济南大区总裁
大区总裁是一个高级管理职位，通常负责领导和管理一家公司在特定地区的业务。这个职位通常需要丰富的管理经验和全面的业务知识。大区总裁通常负责制定和执行公司在该地区的发展战略，确保业绩目标的实现，并确保各个部门的协调合作。他们需要与政府官员、客户、供应商和其他利益相关者保持良好的关系，促进公司在当地的声誉和形象。此外，大区总裁通常需要监督并指导下属的管理团队，确保公司在该地区的各项业务运营顺利进行。因此，这个职位需要高度的领导能力、战略眼光和卓越的人际交往能力。
薪酬概览
平均月薪
¥16700
中位数 ¥9000 ｜ 区间 ¥12800 - ¥20500
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
33.3% 人群薪酬落在 8-15k
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
8月新增岗位
34
对比上月：岗位新增3
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 |
|---|---|---|
| 3-5年 | 11 | 33.3% |
| 5-10年 | 22 | 66.7% |
热招职位
（一）项目管理。结合药企生产运营需求（如生产调度、质量控制、设备运维等）主导AI相关项目（智能体、垂类模型、机器人应用、数据治理等）的立项技术分析、实施执行及验收全流程管理，对项目进度、质量负责。
（二）AI应用落地与优化
1. 聚焦制药生产运营板块，主导AI智能体应用落地，推动智能体在生产调度、异常预警、流程自动化等场景的部署与优化，提升生产运营的智能化、自动化水平，降低人工干预成本。
2. 牵头制药行业垂类AI模型开发与迭代，结合生产工艺、质量检测、设备运维等核心需求，主导模型需求梳理、数据标注、训练优化、部署上线及效果验证，确保模型适配制药行业场景，满足GMP数据追溯、合规管控要求。
3. 统筹工业机器人（如生产巡检机器人、物料搬运机器人等）在制药生产环节的应用规划、实施与运维管理，推动机器人与AI技术融合，优化生产流程，提升生产效率与操作规范性。
4. 跟踪AI应用效果，梳理应用过程中的痛点与不足，主导技术优化与迭代升级，持续提升AI应用的稳定性、实用性及合规性，最大化AI技术对生产运营的赋能价值。
（三）数据治理与数据安全。
1. 主导制药生产运营板块AI应用相关数据治理工作，建立健全数据标准、数据质量管控体系，统筹数据采集、清洗、转换、标注、存储及归档全流程管理，确保数据的准确性、完整性、一致性及时效性。
2. 牵头数据治理项目落地，协调跨部门梳理数据需求、解决数据孤岛问题，推动生产、质量、设备等核心业务数据的整合与共享，提升数据资产价值，支撑AI应用深度落地。并兼顾数据安全。
（四）团队与供应商管理。负责对接各子公司的AI应用团队，提升团队AI专业能力、数据治理能力（数据标准、数据质量管控等）。统筹AI及数据治理相关供应商的筛选、评估、合作管理，确保供应商服务符合项目需求及合规要求。
（五）跨部门协同与技术创新。协同生产、质量、设备、IT等跨部门，对接各部门AI应用及数据治理需求，制定方案解决生产运营过程中与AI应用、数据治理相关的技术难题，提升跨部门协作效率。跟踪AI领域、数据治理领域前沿技术转化、应用、落地。
（一）项目管理
1. 结合制药生产工艺需求与GMP合规要求，主导SCADA、DCS、Batch系统相关项目的立项技术分析、实施落地及验收全流程管理，对项目进度、质量负责。
2. 驱动各公司自控团队，发展系统的智能制造应用，包括Batch的深度应用，PI系统的数据治理，机器人的场景识别与应用等。
3. 主导自控系统接口集成项目，统筹解决不同系统间的协议兼容、数据互通等核心问题，提供技术支撑与指导。
（二）系统运维与合规管理
