长的核心机会点，制定可落地的增长策略方案，建立全链路运营指标体系，为策略的规模增长目标负责。
2.深度理解商品属性与客户需求，联动跨部门资源，搭建生鲜货盘，制定生鲜品质标准，迭代商家管理规则，推动商品供给变化。
3.根据市场动态和业务需求，设计价格策略，确保价格竞争力，对价格执行效果进行跟踪分析，并通过数据分析挖掘问题，实现经营效率的提升。
4.针对负责的策略和项目，能够建立数据监控模型，输出分析诊断报告，通过数据归因提出可行性改进方案，推动业务决策快速迭代。
全链路增长体系构建：负责金融营销垂直领域基座模型的深度定制，推动大模型技术从 0 到 1 落地应用及持续迭代，从用户全生命周期（感知、获客、激活、转化、留存、召回）出发，深度参与构建高度智能的业务增长算法体系；基于Agent技术的数字员工构建：在智能理赔、智能客服等高人力消耗领域，构建各类智能 Agent，通过提供高效智能服务，有效降低人工成本，同时提升用户服务体验。高效的效果分析与复盘能力构建：构建自闭环高效效果分析系统，整合大模型营销全链路数据，建立涵盖转化率、ROI、用户体验、合规性的多维度评估指标体系；通过数据归因、异常诊断等手段定位瓶颈，形成标准化复盘流程并输出优化建议，驱动系统与策略迭代，实现全闭环运转，最大化 AI 营销效能。驱动项目的完成：与产品、运营团队紧密配合，将业务问题转化为科学的数学模型，有效协调上下游资源推进项目，保障目标落地。
1、招商与供给管理：深入理解外卖商家对包材、耗材等实物类目的需求，精准筛选并管理优质工厂及供应商，确保商品供给稳定性与成本竞争力。
2、商品与销售运营：主导商品规划与价格体系构建，通过SKU优化、展示逻辑升级、爆品孵化及价格补贴精准管控，显著提升商品市场竞争力与商家感知度。
3、供需匹配与用户运营：设计线上策略、拓展业务合作、完善销售渠道，优化用户首购及复购机制，系统性增强用户粘性，持续提升商家渗透率与生命周期价值。
4、数据驱动与协同：实时监控交易额、渗透率、复购率等核心指标。运用AI工具辅助市场信息收集处理，进行报告产出。联动产品团队优化工具链路，以数据赋能策略迭代与业务目标高效达成。
负责品类大盘经营与增长专项的数据运营工作，围绕"定义—实现—维护—使用"四个环节闭环推进，管理数据全生命周期：
1、定义指标：基于业务策略与经营场景，主动或被动定义能够准确衡量业务现状的数据指标体系，确保指标口径的科学性与业务适配性。
2、实现指标：通过大数据能力（Spark、Hive SQL）完成数据的加工与生产，将业务指标落地为可复用的数据资产。
3、维护指标：基于业务发展变化与策略迭代，持续维护指标口径的一致性与兼容性，处理多业务场景下的复杂口径拆分与对齐，推动指标体系的迭代优化。
4、使用指标：搭建面向不同层级（DM/CM/BDM/BD）的数据看板与数据产品，推动数据在业务决策中的实际落地，提升团队整体数据使用效率。
5、数据支持：承接日常数据分析、异动诊断、临时取数等需求，为业务经营提供及时、准确的数据支撑。