🎙 本期《药厂门口》，我们继续请到北美生物医药圈的活跃“意见领袖”——Vivian。

在上一期，她分享了从科研到投资的跨界转型故事；而这一期，她将带我们走进更具体的两大主题：向上社交的破局法，以及 医药 VC 的投资逻辑。

如何真诚又高效地与大佬建立联系？科研思维和商业思维的差别到底在哪？First-in-class 与 Best-in-class 药物，投资人更偏爱哪一种？美国与中国 VC 的风格差异，又意味着怎样的机会与挑战？

从“科研人的自圆其说”到“投资人的全局视角”，Vivian 将用自己的亲身经历，为我们呈现一份从社交到投资的全景思考。

📍本期嘉宾：

• 00:02 开场 & 上期回顾
  从科研到投资的跨界故事，引出「向上社交」话题。
• 01:50 真诚的社交原则
  为什么真诚是第一步？如何通过反馈与行动力赢得长期关系。
• 08:25 初次见面与价值交换
  职场新人如何破冰？向上社交的底层逻辑是“价值交换”，而不是抱大腿。
• 12:18 职场中的分寸感
  观察团队风格、避免锋芒毕露，如何在不同老板和环境下把握尺度。
• 15:46 医药 VC 的投资逻辑
  高风险高回报，美国 vs 中国 VC 的不同偏好。
• 19:22 创始人还是项目更重要？
  早期投资如何评估：经验丰富的创始人 + 有市场潜力的项目才是关键。
• 23:53 科研思维 vs 商业思维
  科研人的“自圆其说” vs 投资人看重的市场格局、未被满足的需求。
• 34:20 投资取向：First-in-class vs Next-generation
  浅聊康方生物和中国创新药，PD-1/PD-L1 + VEGF 的双抗赛道，康方药物领先，但其他药厂也蜂拥而入
• 38:00 转行建议与生物医药小社区
  给科研人/博士后的转行建议；Vivian 的社群动力——从帮助别人到收获支持。
• 45:21 总结 & 下期预告
  从社交到投资的全景思考，带来不一样的宏观视角。

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从化合物筛选到药理研究，从“螺丝钉”到资源整合高手，Vivian 始终用好奇心驱动每一次职业转弯。
这一期，她将带你切换到科研人与投资人的双重视角，聊聊如何在不同赛道间自由切换，以及 MBA 如何彻底打开她的格局。

📍本期嘉宾：

00:00 🎧 开场 & 主持人+嘉宾介绍

01:15 👩‍🔬 Vivian 的职业轨迹

• 本科生物技术 → 硕士微生物与生化药学 → 国内大药厂 → PhD（生物医学） → 美国博后（Early Discovery）→ 药厂 → 投资领域

03:33 🏫 为什么二次回学校读PhD

• 从药物化合物筛选到药理 → 临床前 → 临床
• 在 industry 做“螺丝钉”限制多 → 回学校系统学习药理环节

06:31 💡 博后阶段的收获

• 散养型实验室：高度自由+半独立研究
• 从零搭建平台 → 资源整合 → 向上管理能力
• 最大收获是“做事方法论”而不仅是科研产出

09:01 🎓 曾考虑走 Faculty 路径吗？

• 有过计划：5-6年博后+大paper → Faculty
• 但最终目标是“做点属于自己的事”，路径多元，需灵活应对

10:50 🎯 跨界读 MBA 的底层逻辑

• 不是为了升职/转行，而是纯兴趣+格局打开
• PMP 课程 → 好奇 → 报考 MBA
• 兼职读书+工作+家庭，极高强度投入

16:38 🆚 JD vs MBA

• 个人兴趣优先：JD 工作更 routine、偏 paperwork，不符合性格
• 职业选择要结合特长+兴趣+背景匹配度

20:48 📈 职业选择与平台认知

• 早期吃过平台选择的亏 → 后续每一步更注重平台高度
• 善用与 senior leader 的访谈（不同层级、不同阶段）来验证路径

26:56 🌏 MBA 最大收获

• 视野打开、人脉多元化、不同思维方式碰撞
• 从单一科研视角 → 综合商业+市场+监管的全局视野

39:01 💼 Early VC 工作揭秘

• 投前：资金管理、项目搜寻（deal sourcing）、尽调、谈判
• 投后：资源赋能（融资、实验、BD、上市退出）
• “投资是 money management，更是赋能”

