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罗氏中国推出全球创新与可持续发展实习生项目,聚焦科学创新、技术驱动、社会价值及可持续发展四大议题。中国区精选4个深度实践课题,提供资深导师指导、创新孵化工作坊及全球成果展示机会,旨在让实习生在真实业务场景中解决实际问题。
罗氏中国推出全球创新与可持续发展实习生项目(#IP2TIS),这是一个为期3个月的深度实践型暑期实习项目,面向全球优秀高校学生开放。项目聚焦四大关键议题:
科学与创新:以可持续视角推进生命科学发展,通过绿色化学与数字化转型降低科研环境影响。
技术:以技术驱动循环经济,聚焦绿色软件、编程、应用开发及医疗器械。
社会:推动健康公平,通过可量化方案,让可持续的医疗创新触达更多人群。
可持续发展:聚焦净零碳排放目标,减少资源使用,推动长期环境获益与社会价值。
导师支持:配备资深行业导师全程指导,与罗氏专家深度协作。
创新孵化:参与设计思维、系统展示等主题工作坊,将创意转化为落地方案。
全球成果展示:项目收官前举办线上全球峰会(SEED Impact Summit),向罗氏最高管理层、董事会成员及外部NGO专家展示成果。
项目周期:3个月
入职时间:2026年7月6日 或 7月13日(二选一)
工作地点:上海(张江)为主;部分岗位支持北京(朝阳区)
出勤要求:每周至少3–4天线下实习
申请截止:2026年5月30日
部门:罗氏全球药品研发中国中心(数据科学部)
地点:上海(张江)或北京(朝阳区)
主要职责:
开展桥接研究与MRCT一致性评价的贝叶斯方法文献综述。
构建模块化R语言工具包,打造可扩展的贝叶斯计算框架。
系统开展仿真对比贝叶斯与频率学方法的表现。
任职要求:
学历:博士在读。
专业:生物统计学、应用统计学、医学统计学、数学或统计学。
技能:贝叶斯统计理论基础扎实,熟练掌握R语言。
部门:罗氏全球药品研发中国中心(数据科学部)
地点:上海(张江)
主要职责:
API集成与引擎替换,完成新API接入及旧版引擎迁移。
流程自动化开发,实现Git提交自动化及Chatbot进度更新。
功能扩展,自动化生成文件并建立AI驱动的翻译质量基准。
任职要求:
学历:本科、硕士或博士在读。
专业:计算机科学、数据科学、统计学、数学、物理或工程。
技能:熟悉AI技术、API集成及翻译引擎优化。
部门:罗氏全球药品研发中国中心(数据科学部)
地点:上海(张江)
主要职责:
开发AI驱动的自动化验证工具,提升数据处理准确率。
收集并分析临床数据分析编程中的典型错误。
与内部用户协作,基于反馈持续迭代优化工具。
任职要求:
学历:硕士或博士在读。
专业:数据科学、人工智能、统计编程。
技能:具备人工智能、数据科学及统计编程能力。
部门:罗氏全球药品研发中国中心(临床试验运营部)
地点:上海(张江)
主要职责:
开展文献及情报检索,梳理受试者留存方法。
分析流失主因(如随访负担、交通障碍等),支持策略落地。
协助利用AI平台及大语言模型,将临床运营活动转化为数字化资产。
任职要求:
学历:本科或硕士在读。
专业:生命科学相关专业优先。
申请时间:即日起至2026年5月30日。
防骗提醒:请务必通过罗氏官方招聘渠道投递,谨防虚假招聘信息。
点击“立即投递”查看联系方式与投递方式。
评估贝叶斯方法在MRCT区域一致性评价及桥接研究中的应用,构建R语言工具包,开展仿真对比,需博士学历及统计学背景。
升级“Tomato”翻译管线,引入API与AI技术实现监管申报文件全流程自主化处理,降低翻译成本,需计算机/数据科学相关专业。
开发AI工具实现医药数据分析结果自动化核验,提升准确性,需数据科学/人工智能专业硕士或博士背景。
识别CVM领域受试者流失驱动因素,评估方案障碍并转化为留存策略,需生命科学相关专业本科或硕士背景。
所有中国区项目申请截止日期。
实习生可选择两个日期之一入职。
暑期实习项目标准时长。
不同岗位对专业要求差异明显,如贝叶斯岗位需统计学/数学博士背景,AI验证岗位偏好数据科学/人工智能硕士,请严格对照JD筛选。
项目强调“从了解问题到解决问题”,简历中应重点展示R语言、AI工具开发、API集成等实际项目经验及解决复杂问题的案例。
实习要求每周至少3-4天线下到岗(上海张江为主),投递前请确认自身时间能否满足长期驻场要求。
项目主要工作地点为上海张江,部分岗位(如贝叶斯临床试验设计)支持北京朝阳区。具体岗位地点需在申请时查看对应职位详情。
该岗位明确要求博士在读,专业需为生物统计学、应用统计学、医学统计学、数学或统计学,且需具备扎实的贝叶斯统计学理论基础。
项目要求每周至少3-4天线下实习,无法接受长期驻场办公的申请者可能不符合要求。
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