成都数据分析员
数据分析员是负责收集、整理、分析和解释数据的专业人员。他们使用统计学和分析工具来识别数据中的模式、趋势和关联，以帮助组织做出更明智的决策。数据分析员必须具备扎实的数学和统计知识，熟练掌握数据分析工具如SQL、Python、R或者Tableau等，并具备良好的沟通能力，能够将复杂的数据结果以简单易懂的方式呈现给非技术人员。他们常常与业务部门合作，帮助他们了解市场趋势、客户行为、产品表现等，从而指导公司的战略决策和业务方向。数据分析员通常在各行各业的企业、研究机构、咨询公司等领域工作。随着大数据和人工智能的发展，数据分析员的需求逐渐增加，成为许多企业不可或缺的角色之一。
薪酬概览
平均月薪
¥9400
中位数 ¥7500 ｜ 区间 ¥7600 - ¥11100
数据来源：谈职全网30份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
56.7% 人群薪酬落在 0-8k
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
32
对比上月：岗位减少9
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 | 17 | 48.6% |
| 1-3年 | 5 | 14.3% |
| 3-5年 | 5 | 14.3% |
| 不限经验 | 8 | 22.9% |
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.硬件方案设计：对接需求，梳理非标设备硬件技术瓶颈，编制硬件设计方案与可行性分析报告；负责关键元器件与部件的选型、评估与验证。
2.机械与结构设计：主导非标设备的机械结构、传动系统、管路系统等硬件设计；独立完成3D建模、2D工程图绘制（总装图、零件图、管路布置图等）；编制BOM表及外购件清单。
3.加工制造跟踪：负责外协加工件的技术对接与质量把控，指导供应商按技术文件要求加工；跟踪硬件加工制造过程，解决制造中的技术问题。
4.硬件调试与优化：参与设备的现场安装与硬件调试；跟踪硬件运行数据，提出硬件优化与升级方案；编制硬件设计文档、规格书等技术文件。
1.做过 LLM 应用工程化：评测回归、线上监控、质量护栏、RAG/多步工作流落地；
2.有平台化/云原生经验：任务系统、服务治理、Kubernetes/容器化、CI/CD、可观测体系；
3.有开发者工具/工作流类产品经验。
1.参与企业微信非结构化数据挖掘工作，利用大模型技术挖掘出真实的业务流程；
2.参与构建和优化高质量知识图谱，完成结构化/非结构化数据的信息抽取、知识融合、关系推理及图谱存储方案设计；
3.参与大模型后训练算法相关的研究、优化和业务场景的落地。
1. 负责相关产品软件需求及方案开发；
2. 负责相关产品软件设计及产品软件开发；
3. 负责内、外部项目代码开发、软件代码集成、软件集成调试等工作；
4. 其它临时性的研发支持工作。
1、负责国内外GMP相关最新计算机化系统、数据完整性等法规学习、解读，并结合公司的信息化系统、设备系统进行差距分析，跟进实际情况给部门或公司提出整改建议，并独立或主导完成整改项目；
2、负责独立完成和指导成员完成信息化系统、设备（系统）配套的设备及CSV验证风险评估、定期回顾、验证的方案开发，验证实施及报告总结；
3、独立或主导完成自研系统的5类计算机化系统验证4. 负责起草或审核计算机化系统相关的操作维护规程、变更、偏差、CAPA，5、培训团队成员，提升团队专业能力和合规意识6、参与部门合规化体系搭建、监督管理；
7.负责对接国内外GMP检查对接工作。
8. 配合部门完成各项专项工作；
1、负责和参与SmartNIC/DPU芯片的应用场景与需求分析，输出芯片规格点；
2、负责和参与SmartNIC/DPU芯片系统架构方案讨论和设计，达成系统功能、性能、成本和功耗要求；
3、负责和参与SmartNIC/DPU芯片子系统微架构的方案设计，输出详细的方案设计文档；参与核心模块代码交付，指导项目人员解决疑难问题；
4、负责和参与SmartNIC/DPU芯片竞争力构建。
岗位描述
负责 AI/GPU 软件栈工具链的系统测试与质量保障，覆盖从 驱动/固件能力暴露 → 容器运行时接入 → K8s 编排部署 → 可观测/诊断/Profiling → 调试与运维 的端到端链路。通过搭建自动化验证体系、E2E 测试环境与稳定性/兼容性测试方案，保障工具链在 Post Silicon 与生产集群场景下可交付、可运维、可观测、可调试。
岗位职责：
1. 云原生 GPU 工具链的端到端测试与交付质量，负责 GPU Operator / ClusterPolicy 的部署、升级、回滚、配置变更与异常恢复测试，负责 K8s 场景 E2E 测试，构建并维护集群级测试基线：单机/多机、不同 OS（Ubuntu/Anolis/CentOS/RHEL 等）、不同 containerd/docker、不同 K8s 版本矩阵。
2. 容器运行时与设备接入链路测试，测试 Container Toolkit / CDI / runtime hook：驱动/库/设备节点映射正确性、容器内可用性、权限与隔离、与不同 runtime 的兼容性。测试 Device Plugin / GPU Feature Discovery：设备发现、健康检查、资源分配、配置热加载、节点标签变化触发行为、异常设备/坏卡/降级策略验证。覆盖典型 workload 验证：训练/推理/HPC demo（可用 PyTorch、CUDA sample、NCCL/RCCL 类通信样例等）作为回归基准。
3. 运维与诊断工具测试（SMI / DCGM 类 / diag / exporter），测试 SMI/诊断工具，构建测试监控链路，对齐硬件能力暴露路径，对关键字段在 FW/KMD/用户态库/工具层的贯通进行验证与回归。
4. Profiling 与调试工具测试（Profiling Tool / GDB Debugger），负责 Profiling 工具的功能/性能/稳定性测试，负责 Thrive GDB / 异构调试链路测试，与 OpenOCD/仿真器/EMU/硬件板卡协同验证；覆盖 debug 信息（DWARF）、fatbinary、runtime 传递等场景。
5. 自动化与工程体系建设，设计并落地自动化测试框架（Python/Go/Shell 均可），沉淀可复用的 E2E 测试套件，了解多版本矩阵、夜间回归、长稳 soak test、性能基线与趋势分析。
1. 开发Driver/Runtime测试代码，负责驱动功能、性能、稳定性等自动化测试，对编译器质量进行看护。
2. 负责项目测试集代码开发以及项目自动化测试工作，如前期需求分析、制定测试策略、设计和开发测试集和自动化测试脚本开发。
3. 和开发团队合作定位问题，分析错误原因以及协助验证问题修复。