成都数据处理工程师
数据处理工程师是负责处理大量数据的专业人员。他们利用各种工具和技术，如数据库管理系统、数据挖掘工具、编程语言和统计分析软件，从结构化和非结构化数据中提取信息，并将其转化为有价值的见解和决策支持。数据处理工程师需要具备深厚的数据分析和处理技能，以确保数据的准确性、一致性和完整性。他们还需要设计和维护数据处理流程，构建数据仓库和数据模型，以支持企业的商业需求和战略目标。另外，数据处理工程师还需要与数据科学家、业务分析师和其他团队成员合作，以确保数据处理流程符合业务需求并产生有益的结果。总之，数据处理工程师在当今大数据时代扮演着至关重要的角色，在各行各业中都有广泛的应用。
薪酬概览
平均月薪
¥13200
中位数 ¥12500 ｜ 区间 ¥9800 - ¥16500
数据来源：谈职全网22份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
36.4% 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
23
对比上月：岗位新增8
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 | 40% |
| 1-3年 | 2 | 10% |
| 3-5年 | 8 | 40% |
| 不限经验 | 2 | 10% |
热招职位
数据治理工程师，相关专业优先￥10000-12000元/月
要求：
1、全日制大专以上学历；，**不限；
2、数据处理相关专业；计算机、数学、统计学、大数据、人工智能等专业优先考虑；工时作间：行政班，周一至五周上班，周末双休。法定节假日休息。
福待利遇：
1、年综合工资10-15万左右，各种福利。工作地点：成都锦江区
1、 负责电子病例报告表的修订；
2、 负责数据核查计划、数据管理计划等文件地撰写；
3、 负责用户接受测试计划撰写及测试数据库；
4、 负责临床试验数据的核查等清理工作，并完成；
5、 负责在数据库中发布及管理质疑；
6、 负责项目数据管理文件归档工作，并高质量完成；
7、 负责沟通、协调其它职能部门配合完成数据管理工作，审阅其他职能部门文件；
8、 负责完成数据管理项目代表交待的其它任务和公司安排的其他工作；
协助数据管理总监完成临床试验全周期数据管理项目执行、流程落地、质量管控，严格遵循GCP、ICH及CDISC行业标准，规范CRF设计、数据核查、质疑清理、医学编码、数据锁定等工作，协同医学、统计、QA、CRO及研究中心，保障临床数据真实、准确、完整、合规，按期交付高质量临床试验数据。
1、负责I-IV期临床试验、上市后临床项目数据管理全流程落地，编写、审核数据管理计划DMP、数据核查计划、数据锁定报告等核心文件。
2、牵头病例报告表CRF设计、逻辑核查搭建、EDC系统配置、测试及上线运维。
3、统筹数据接收、源数据核查、数据质疑管理、医学编码、数据清理、数据库锁定、数据交接归档全流程工作。
4、跟进项目进度，及时识别数据风险、进度偏差，协调解决项目重大数据问题，保障项目按时结题。
5、严格执行GCP、ICH-GCP、NMPA法规及公司SOP，落实CDASH/SDTM/ADaM数据标准。
8、对接医学监查、统计分析、注册事务、药物警戒，完成统计数据集交付、申报资料配合。
9、对接临床研究中心、第三方CRO、SMO，沟通数据疑问、溯源核查、问题闭环。
10、 对接EDC、随机系统供应商，协调系统问题、权限管理、版本更新与问题优化。
11、协助数据管理总监完成体系建设，撰写和修订部门SOP、标准模板、核查规则、编码规范，持续优化数据管理流程。
12、规范项目文档归档、版本管理、数据留存，满足核查与追溯要求。
13、公司安排的其他工作。
负责临床试验数据管理项目工作的执行，严格遵循GCP、ICH及CDISC行业标准，规范CRF设计、数据核查、质疑清理、医学编码、数据锁定等工作，协同医学、统计、QA、CRO及研究中心，保障临床数据真实、准确、完整、合规，按期交付高质量临床试验数据。
1、 负责电子病例报告表的修订，数据核查计划、数据管理计划等文件地撰写，用户接受测试计划撰写及测试数据库；
2、 高质量完成项目数据管理文件归档工作；
3、 负责临床试验数据的核查等清理工作；
