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药企各个岗位利弊简介.docx

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资源描述

1、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

2、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

3、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

4、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

5、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

6、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

7、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

8、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。

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