作为「药厂岗位解密系列」的第一站，
我们邀请了来自 CRO 的 Bioanalysis 团队负责人 Fei，
带你一探实验室里的“数据炼金术”——从样本处理、方法验证到跨部门合作，还有招人的真实标准。
也一起走进统计师最头疼的 lab data 背后：从样品采集到数据交付，从实验设计到合规审计。

这是一场轻松不硬核的岗位导览，也是一份送给行业新人的入门攻略。
从 fresh PhD 到团队 Manager，Fei 的成长路径、工作日常与招人心法，全都在这一期。

听完觉得还不够？留言告诉我们想继续深入聊哪一段，下期嘉宾返场不是梦～

📍本期嘉宾：

Fei｜Bio-Technology PhD，CRO生物分析团队ManagerYichuan | Data Management team Lead， 20+从业经历Daniel ｜临床研发负责人 Clinical Development Lead (MD，PhD)Mia     ｜统计师 Biostatistician（统计PhD）Sophie｜统计程序员 Statistical Programmer（统计MS）⏱️时间轴 Highlights

1️⃣ 00:00 - 05:03｜节目开场 & 系列介绍 & 听友群信息
回顾节目上线两个月，介绍“药厂职能解密系列”定位，预告实习生特辑、大佬访谈等新企划，并邀请听众加入听友群、参与共创。

2️⃣ 5:04｜嘉宾Fei自我介绍 & 职业背景
博士毕业后加入CRO，从实验小白做起，谈为何选择CRO而非大药厂，以及4年内从执行层成长为带团队的Manager的路径。

3️⃣ 11:00｜实验与文档的“双线任务”
生物分析日常涉及GLP实验执行、方法验证、结果归档与合规审计。分享应对FDA现场突袭审计的真实案例。

4️⃣ 16:48｜临床前到三期，全流程参与
Bioanalysis从动物实验到三期临床全流程支持药物开发，解读PK/ADA/NAb数据的重要性，并以ADC为例讲解如何分析payload与抗体效应。

5️⃣ 26:03｜跨部门合作中的真实挑战
与Clinical site、Sample Management、QA/QC、Data Management等多方高频协作，处理样本追踪、数据一致性、troubleshooting及客户沟通。

6️⃣30:40 | clinical trial 最容易出 bug 的数据集，这个锅，Bioanalysis 背不背？

统计师最头疼的 lab data 背后，是 Bioanalysis 团队日复一日的样品核对、误差验证与冷链追踪。如何判定数据有效？哪些情况必须复测？这段揭开“实验室数据混乱”背后的专业操作流程。

7️⃣ 40:35 Tech Skill & Soft Skill
如何做到实验操作结果reproducible？团队合作中如何练习有效沟通？也讨论了华人在北美职场中面对英语表达的挑战与提升方式。

8️⃣ 48:14 招人视角：海量简历中的筛选逻辑
以Hiring Manager身份分享如何快速筛简历，强调“技能贴合JD”“合理设置薪资预期”“避免过度学历错配”的重要性。

7️⃣ 55:50 - End｜三个关键词总结Bioanalysis岗位
Fei用三个词总结岗位特质：Reproducible、Multi-tasker、Data-driven。

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