济南省级大区总裁
省级大区总裁是指在一个省级地区负责管理和领导整个大区业务的高级管理人员。他们通常负责制定和实施大区的战略发展计划，监督业务运营，管理团队成员，并确保业绩目标的达成。省级大区总裁通常需对财务状况、人力资源管理、市场营销、销售和业务发展等方面负责，并与总部及其他部门保持沟通和协调。他们需要具备领导能力、战略洞察力、协调能力和业务理解，并能够在高压环境下做出决策和解决问题。此外，他们还需要对所在行业的市场趋势和竞争环境有深刻的理解，以不断推动大区业务的发展。
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、负责业务部门对内投资的投前管理相关事项，发掘问题点，提出意见和建议，并协调解决与闭环；
2、负责业务部门对内投资的投中管理相关事项，发掘问题点，提出意见和建议，并协调解决与闭环；
3、负责业务对内投资的投后管理相关事项，发掘问题点，提出意见和建议，并协调解决与闭环；
4、负责评估分析投资情况，输出投资分析报告，并提报至上级投资主管部门；
5、负责评估分析投资相关制度流程合理性，主动协调解决制度流程缺陷或可优化点；
6、完成上级领导交办的其它工作任务。
1、模型开发与迭代：针对培养基优化、细胞培养参数预测、纯化条件推荐、制剂稳定性预测等场景，设计并实现ML模型；负责数据预处理→特征工程→模型选型与训练→交叉验证→超参数调优的全流程；把算法模型封装为内部可用工具。
2、可复用Pipeline建设：编写可复用的ML Pipeline代码，建立模型版本控制与实验追踪机制；
3、模型可解释性：在工艺科学家配合下进行SHAP/LIME等可解释性分析，确保模型输出对工艺人员可理解；
4、工具链与基础设施：搭建和维护团队模型训练与推理环境；开发面向AI Champion的轻量分析工具（Streamlit/Gradio应用），降低AI使用门槛；
5、跨板块技术支持：为AI Champion提供模型使用培训和技术答疑；协助各板块进行数据分析与可视化的quick win项目，快速建立信任；
6、文档与知识沉淀：编写模型开发文档和使用手册，定期组织内部技术分享，维护团队代码仓库和技术Wiki。
7、负责接口开发、可视化后台、实验数据自动导入、SHAP可解释性模块开发、软件开发。
1、结合居民需求、风险评价及意愿，组织实施专业个案或小组活动。
2、召开定期的个案研讨，为居民制定和更新服务方案，协调安排并参与居民的各类评估。
3、协调外部资源，为居民提供社工、法律等方面的服务。
