济南临床数据经理
临床数据经理是医疗领域的专业人士，负责管理临床试验和研究项目中产生的数据。主要职责包括制定数据管理计划、监督数据收集和录入过程、保证数据的准确性和完整性，并确保数据符合监管要求。临床数据经理还负责与跨职能团队合作，确保数据收集和管理的顺利进行。此外，他们还负责评估数据质量、规划数据清洗和分析流程。临床数据经理需要熟悉临床试验的标准和规定，熟练运用数据管理软件和技术工具，并具备良好的项目管理和沟通能力。他们在整个临床试验周期中起着关键作用，确保数据的准确性和一致性，从而支持科学研究和医药产品的开发。
薪酬概览
平均月薪
¥12100
中位数 ¥0 ｜ 区间 ¥8800 - ¥15400
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
60% 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
5月新增岗位
2
对比上月：岗位减少2
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 | 1 | 100% |
热招职位
1、对所负责的特医食品临床项目进行全面的质量监控和管理，包括对项目进展、预算执行的监控；
2、负责临床试验医院的筛选和评估，负责临床试验医院的沟通和协调；
3、跟进临床各个研究的执行情况，发现和处理试验过程中发生的问题和风险；
4、与研究者（PI）、临床试验机构、CRO及其他合作商建立良好的合作关系，做好沟通和协调工作，保证项目顺利实施；
5、根据业务需要组建团队，负责团队成员（监查、项目、医学等）的培训；
6、制定临床项目管理计划，项目合作单位招标计划、负责组织监查、进度跟踪，确保临床试验的质量；
7、协调完成对临床试验项目的内部稽查和质量保证工作；
8、参与公司各类项目申报和其他研发工作；
9、完成公司安排的其他工作。
1、对所负责的药物临床试验项目进行全面的质量监控和管理，包括对项目进展、预算执行的监控；
2、负责临床试验医院的筛选和评估，负责临床试验医院的沟通和协调；
3、跟进临床各个研究的执行情况，发现和处理试验过程中发生的问题和风险；
4、与研究者（PI）、临床试验机构、CRO及其他合作商建立良好的合作关系，做好沟通和协调工作，保证项目顺利实施；
5、根据业务需要组建团队，负责团队成员（监查、项目、医学等）的培训；
6、制定临床项目管理计划，项目合作单位招标计划、负责组织监查、进度跟踪，确保临床试验的质量；
7、协调完成对临床试验项目的内部稽查和质量保证工作；
8、参与公司各类项目申报和其他研发工作；
9、完成公司安排的其他工作。
1.能够协助药理专业负责人进行非肿瘤疾病领域（自免、代谢、神经等方向，神经和自免方向优先）的药理研发工作，能够快速、完整、有效的理解体内药理研究的需求（如项目框架、试验目标），并持续跟踪项目进展，及时更新和调整；
2.作为连接项目药理专业负责人和技术员的桥梁，负责从药理专业负责人接收项目需求和交付试验小结、报告；负责技术员项目工作的安排与管理；负责外包项目CRO的沟通、协调和管理；
3.在综合利用内外部资源的研究结果论证的基础上，对模型有深入的理解，针对模型特点提出科学合理的分析与建议；
4.能够解决项目药理研发中出现的技术问题；
5.负责非肿瘤领域研发中新技术和新方法的调研及建立，负责实现技术能力高峰的目标；
6.完成领导交办的其它工作。
负责指导多肽药物的分析研发工作，包括多肽分析方法开发、多肽结构表征、多肽杂质谱分析，建立多肽分析技术平台，指导解决分析技术难题，指导欧美注册，为多肽药物研发和国内外注册提供保障。
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. 重点工作：
1) 在护士长的领导下及高年资护士的指导下完成本职工作；
2) 遵守各岗的岗位职责，认真执行各项规章制度和技术操作规程，严防差错事故发生；
3) 树立正确的职业情感及情操，保持护士的美好形象。
2. 团队协作：