1. 熟悉各种药厂设备自控系统，负责SCADA、DCS、Batch等自控系统的全生命周期运维管理，建立标准化运维体系，带领运维团队开展日常运维工作，降低系统停机率，满足药厂连续生产需求。
2. 严格遵循GMP法规及行业标准，熟悉自控系统相关的验证工作，保障系统合规以及数据完整性，可以应对监管部门检查。
3. 负责自控系统网络安全与稳定管理，具备基础工业网络概念，统筹工业网络的规划、配置与维护，防范网络安全风险。
（三）跨系统对接与协同。主导自控系统与信息系统（重点是MES制造执行系统）的对接工作，负责接口方案设计，实现双向互通，支撑生产精细化管理与数据追溯。协同对接各部门需求，制定方案，解决技术难题，提升生产效率与产品质量。
（四）团队与供应商管理。在事业部层面，带领子公司的自控团队，提升团队专业能力（SCADA/DCS/Batch应用、运维、集成等）与GMP合规意识，打造高效、专业的技术团队。统筹自控系统相关供应商的筛选、评估、合作管理，协调供应商提供技术支持。
（五）技术创新与优化。跟踪自控领域前沿技术（如工业物联网、OPC UA协议应用等）及行业发展趋势，结合药厂生产需求与GMP要求，梳理自控系统运行痛点，主导技术改进项目，系统性拓展药厂的智能智造，识别、上线协同机器人的应用，并完成必要的接口集成，提升系统智能化水平与运行效率。
1. 目标制定：负责制定并执行所辖区域的企业年金业务拓展战略、年度计划及销售目标。
2. 团队建设：负责企业年金业务团队的组建、培训、日常管理与绩效考核，打造专业、高效、富有战斗力的精英团队。
3. 市场开拓：主导开发大型央国企集团客户、上市公司、优质企事业单位等目标客户，建立并维护长期稳定的客户关系。
4. 项目运作：主导或深度参与重大企业年金项目的投标、方案设计、商务谈判与合同签订全流程。
5. 专业支持：协同公司内产品、运营、投资、合规等部门，为客户提供定制化的企业年金方案及专业咨询，确保项目高效落地与优质服务。
6. 风险管理：确保团队业务开展符合国家法律法规及公司合规风控要求，把控业务风险。
1. 负责临床药理学相关数据统计与数据分析，包括PK、PK/PD和量效关系建模模拟分析；按要求撰写相应的临床统计分析报告；
2. 根据临床前信息（药代、药效等）对FIH剂量进行预测，配合医学等同事高效设计合理的I期试验，对临床试验方案中临床药理部分提供合理建议；
3. 从临床药理角度充分解读I/Ⅱ/Ⅲ期的安全性、有效性、药代动力学数据，并参加临床研究中相关的讨论会议,为后期试验的设计提供临床药理的支持；
4. 负责收集整理相关文献资料、临床试验药理相关的其他工作及上级领导安排的其他事宜；
1. 带领团队完成创新/改良新生物药的全流程开发，具体包括：靶点分子筛选与验证、候选分子的结构设计与优化（如抗体人源化、亲和力成熟改造）、候选分子成药性评估（稳定性、免疫原性、PK/PD预测等）、体外药理药效研究（细胞实验、靶点结合活性、功能验证等）。
2. 指导团队建立和完善创新/改良新生物药开发的关键技术平台建设，如噬菌体展示、单B细胞技术、AI辅助抗体发现和设计等。
3. 根据集团的战略布局及行业动态，挖掘肿瘤、自免、代谢或心血管系统等领域的潜力靶点，开展创新/改良新生物药的立项开发工作。
4. 带领团队，统筹药物发现阶段实验设计和数据分析，协调CMC、临床前团队推进候选药物进入IND申报阶段。
负责大分子生物药国际专利工作
1.负责国际注册项目专利策略的制定、问题处理及诉讼解决
2.负责对接欧美律所，并能够独立判断律师策略的准确性
3.为欧美外贸做好服务，包括客户问题回复，合同审核等
1、负责协助药物研发阶段质量管理体系的建立、实施、维护与持续改进，确保研发活动符合国家药品监管法规要求；
2、负责药物研发药学研究（CMC）阶段的质量管理，包括项目研究各阶段的合规性监督审核、技术转移、研究现场规范性检查、委托研究、注册申报自查等；
