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药企各个岗位利弊简介
1. 药物警戒
第一个介绍就先从我最熟悉的岗位药物警戒说起吧。
药物警戒的详细分工，大致来说，主要可以分为三部分：PVoperation， PV physician 和 PV compliance。
&PV physician&
利：技术含量高，职业生涯长，天花板比较高，待遇在PV里面应该是比较高的档次。职业和薪资待遇等长期发展可观。对背景要求比较高。且市场需求近期是处于供远远小于求的状态，算是一个比较热门的行业。
弊：门槛高。书写及各种逻辑医学思考能力要求高，后期越来越正规的各种PV资料撰写，例如RMP、信号检测、DSUR、PSUR等等的撰写，势必要求PV Physician具备更专业更科学的职业素质，来伴随整个药品生命周期的安全活动。对个人的能力和素质要求也比较高。有可能随着法规完善，中国也会接轨欧美等国家，需要一个专职的QPPV，来承担药物安全周期中的责任，所以责任和压力会越来越大。
&PV operation&
利：主要专注于case处理，对个人的背景和专业等要求不高，相对来说算是一个比较省心的岗，只需要把交代的工作做好即可，case处理都有详细的指南和流程要求，按照流程处理即可，基本不用太费心思。基于目前的市场情况，这个岗位也需要大量的人力来处理报告等琐碎的事务，岗位需求多。
弊：技术含量比较低，有点像流水线的感觉，随着AI发展以及科技条件的成熟，长远来看，该岗位可能会逐渐人工智能化，届时，对人力的需求就会慢慢缩小。长远发展不看好，职业寿命不算太长，后期考虑走管理岗应该能延长职业生涯。
&PV compliance&
利：这个岗位一般和pv operation在一起，很多公司是不单独设立这个分支的，主要也是管理各种药物警戒协议、合规、培训等，除非大的企业会单独设立分支，其他企业基本是归于operation。压力不算太大，对人员背景要求也不会特别高。
弊：个人看和 operaion 差不多，但 compliance 比operation技术方面要高一些，但总体来看，因技术含量不那么强，还是需要尽早考虑走管理路线比较好。
2. 医学经理
利：医学经理算是比较高大上的一个职业工种了，在企业里面的地位也比较受重视，毕竟是整个临床试验的灵魂和核心，公司各个层面对这个部门也是非常重视。简单来说，只要公司想发展想扩张，想进一步壮大，就需要不断研发新药，新药上市都需要进行临床试验，临床试验都需要医学经理进行最初方案的立项和设计，由此可以看出，医学经理的重要性和职业发展的长远性。而且医学经理属于技术含量非常高的岗，可走技术，可走管理，且走管理的话，一般也有很大希望做到公司核心高层。即使出来创业，也是具备很大的优势，对整个市场的敏感度和把握度，都比其他岗位要高一些。与同等资历年限同级别其他岗位相比，薪资待遇也是比较高的范围。
弊：前面也说了，医学经理是临床试验的核心和灵魂，从立项到最后报产，全程为新药上市保驾护航，责任非常重大。整个试验的进度医学经理都需要参与进去。对于有些公司设定试验里程碑的，如果到期没有达到里程碑事件，可能还需要复盘，看看具体试验立项或者方案方面有无纰漏。报产的时候，很多分析总结性的文件，也需要医学部撰写，递交给国家CDE，所以整个过程，责任重，挑战大。试验中出现的问题，也都需要医学经理参与解决。试验开始前，对于临床试验方案讨论，伦理讨论，机构讨论等，有时候可能需要频繁出差拜访研究者或伦理机构老师。对于沟通、背景、专业、逻辑、科学性思维等要求比较高。是比较劳心的一个岗位。在试验进度过程中，也容易和运营互相牵扯不清。
3. 数据管理&
数据管理在临床试验中的作用也不容小觑，临床试验任何安全性和有效性的结果，都是根据试验中的数据得来的。从临床试验开始的RAVE表设置，数据库搭建，到中期各种数据审核及清理，数据录入的监督，直至试验结束数据梳理锁库，全称DM都在其中扮演比较重要的角色，数据管理也是临床试验中举足轻重的一个领域。一般数据管理中也有统计师的角色，统计师在数据管理中，应该是比较核心的位置，各种数据最终运用的统计学方法以及统计思路，都是统计师全程来lead，试验结束后的SAR，也是统计师负责撰写或审核。
利：数据管理涵盖内容面广，且是临床试验中不可或缺的一个重要角色，所以，只要一个企业有研发，有新药上市的需求，数据管理岗位就需要设置，甚至于一些上市后药品的四期临床试验，也是需要数据同事来辅助的。所以，市场上岗位设置多，数据管理一般工作量也比较大，团队规模也比较大，正常积累几年经验，都有可能做到经理或高级经理的岗位，发展还算是不错的。数据管理中的统计师角色是最吃香的，需要一定的统计学基础和试验设计能力，才能在试验中找到合适的方法验证有效性和安全性。
弊：数据管理是紧紧跟着临床试验进程来走的，和临床试验的进展密切相关。所以，试验进展如何也直接会或多或少影响到数据管理团队。且在整个临床试验过程中，要频繁和医学部门、运营部门进行沟通，部门之间沟通比较麻烦，数据审查、SDV、query关闭、数据清理等等，和其他部门容易扯皮。试验期间各种数据指标（比如影响学、血液学指标、不良事件等等）均需要录入在数据管理系统中，虽然很多数据基础录入是CRC或CRA在做，但定期的数据审核是数据管理团队需要监督的，工作量也不小。要时刻盯紧数据录入的进展或清理情况，内部沟通比较多，会议也比较多。还是比较费心的。数据管理和药物警戒差不多，做到最高，一般也仅仅
是限于做部门负责人或部门head,不太可能做到VP或更高的位
4. 运营团队&
运营团队负责整个临床试验的运营管理，一般包括运营总监、副总监、项目经理、CRA和CRC，还有一些公司会设置CTA和供应商管理部门，也归属于运营团队。
利：紧跟临床试验，市场需求大，干得好的，一个临床试验如果提前达到里程碑或提前申报上市，奖金数目非常可观。升职空间也大，可以从CRA到高级CRA，再到项目经理，高级经理，运营副总监，运营总监。能力比较突出的，还可以做到副总裁，统管整个公司。上限非常高。运营部门的薪资待遇也算是比较好的。
弊：临床试验的进展会时刻影响自己的业绩，好的话是真的好，不用担心money，项目进展不顺利的话，就没有那么乐观了，可能绩效会大打折扣。此外，运营团队中的CRA和项目经理，因为要负责各个site的沟通和协调，一般出差非常多，忙的时候，一个月有30天都是在外面奔波的，对于不喜欢出差的朋友，要慎重考虑选择。而且，也有受试者入组压力和试验整个进程的压力。