最近团队在招 Senior Biostatistician，翻 JD 的时候突然发现，很多人对 Healthcare Data 和 Biostatistics 相关岗位其实存在不少误解。

很多人一提到 Data，就会想到互联网、推荐算法、增长分析或者机器学习。但在 Healthcare 行业，还有一条经常被忽略的数据职业路径——Clinical Data & Biostatistics。

为什么说 Healthcare Data 是一个被低估的赛道？

✔ 行业相对稳定，受经济周期影响较小

✔ 数据分析需求长期存在，且与医疗创新紧密相关

✔ 更强调业务理解和科学严谨性，而不仅仅是技术炫技

✔ 职业生命周期更长，经验积累价值高

更重要的是，进入这个领域的人背景其实非常多元。

除了统计学专业背景之外，不少从 Data Analyst、Clinical Research、Health Research、Epidemiology、Public Health、Life Sciences 甚至其他数据岗位转型过来的人，现在也都活跃在这个领域。

很多人以为 Biostatistician 的工作就是每天写 SAS 程序跑分析，其实远不止如此。

以我们团队为例，一个典型的工作日大概是这样的：

【上午】

先查看项目整体进度和研究状态。

与医学团队（Medical Team）沟通临床试验最新进展，确认受试者入组情况、数据收集状态以及关键终点指标的数据质量。

同时关注是否存在影响后续分析的潜在问题，例如数据缺失、方案偏离（Protocol Deviation）或异常数据情况。

【中午前】

参加跨部门项目会议。

项目经理（Project Manager）、数据管理团队（Data Management）、医学团队（Medical Affairs）和生物统计团队共同讨论：

• 当前研究设计是否合理？
• 样本量和统计假设是否满足研究目标？
• 关键终点是否能够有效回答临床问题？
• 后续分析策略是否需要调整？

很多时候工作的核心并不是写代码，而是帮助团队用统计学方法解决实际业务问题。

【下午】

根据项目需求开展统计工作。

可能包括：

• 撰写或更新 Statistical Analysis Plan (SAP)
• 设计随机化方案（Randomization Design）
• 进行样本量估算（Sample Size Calculation）
• 使用 SAS 或 R 进行数据分析
• 审核分析结果和统计输出
• 验证数据质量和分析一致性
• 评估不同患者群体之间的疗效或安全性差异

【临近下班】

整理分析结果并准备沟通材料。

Biostatistician 的重要职责之一，是将复杂的统计结果转化为临床团队、管理层和监管机构能够理解的信息。

很多时候，我们不仅是在做数据分析，更是在帮助团队回答关键问题：

• 这个药物是否有效？
• 结果是否具有统计学意义和临床意义？
• 下一阶段研发是否值得继续投入？

这也是为什么 Biostatistics 在临床研发中始终是核心职能之一。

目前我们团队招聘 Senior Biostatistician：

💰 薪资范围：CAD 115,000 – 150,000+

📈 深度参与真实临床研发项目

📊 负责研究设计、样本量计算、SAP 撰写、统计分析及监管支持工作

相比很多互联网数据岗位：

• 不需要每天追逐增长指标和流量变化
• 很少出现深夜紧急上线修改报表的情况
• 项目周期更长，更强调分析质量和科学严谨性
• 工作成果能够直接支持药物和医疗产品研发

如果你具备 SAS 或 R 经验，并且对医疗健康行业感兴趣，那么你可能比自己想象中更接近这个领域。

Healthcare Data & Biostatistics，或许是加拿大最容易被忽视、但长期发展潜力很强的数据职业赛道之一。

有兴趣了解完整 JD 或内推信息，欢迎私信交流。

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