醫療數據顧問

收集、組織和結構化全球醫療/生物工程學校、課程、研究項目和指導教師的數據。確保全面覆蓋，包括QS排名的醫學學校和專門學科。定義數據分類和場地標準，如學位類型、課程模組、實驗室資源和入學偏好。

審查醫療專業精神的數據，如課程與國際標準的對齊和研究術語的準確性。建立數據更新機制，跟踪學校政策變化和新興學科，確保數據庫的時效性。

與技術團隊合作，將醫療邏輯轉換為AI可識別的數據結構，如入學競爭力指標。支持產品團隊設計用戶個人資料標簽系統，如學生背景、研究興趣和職業目標。

確保合法數據源，包括遵守公共數據爬取和夥伴授權的規定。遵循國際數據隱私法如GDPR和FERPA，並建立數據使用指導原則。

生物工程學、醫療資訊學或相關領域的學位，熟悉醫療教育系統和製藥研究生態系統。在醫療教育/研究領域有海外經驗，或有外資製藥公司的經驗是一大加分。

在醫療/教育領域的數據組織經驗。熟練使用Excel、SQL或數據清潔工具（例如Python Pandas）。理解基本的數據庫概念，包括關係數據庫設計和API數據集成。

熟悉國際頂尖醫療教育平台（《柳葉刀》、USMLE網站、AAMC課程目錄）。熟練使用文獻檢索工具（PubMed、Web of Science）和學校相關平台（QS排名、大學網站）。

極致的細節意識，能夠發現數據中的邏輯和專業不一致。出色的跨領域溝通技巧，能夠將醫療需求轉換為可行的技術解決方案。