1) 服从工作安排，听从护理部统一调配，胜任燕园医院护理各单元工作。
3. 继续教育：
1) 按照要求完成继续教育培训。
4. 其它：
1) 完成领导交办的其他工作。
5. 遵守医院制度和部门职责。
1.开展门诊出诊、预防保健、健康教育、防病宣传等工作；
2.熟练处理一般常见病、多发病诊疗，对病人进行体格检查和相应辅助检查，做出诊断和治疗；
3.进行急、重、危病人的现场抢救，并及时向上级领导汇报。确定病人的转诊，应按要求书写病历摘要，记录处理情况，协助转诊；
4.认真、及时完成有关医疗文件书写。认真执行各项规章制度和技术操作常规，亲自操作或指导护士进行相应的检查和治疗，严防差错事故；
5.参加员工内外科查体工作，能独立操作和阅读心电图；
6.协助整理员工健康档案，并进行查体后随访；
7.参加在职全科医学学习和专项技术服务培训，不断拓宽知识面，提高医疗服务水平。
1、构建AI数据 pipeline，负责数据采集、清洗、标注、存储与质量管理
2、搭建向量数据库、知识图谱、领域数据集，支持模型训练与RAG应用
3、设计数据安全与权限管控方案，确保敏感数据合规使用
4、建立数据资产目录，推动数据共享与复用
1. 主导大分子（蛋白、抗体和基因治疗产品）生物分析方法的开发、优化，验证及转移。
2. 根据项目开发需求制定符合监管要求的分析方法开发、验证及项目研究方案等，能预期可能的挑战并制定应对方案。
3. 负责大分子药物的PK、TK，药效，免疫原性及生物标志物的生物分析工作，对遇到的问题进行故障排除，确保研究工作顺利进行。
4. 审核和汇总小组生物研究数据，确保数据科学性，完整性和合规性。
5. 指导初级研究人员开展工作，帮助解决技术问题。
6. 参与跨部门/跨公司会议，与药效、毒理、临床团队等部门协作，为药物研发，项目引进或授权提供技术支持。
7. 关注行业动态，新技术发展，协助新技术平台建设或引进。
1.将安全策略转化为技术规范（如《模型安全编码指南》《数据隐私保护技术要求》），指导业务团队（如模型工程师、数据分析师）采用技术手段落实安全要求。
2.主导AI安全风险评估，使用工具（如检测模型偏见、Microsoft 扫描模型漏洞、评估模型鲁棒性）定期扫描训练数据、模型文件及推理服务，识别潜在风险（如数据泄露、模型被篡改、恶意 prompt 注入），生成技术评估报告并提出整改方案。
3.开发自研安全工具（如模型水印嵌入工具、数据脱敏自动化脚本、智能体安全沙箱），提供标准化接口（如RESTful API）供业务团队调用；维护现有安全工具（如漏洞扫描系统、日志分析平台），确保工具有效性。
4.建立24小时安全事件响应机制，使用技术手段（如分析系统日志、检测网络攻击、模型回滚工具恢复受感染模型）快速定位事件根源（如模型被恶意篡改、训练数据泄露），协调技术团队（如安全运维、模型团队）采取隔离、修复等措施，降低损失。
5.为业务团队提供技术支持（如解答模型安全编码问题、指导数据隐私保护技术实现）；开展技术培训（如“模型安全攻防实战”“数据隐私保护技术实践”），提升团队技术安全能力，减少人为技术失误导致的安全问题。
1、数据安全控制体系审计：制定数据安全审计流程及标准，定期对集团及子公司的数据分类分级、访问控制、加密策略、日志审计等控制措施进行合规性检查；核查敏感数据（如用户隐私、财务数据）全链路防护措施，重点验证数据库脱敏、API接口鉴权等环节的有效性。
2、数据安全风险评估与渗透测试：开展数据安全风险评估项目，量化暴露面风险值；协同技术团队开展针对性渗透测试，验证混合云环境、AI模型训练数据流等关键领域的安全防护能力。
3、安全策略与制度执行审计：审计各子公司数据安全管理制度的制定和执行，识别制度漏洞及执行偏差；检查特权账号管理、第三方数据共享审批、员工离职数据交接等高风险环节的合规性。
4、应急响应与事件溯源审计：追踪勒索攻击、数据泄露等安全事件的处置流程，审计应急响应时效性及根本原因分析深度。
5、第三方合作方数据安全审计：对供应商、外包服务商的数据处理流程开展安全评估，重点审查API接口权限管控、数据脱敏一致性等。