🎙 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: Vivian | 生物医学PhD,宾大博后,Early VC 投资人 Daniel |临床研发负责人 Clinical Development Lead (MD,PhD) Sophie|统计程序员 Statistical Programmer(统计MS) Jay |化学PhD,CMC科学家 Dan | 生物学PhD, 疫苗和抗体研发方向博后 时间轴 * 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。 👉 欢迎加入听友群,大声呼喊 or 悄悄留言,告诉我们你最想先听到哪一期节目! 📱 联系我们 & 加入听友群: 🍠 小红书:搜索 -> "药厂门口" 💬 微信号:PharmaLobby 📰微信公众号:"Pharma Lobby 播客" 📫 邮箱:[email protected]
🎙 本期《药厂门口》,我们请来了一位在北美生物医药圈小有名气、行业信息群里的活跃“意见领袖”——Vivian。 她的履历像一场精心拼接的职业拼图:本科、硕士打下科研基础,国内药厂历练;之后重返校园读 PhD,远赴美国做博后,也进入了大大小小的药厂,兼职读 MBA,再华丽转身进入投资圈。 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: Vivian | 生物医学PhD,宾大博后,Early VC 投资人 Daniel |临床研发负责人 Clinical Development Lead (MD,PhD) Sophie|统计程序员 Statistical Programmer(统计MS) Jay |化学PhD,CMC科学家 Dan | 生物学PhD, 疫苗和抗体研发方向博后 🕒 时间轴 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。 欢迎大家扫下面二维码入驻我们的听友群! 📱 联系我们 & 加入听友群: 🍠 小红书:搜索 -> "药厂门口" 💬 微信号:PharmaLobby 📰微信公众号:"Pharma Lobby 播客" 📫 邮箱:[email protected]
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Manager Yichuan | 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。 📱 联系我们 & 加入听友群: 🍠 小红书:搜索 -> "药厂门口" 💬 微信号:PharmaLobby 📫 邮箱:[email protected]
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! 📍本期嘉宾: 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 ⏱️时间轴 Highlights 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! 📱 联系我们 & 加入听友群: 🍠 小红书:搜索 -> "药厂门口" 💬 微信号:PharmaLobby 📫 邮箱:[email protected] 🎯 快来 pick 你的选择 👉 xhslink.com
🎇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! 📍本期嘉宾: 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 ⏱️时间轴 Highlights 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! 📱 联系我们 & 加入听友群: 🍠 小红书:PharmaLobby 💬 微信号:PharmaLobby 📫 邮箱:[email protected] 🎯 快来 pick 你的选择 👉 xhslink.com
🎇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 ⏱️时间轴 Highlights 01:10|各路药厂人,集结! * 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 10:22|药品是怎么“做”出来的? * 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 15:00|仿制药是如何“仿”出来的? * 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 25:12|大分子仿制药难在哪?仿制药的时间线 & 风险 * 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 42:15|从成分到辅料:决定仿制药能否“仿到位”的细节 * 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” 51:53|消费者视角:我们要怎么相信仿制药? * 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 53:40|小分子 = 蒸蛋?大分子 = 烤蛋糕? * 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 📌 相关名词小百科 * 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。 📱 联系我们 & 加入听友群: * 🍠 小红书:PharmaLobby * 💬 微信号:PharmaLobby * 📫 邮箱:[email protected] 🎯 快来 pick 你的用药选择 👉 xhslink.com
📢 《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 👀 📌 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) 🕰 精彩片段导航|支持跳转的平台可点击时间戳直达: * 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。 📱 联系我们 & 加入听友群: * 🍠 小红书:PharmaLobby * 💬 微信号:PharmaLobby * 📫 邮箱:[email protected] * 匿名树洞提问入口:xhslink.com 📍小宇宙 / Apple Podcast / Spotify 搜索《药厂门口》
🔊 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) 💥 本期看点|药厂协作现场,远比你想的更狠! 🍳 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 📱 联系我们 & 加入听友群: * 🍠 小红书:PharmaLobby * 💬 微信号:PharmaLobby * 📫 邮箱:[email protected] * 匿名树洞提问入口:xhslink.com 📍小宇宙 / Apple Podcast / Spotify 搜索《药厂门口》 📣 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!
🧭 本期简介 嗨,欢迎来到《药厂门口》——一个专注于医药行业真实职场观察的播客。 在这里,我们不讲术语轰炸,不搞行业八卦,而是以一种“门口视角”聊聊药厂里的职业故事和人生态度。 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。 📌 本期亮点 * 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 🎧 适合谁听? * 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。 💬 我们想听你说 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! 📱 联系我们 & 加入听友群 🎧 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👇 🍠 小红书:PharmaLobby 💬 微信号:PharmaLobby 📫 邮箱:[email protected] 👉 一起聊行业、找方向、交朋友!
与播客爱好者一起交流
添加微信好友,获取更多播客资讯
播放列表还是空的
去找些喜欢的节目添加进来吧