41:42 🔄 科研 vs VC 的多次二选一

• 两次重大选择节点 → 最终先保留科研路径 → 后进入 VC
• 每次决定前都会访谈多个不同阶段的业内人，做 projection

44:44 🧩 如何高效建立人脉

下一期，Vivian 将继续揭开她的“社交破局法”：

• 如何让更高层级的大佬愿意花时间与你交流
• 什么样的个人价值和特质，能让你在职场关系网中迅速获得认可
• 科学家的“自圆其说式科研”为什么在商业市场要打个问号
• 从科研到投资，思维方式如何转变才能适应市场的丛林法则

🎧 锁定《药厂门口》 下期节目，和我们一起继续探索科研与商业世界的思维差异与交集。

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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：

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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投了几百封简历却石沉大海？技术面试到底在考什么？未来五年规划该怎么答？留学生如何突围？本期Coco继续带来工业界求职潜规则、面试秘籍与职场真相！

Coco｜生物化学PhD，头部药厂 18 年资深从业者

Dan｜生物学PhD, 疫苗和抗体研发方向博后

Lisa｜Pharmacology PhD，头部药厂 DMPK 高级科学家

方舟｜分子生物学PhD，实验室专家

01:07｜投简历屡无回音？简历初筛背后的关键词逻辑与地域考量

07:50｜PhD vs Master：学历、经验与岗位匹配的真实门槛

13:44｜技术面试考什么？表达、故事感、小幽默全是加分项

20:59｜面试刁钻提问：连续失败怎么办？Coco分享 think-out-of-box 的真实案例

27:03｜谈职业规划与薪资：怎么答才不吓跑老板？

40:03｜听友群提问精选

46:28｜Coco寄语：机会只留给行动派！

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🎇越来越多博士后走到学术和工业界的十字路口：

该坚守科研，还是投身药厂？工业界需要怎样的人才？留学生如何突围？本期嘉宾拆解行业真相、求职秘籍！

Coco｜生物化学PhD，头部药厂 18 年资深从业者

Dan｜生物学PhD, 疫苗和抗体研发方向博后

Lisa｜Pharmacology PhD，头部药厂 DMPK 高级科学家

方舟｜分子生物学PhD，实验室专家

00:30｜工业界核心需求：拒绝“论文机器”，看重问题解决能力！

02:00｜学术→工业界心路：Coco谈语言困境、人脉破局与offer获取

16:22｜Biotech vs Big Pharma：创新差异与求职捷径（实习比博后更重要？）

21:37｜博后转型指南：必备技能、简历定制、热门方向盘点

28:32｜留学生生存法则：语言关、人脉搭建、职场软实力技巧

53:38｜下期预告：面试官视角、面试雷区、薪资谈判攻略！

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🎇2028 年，K药、O药等大分子明星抗癌药将陆续迎来专利到期，
仿制版势必登场，曾经“天价”的大分子药，也将走下神坛。

但面对这些用于重症治疗的仿制药，你敢用吗？
当仿制药厂说“跟原研一样”，到底是哪里一样？疗效？安全？结构？

这一期，我们带你走进一粒药从研发、CMC、临床试验到监管审批的完整流程，
揭开“差不多”背后的科学门槛——也是你我终将面对的用药选择。

📍本期嘉宾：

• Daniel｜临床医生，MD, PhD, 十余年制药行业经验
• Nicole｜CMC大分子科学家，生物PhD，十多年分析开发经验
• Mia｜统计师，统计PhD，5年药厂经历
• Sophie | 统计程序员，统计硕士，6年药厂&CRO经历
• Jay｜化学PhD NG，任职于CRO公司

• 各自所在职能部门：临床开发、统计分析、CMC、药物制剂研发
• 不同路径进入药厂：新人入门建议、CRO vs 药厂差异，FDA经验为何被高度认可

• 药物从分子到商品的研发全过程：Discovery → IND → 临床 → NDA
• CMC视角下的配方开发、剂型优化、稳定性测试
• IND 是跨入人体试验的重要门槛