4、 协同跨部门完成数据管理工作；
5、公司安排的其他工作。
1、IT基础架构规划与运维：负责支撑公司生产、办公全场景的网络、服务器、存储等IT基础设施的规划、搭建、部署及全生命周期运维；保障网络全域稳定安全，维护机房环境、开展设备巡检，建立完善IT资产台账并做好全流程管控。
2、计算机化系统全生命周期管理：负责GxP相关计算机化系统（含LIMS、文件管理系统等）全流程管理，对接各业务部门IT需求，主导或参与系统选型、方案设计、部署实施，负责系统验证、升级优化及日常运维，及时解决系统运行各类问题，确保系统贴合业务需求、符合合规标准。
3、合规管理与验证支持：严格遵循GMP、FDA 21 CFR Part 11等法规要求，主导或配合开展计算机化系统验证（CSV），规范验证流程及文档管理；管控系统权限、数据备份与恢复，保障电子数据真实、完整、可追溯，配合质量部门完成审计、检查工作并提供IT合规技术支持。
4、日常运维与智能化转型支撑：保障公司所有IT系统、终端设备稳定运行，提供桌面终端及办公、生产相关IT设备技术支持，快速排查解决系统故障与设备问题；参与企业自动化、数字化项目实施，为药厂智能化、数字化转型提供IT技术支撑。
1. 参与M端团队AI基建，如Agent体系的架构设计与持续迭代，包括Skill开发、子Agent编排、知识库治理等，打造可复用的团队级AI能力。
2. 搭建AI交付工具链与质量保障体系，覆盖自动核验、失败修复、监控告警等，确保AI能力在生产环境稳定可靠。
3. 承接M端业务系统需求，独立完成从需求分析、方案设计、开发联调到上线验收的全流程交付。
1.统招大专以上学历
2.掌握基础测试理论知识，熟悉主流测试工具
3.2年以上测试经验
4.了解测试方案和测试用例编写方法
5.具有良好的沟通能力和团队合作精神、快速的学习能力、思维敏捷、逻辑清晰、执行力强、工作责任心强、抗压能力强
6.有手机厂商测试经验优先，有需求测试跟踪测试经验优先
工作方向包括但不限于：智能驾驶、新能源、雷达、大数据、整车控制、机器视觉、图像、FPGA、SLAM、感知融合、决策规划：
1.协助算法工程师进行算法调试、标定、文档编写、测试环境搭建等工作；
2.负责人工智能方案在智能车领域的落地应用；
3.负责AI算法/神经网络等在嵌入式系统上的优化和部署；
4.参与运动控制或过程控制方向、原型设备开发与调试、信号处理、运筹与优化相关的算法设计、开发及验证工作。
1.学术成果：在ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML、ICLR等会议或期刊上发表过 关于 大语言模型（LLM）、NLP、强化学习、机器学习等方面的论文；
2.项目经验：有大语言模型（LLM）和NLP的实际业务经验，包括不限于剧情生成、可控NPC对话、聊天对话、逻辑推理、盘面推理等；
3.竞赛经验：在kaggle等竞赛中获得过优异名次。
1.有引擎底层或性能工程经验；熟悉性能分析工具的使用；
2.了解线上运营体系：特性开关、遥测、崩溃与指标分析；
3.跨平台经验（PC/主机/移动）；
4.了解 DCC 与设计师数据驱动工具链；
5.参与过服务端或专用服务器架构的开发落地；
6.擅长使用大语言模型辅助开发；
7.能够在全英文环境下工作。
【履职职责】
1.负责物流新技术论证和引进
2.负责承接总部物流新技术项目落地实施
3.负责物流技术标准组织编制
4.负责物流新项目技术规划；
5.负责物流新项目工艺设备技术要求编制；
6.负责重大项目变更技术方案编制；
7.负责配合交付中心开展新项目规划方案编制
详细信息按时点《职位说明书》为准
主要负责支持如下工作开展：
1.构建车机端车联网项目应用安全，数据安全，通信安全，系统安全，隐私管理能力体系，制定车联网软件安全实施方案与安全策略
2.主导信息安全需求评估，车机端车联网项目信息安全TARA分析，构建车机软件安全防护实施细则，
3.主导端侧车联网安全架构，安全方案设计，领导方案实施，安全风险评估，安全设计评审，过程安全能力建设
4.主导关键安全核心模块设计与实现，完备端侧个人信息数据处理实施规则，完善隐私数据安全保护实践
5.参与构建车联网端到端信息安全流程体系，主导端侧信息安全开发流程体系建设与实施
6.支持车机端安全测试与安全评价等相关工作