浅谈大中小药厂里的生统工作
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地里关于这个话题的帖子比较少，想简单分享一下日常工作内容和一点务实的建议，给考虑入行的同学（生统和统计PhD, 行业preferred）提供些参考。药厂里的非临床统计师/programmers/CRO的类似职位，工作内容和career path都不大相同，不在此介绍。
大中型药厂
耳熟能详的药厂基本属于这一类，大药厂都会涉及很多个Therapeutic Area，统计师入职会被分配到某个TA下的某个在研发药的某个indication下的某个clinical trial，职级高的会负责重要或者多个项目。按照trial的进程，日常的工作内容主要是帮team评估和解决各种和数据相关的问题，设计新的trial写protocol/analysis plan以及和health authority沟通。如果trial做完出来的结果不错就需要做filing，相当于按照guidance以及和HA的agreement把产品的数据和结果总结打包。日常工作遇到新问题很多时候是把以前类似问题的解决方案以及被HA认可的方法拿来借鉴和套用，经验比创新更重要。对编程的要求不高，sas和r能用来data query和验算分析结果就行，有一些固定的data structure和专业软件需要熟悉。和大厂比，中型药厂(>15B)一般是专攻某个TA或者作用机理，可能有已经上市的药。日常工作内容和大厂类似，但是会有更多重要的项目给junior的人来做，学习锻炼的机会更多。
初创小药厂
小药厂通常是创始人拿到某个药或者技术的开发专利就可以组团队了。从前期的小规模trial开始做起，当药理初步证明有效之后，再扩展各个部门进行二期甚至三期试验，到这个阶段就需要若干名统计师的加入。小公司通常人手不够，统计师不仅要把本职工作做好，也要更多参与到与其他部门的讨论，有时要lead一些职责外的活儿，还要亲自解决很多budget, timeline, resource, consulting 等等问题。当项目推进到关键阶段，除了要加班赶进度，还要时刻准备处理突发状况和request，对工作经验、沟通能力以及personality都是考验。在小公司话语权比较大，经常有机会参与重要决策，有时一个trial的短期结果就能决定公司的前途。
职场建议
进入这行可以考虑先在大中型药厂尽量完整地把所有相关流程都走一遍。留在大中型药厂，从待遇和WLB上长期来看都是不错的选择，所谓“越老越值钱”。当觉得自己积累差不多的时候，可以考虑去小药厂搏一下。相比其他行业，biotech的ipo门槛低数量大，小公司上市后都要仰仗不停地出好消息来融资，股票市值会波动很大。所以公司在成功前很可能需要不断地调整，人员流动就会很频繁。挑选小药厂入职，个人建议除了要有一些对公司前途和整个市场的判断，更重要的是看部门老板靠不靠谱以及team是不是能力和氛围双优。这样更可能在公司发展不顺的时候坚持下来，当有好的结果时依靠在公司积累的equity实现额外不错的回报。想想自己工作上的付出能有益于很多病人，职业满足感还是很强的。
大中型药厂
耳熟能详的药厂基本属于这一类，大药厂都会涉及很多个Therapeutic Area，统计师入职会被分配到某个TA下的某个在研发药的某个indication下的某个clinical trial，职级高的会负责重要或者多个项目。按照trial的进程，日常的工作内容主要是帮team评估和解决各种和数据相关的问题，设计新的trial写protocol/analysis plan以及和health authority沟通。如果trial做完出来的结果不错就需要做filing，相当于按照guidance以及和HA的agreement把产品的数据和结果总结打包。日常工作遇到新问题很多时候是把以前类似问题的解决方案以及被HA认可的方法拿来借鉴和套用，经验比创新更重要。对编程的要求不高，sas和r能用来data query和验算分析结果就行，有一些固定的data structure和专业软件需要熟悉。和大厂比，中型药厂(>15B)一般是专攻某个TA或者作用机理，可能有已经上市的药。日常工作内容和大厂类似，但是会有更多重要的项目给junior的人来做，学习锻炼的机会更多。
初创小药厂
小药厂通常是创始人拿到某个药或者技术的开发专利就可以组团队了。从前期的小规模trial开始做起，当药理初步证明有效之后，再扩展各个部门进行二期甚至三期试验，到这个阶段就需要若干名统计师的加入。小公司通常人手不够，统计师不仅要把本职工作做好，也要更多参与到与其他部门的讨论，有时要lead一些职责外的活儿，还要亲自解决很多budget, timeline, resource, consulting 等等问题。当项目推进到关键阶段，除了要加班赶进度，还要时刻准备处理突发状况和request，对工作经验、沟通能力以及personality都是考验。在小公司话语权比较大，经常有机会参与重要决策，有时一个trial的短期结果就能决定公司的前途。
职场建议
进入这行可以考虑先在大中型药厂尽量完整地把所有相关流程都走一遍。留在大中型药厂，从待遇和WLB上长期来看都是不错的选择，所谓“越老越值钱”。当觉得自己积累差不多的时候，可以考虑去小药厂搏一下。相比其他行业，biotech的ipo门槛低数量大，小公司上市后都要仰仗不停地出好消息来融资，股票市值会波动很大。所以公司在成功前很可能需要不断地调整，人员流动就会很频繁。挑选小药厂入职，个人建议除了要有一些对公司前途和整个市场的判断，更重要的是看部门老板靠不靠谱以及team是不是能力和氛围双优。这样更可能在公司发展不顺的时候坚持下来，当有好的结果时依靠在公司积累的equity实现额外不错的回报。想想自己工作上的付出能有益于很多病人，职业满足感还是很强的。
我了解的情况是大药厂涉及传统统计内容，就是直接涉及新药报批相关的统计还是要求biostat背景，但也会招些其他背景的做early phase 探索研究，比如找biomarker之类
你说的这些专业大药厂会有专门对应的department，比如bioinfo/AI/ML就有专门的部门。还有一部分涉及RWE的研究会放在bussiness unit。另外clinical department里除了统计还有另外一个更适合上述背景的职位叫pharmacometrician，这个职位是我看过招人背景最diverse的，math/physics/engineer都能来做
提供下fresh phd最近的数据点，150k，180k
"职场建议
进入这行可以考虑先在大中型药厂尽量完整地把所有相关流程都走一遍。"
看到这句感叹一下, 有机会把NDA filing或者sNDA filing并最终approve的流程走一遍还是需要一定运气的，很多药做着做着就夭折了，不少做临床数据的职业生涯一辈子都没做成过一个药 🤣
进入这行可以考虑先在大中型药厂尽量完整地把所有相关流程都走一遍。"
看到这句感叹一下, 有机会把NDA filing或者sNDA filing并最终approve的流程走一遍还是需要一定运气的，很多药做着做着就夭折了，不少做临床数据的职业生涯一辈子都没做成过一个药 🤣