• 小分子药仿制流程：成分公开、对标生产、生物等效性测试
• 生物类似药（大分子仿制药）开发的复杂性：蛋白表达、细胞系建立、结构一致性验证

• 结构复杂 + 工艺不公开：要自己摸索出完整生产工艺
• 临床试验要求：Phase 1/3 设计、头对头打败K药？
• 专利延展机制、不同适应症的重新审查要求，均可能影响上市节奏

• 工艺细节、辅料选择、释放曲线等都会影响效果一致性
• FDA 把关的标准：不能只看“结构一样”，更要看“功效一致”

• 信仰原研的背后，是对“安全”的天然信任
• 小分子仿制药≠劣质，反而可能是性价比高的优选

• 小分子药：工艺清晰如蒸蛋，容易“复制”
• 大分子药：过程复杂如烘焙蛋糕，一点温度差就失控
• 消费者视角的转变：更关注“厂牌”和“监管”，而不是盲目信原研

• 原研药（Brand-name Drug / Innovator Drug）｜首次开发并获批上市的新药，拥有专利保护，研发投入高、周期长，通常经历完整的临床开发流程。
• 仿制药（Generic Drug）｜与原研药成分、剂型、剂量一致，需通过生物等效性（BE）测试，无需重复临床试验，通常为小分子药。
• 生物类似药（Biosimilar）｜面向大分子药物的“仿制版本”，需证明在结构、功能与临床效果上与原研药“无显著差异”，但不是100%相同。
• BE测试（Bioequivalence）｜仿制药与原研药需在人体中表现出等效的药代特性（如AUC、Cmax），常以90%置信区间落在80%-125%为判定标准。
• CMC（Chemistry, Manufacturing, and Controls）｜涉及药品配方、工艺开发、稳定性测试与质量控制，是“从实验室走向工厂”的核心环节。
• IND（Investigational New Drug）｜药物进入人体临床试验前向FDA提交的申请文件，包含毒理、安全性、工艺与初步药效数据。
• NDA（New Drug Application）｜新药在完成全部临床试验后向FDA提交的上市申请，用于评估其安全性、有效性和生产可控性。
• BLA（Biologics License Application）｜生物制品（如抗体、重组蛋白）在美国上市前必须提交的审批申请，对应小分子药的NDA。
• 专利期（Patent Term）｜原研药享有最长20年专利保护，仿制药需等待专利到期或挑战专利成功后才能上市。
• Hatch-Waxman法案｜1984年颁布的美国法规，为仿制药打开合法通道，允许仿制厂商提前提交申请，促进药品可及性。
• Orange Book｜FDA官方数据库，列出所有已批准小分子药及其专利与仿制状态，是仿制药企业的关键参考资料。
• 头对头试验（Head-to-head Trial）｜用于验证两个药物（如生物类似药与原研药）在疗效和安全性方面是否“无临床差异”。
• 免疫原性（Immunogenicity）｜衡量生物药是否会激发免疫系统反应，是评价大分子药仿制一致性的重要指标。

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📢 《药厂门口》加更中，欢迎蹲更～

延续上一期的“药厂餐厅”比喻，本期我们把话题聊得更实——
误解怎么来的？需求谁来扛？搭档靠不靠谱？
当项目“临时加菜”，有人补锅，有人拍桌，有人……无能狂怒 👀

• 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）

• 01:00 ｜你以为的我 vs. 实际的我
  程序员是工具人？统计师只审报表？医生靠“感觉”拍板？我们现场拆解这些刻板印象。
• 04:34｜程序员破圈时刻：第一次在会上提方案是种什么体验？
  本来只是来旁听会议，一开口却成了打破僵局的关键。
• 12:05｜统计视角的拉扯战：疗效？还是Bias？
  数据告诉我们要谨慎，但决策压力下，统计建议常常被“参考”。
• 20:20｜医生开天眼？疗效的“第六感”能信吗？
  双盲试验中，医生真的毫无感知？长期临床经验，往往藏着微妙的“线索”。
• 23:45｜临时加菜警告⚠️ 谁来扛住突发需求？
  “能不能尽快给个结果”来了怎么办？统计师×程序员如何守住质量底线。
• 39:12｜理想搭档图鉴：懂拒绝的统计师 × 不怕加班的程序员
  不是“脾气好”才靠谱，是关键时刻能站出来扛事、也敢说“不”。
• 43:40｜听友来信：重复、迷茫、被AI取代？SP是不是干不长了？
  工作重复、方向迷茫、AI焦虑？也许成长从自定义价值开始。