3、负责研发过程中质量事件如偏差、变更、异常的管理，包括管理文件的撰写、流程的审核、调查与跟踪；
4、组织并执行研发相关的质量审计（内部审计及官方检查），牵头准备迎检材料，组织整改回复并跟踪审计发现项的整改与闭环管理；
5、审核研发相关的技术文件，包括方案、报告、记录、SOP等，确保其合规性、完整性和可追溯性；
6、跟踪国内外药品研发质量管理的最新法规动态，及时更新内部质量管理流程，组织研发人员进行质量管理体系、数据完整性等方面的培训。
1、负责药物研究院研发信息化需求的调研，对接集团研发信息化项目在药物研究院的落地管理及功能推广；
2、跟踪行业内AI技术的最新发展动态，评估新技术在医药研发中的应用潜力，并推动技术落地；
3、与研发团队紧密合作，深入了解研发需求，负责AI模型的开发与训练，将AI技术融入研发流程，提升研发效率和精准度；
4、开发和维护研发相关的AI软件系统和平台，提供稳定的技术支持；
5、协助研发团队处理和分析海量的研发数据，包括合成化学数据、临床试验数据、药物分析数据等，确保数据的质量和可用性。
1.生产管理：负责车间生产计划的制定和分解，根据生产计划，合理安排车间人员与设备，确保无菌注射剂按时、按质、按量完成生产任务；优化生产流程，提高生产效率，降低生产成本。
2.质量管理：严格把控无菌注射剂生产质量，确保生产全过程符合 GMP 要求；建立和完善车间质量控制体系，定期进行质量检查和分析，及时解决质量问题。
3.团队管理：领导和管理车间团队，进行人员培训、绩效考核与激励，提升团队凝聚力和执行力；协调车间内部及与其他部门的沟通协作，保障生产顺利进行。
4.合规管理，文件与记录管理：审核和管理车间生产相关文件，如操作规程、批记录等；确保文件的准确性、完整性和可追溯性，为生产和质量追溯提供依据。
1. 负责制定研发项目方案、计划，带领团队成员按计划完成所负责分析相关工作，包括分析方法开发、验证、样品检验、资料撰写等。
2. 负责跟踪项目进程及解决方法开发、验证、质量研究等工作过程中的技术问题，保证方法的科学性，数据的准确性。
3. 负责项目研究过程的法规符合性，保证项目研究内容科学规范，符合申报、审评要求。
4. 对项目组人员提供技术指导，提升项目组成员的工作能力。
1、从事SiRNA、ASO小核酸药物研发质量研究工作。
2、负责日常小核酸药物创新药、仿制药全生命周期的药物研发分析相关工作，如日常样品方法开发检测、分析方法验证、稳定性方案报告、质量标准及申报注册资料的撰写等。
1.质量监督与合规：监督ADC生产全过程的质量控制执行情况，确保生产活动符合GMP、工艺规程、质量标准及公司质量体系要求。
2.记录与数据审核：审核生产批记录、辅助记录、检验记录等质量文件，确保数据完整性、准确性及可追溯性，推动记录规范化管理。
3.偏差与CAPA管理：主导车间内部偏差处理流程，组织偏差调查与风险评估，制定并跟踪纠正和预防措施，确保问题有效闭环。
4.内部自查与外部审计：策划并执行车间质量自查，识别质量风险并推动整改；迎接客户、监管机构等外部审计，准备质量文档，跟进审计缺陷项的整改落实。
5.跨部门质量协同：与生产、QA、QC、技术等部门密切协作，参与变更控制、超标结果（OOS）调查、产品质量回顾及持续确认工作。
6.验证活动支持：审核工艺验证、清洁验证、分析方法验证等方案与报告，监督验证实施过程，确保验证符合法规及内控要求。
7.技术转移质量评估：参与新产品、新工艺的技术转移，从质量风险控制角度评估工艺可行性，确保转移过程质量体系的有效衔接。
8.质量体系持续改进：运用质量工具（如FMEA、CAPA、趋势分析）推动车间质量体系优化，提升过程控制能力与产品质量稳定性。
9.质量培训与文化建设：组织开展质量法规、SOP及案例培训，提升员工质量意识与合规操作水平，推动全员质量文化落地。