1）大数据管理 项目规划：制定大数据项目计划，包括数据采集、处理、存储和分析的策略。 数据架构设计：设计和优化数据架构，确保数据的高效存储、处理和访问。 数据处理：管理数据的清洗、转换和集成过程，确保数据质量和一致性。 数据分析：协调团队进行数据分析，挖掘数据价值，生成可操作的洞察和报告。 工具与平台：选择和实施适当的大数据工具和平台（如Hadoop、Spark、Kafka），确保系统的性能和可扩展性。 数据安全：确保数据安全和隐私，实施数据保护措施，符合相关法律法规。 2）软件开发管理 项目管理：制定软件开发计划，包括需求分析、方案设计、开发实施管理、测试和部署管理等，编制软件开发相应规则与制度。 软件设计与架构：负责系统架构设计，确保软件系统的可扩展性、可维护性和性能。 代码管理：管理代码版本控制，实施代码审核和质量保障措施，确保代码的质量和一致性。 开发工具与流程：选择和管理开发工具（如IDE、版本控制系统、CI/CD工具），优化开发流程。 技术指导：提供技术指导和支持，帮助团队解决开发中的技术难题。 测试与发布：确保软件的测试和发布过程顺利，协调测试团队和发布团队的工作。 3）团队管理 团队建设：组建和管理大数据与软件开发团队，分配任务，设定目标。 绩效管理：评估团队成员的绩效，提供反馈和发展建议，促进职业成长。 培训与发展：组织培训，提升团队成员的技能和知识，确保团队保持技术领先。 团队沟通：促进团队内部和跨部门的有效沟通，协调不同团队的合作。 4）业务沟通 需求收集：与业务部门建立良好的沟通渠道，理解和分析业务需求，确保项目目标与业务需求一致。 进度汇报：定期向上级和需求部门汇报项目进展、风险和问题。 反馈处理：收集用户反馈，及时调整项目方向和技术实现方式。 5）文档管理 技术文档：编写和维护技术文档，包括设计文档、开发文档、测试文档和运维手册。 项目记录：保持项目的详细记录，包括需求变更、设计决策、问题解决过程等。

2、能力要求 1）技术能力 大数据技术：精通大数据治理相关技术，具备丰富的大数据处理、分析和实践经验。 软件开发：熟悉主流编程语言（如Java、Python、C++等）、开发框架（如Spring、Django等）和设计模式，具备软件设计和开发的全面能力。 数据架构：能够设计高效的数据架构，处理复杂的数据存储和访问需求。 系统集成：能够进行系统集成，确保不同系统和平台之间的数据流动和协作。 医学统计与数据分析：具备较强的医学统计基础或实践经验。 2）项目管理能力 项目规划与执行：能够制定详细的项目计划，管理项目进度、资源和预算，确保项目按时交付。 风险管理：识别项目风险，制定应对措施，解决潜在问题。 3）领导与团队管理 团队领导：具备领导和激励团队的能力，处理团队内部的冲突，促进团队合作。 培训与指导：能够提供技术培训和职业发展指导，帮助团队成员提升能力。 4）沟通与协调 沟通技能：良好的沟通能力，能够与需求方、团队成员和其他相关部门进行有效的沟通。 协调能力：擅长协调不同团队和部门的工作，确保项目的顺利推进。 5）问题解决能力 技术问题解决：具备分析和解决复杂技术问题的能力，能够在压力下找到有效的解决方案。 业务问题解决：理解业务需求，能够将技术解决方案与业务需求相结合，解决业务中的问题。 6）持续学习 技术更新：保持对新技术和行业趋势的关注，持续更新技能和知识。 行业最佳实践：了解并应用行业最佳实践，优化项目管理和技术实施流程。