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🔊 在本期节目中，我们请来了四位来自药厂的一线同仁——临床医生 Daniel、统计师 Mia、程序员 Sophie 以及 CMC 科学家 Nicole，和大家聊聊临床试验这场“药厂餐厅协作大戏”背后的真实日常。

📌 本期嘉宾：

• 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）
• Nicole ｜CMC 科学家，资深分析专家 （生物PhD）

🍳 临床试验 = 高压厨房？
医生定菜单、统计写菜谱、程序员爆炒数据，一场新药试验就像一家全年无休、节奏飞起的药厂大食堂。

🧠 岗位分工不只是“写SAP”和“写代码”
统计要模拟、翻公式，程序员不是“搬运工”而是最后一道证据把关人。

💣 三剑客最怕听到的三句话：
“今天能出结果吗？”、“这个逻辑再改一下”、“你这个图不太对”——听完你就懂什么叫职场PTSD现场。

👀 你以为谁最轻松，其实他最苦？
不是你想的那一个岗位。每张表背后都有三层Validation，每一行数字都能被审计回溯。

⚔️ 跨部门配合就是一场修罗战
需求边做边改，沟通靠催命，统计夹在中间还得当润滑剂；项目顺不顺，靠的不只是流程，还有抗压能力。

🤖 AI真能干掉程序员？
SAS vs R，AI vs 人类工程师，打工人到底是要被替代，还是变身AI调教师？

👂 适合谁听？

• 想入行医药行业但不了解临床试验岗位分工的你
• 在CRO/药厂刚入职的新人，希望理清角色边界
• 对统计编程或药厂数据流感兴趣的技术人
• 想了解医药行业“职场众生相”的所有好奇宝宝

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📣 下期预告：

下一期我们将继续聊聊合作背后的“人味儿”细节：

• 心目中最理想的合作伙伴是什么样？
• 有哪些特别印象深刻的项目高光时刻？
• 每位嘉宾会送给行业新人的一句真心话！

本期作为创刊号，由两位主持人正式登场：

• Sophie｜统计编程出身的90后留学生，现任职于头部药企。是一位资深播客听众，也是一边敲代码、一边打量世界的好奇派打工人。
• Daniel｜有医院临床背景的资深药厂医生，从科研到管理层十多年，走南闯北阅人无数的行业前辈。

我们聊了聊：

• 为什么叫“药厂门口”？它是向往，是观察，也是出发点。
• 为什么要做这档节目？行业里值得被听见的声音太多。
• 我们是谁？从医学、金融、统计走来的多个视角碰撞者。
• 新人怎么了解行业？什么是学校里学不到但职场必须懂的？
• 我们希望为谁服务？尤其是学生、转行者、以及“门口徘徊”的你。

• 01:00｜药厂门口是哪里？为什么在这儿说话
• 03:00｜Daniel 自我介绍：从临床医生到药厂十年旅程
• 05:00｜Sophie 自我介绍：从财经跨行到医疗统计编程
• 08:00｜不一样的思维碰撞：数据人 vs 医学人
• 13:00｜数据背后是生命：从震撼到笃定的职业瞬间
• 17:00｜如何少走弯路：学生入行前能做什么？
• 21:00｜未来节目会聊什么？从AI到ADC，从升职路线到行业趋势

• 正在考虑进入医药行业的学生；
• 医药职场新人，探索职业方向；
• 想了解药厂多元岗位与行业趋势的普通听众；
• 想找一个既有干货又有温度的华语播客。

你对药厂有哪些好奇？你在哪条路口卡住了？
欢迎留言、评论，或通过社交媒体私信我们，也许你提出的问题就是我们下一期的主题！

🎧 我们有听友群啦！
不管你是学生、打工人，还是正在药厂门口观望的你，欢迎来找组织👇
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