中国平安
客户大数据应用团队数据挖掘岗
客户大数据应用团队数据挖掘岗
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析
SQL
数据治理
数据建模
用户分层
流量分发
标签体系
人货场
精准推荐
AI 估算 · 20k–35k
大厂数据分析岗，深圳，2年以上经验，技能要求高，薪资有竞争力
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于平安客户大数据应用团队，主要负责个人客户数据治理、标签体系与合规建设，构建客户漏斗指标体系，并开发核心模型（如5A客户分层、实时模型等），同时结合业务场景进行精准推荐与流量分发
适合有2年以上数据应用经验，擅长SQL/Python建模，对数据敏感且具备业务思维的数据分析师或挖掘工程师
最低要求
) 熟练运用sql等编程语言，能使用python等语言建模，熟悉excel等办公软件操作
) 2年以上大型互联网或保险公司数据应用经验，对数据分析建模整套流程有较为全面的理解及成体系的理论方法论
) 数据敏感度及数据分析能力强，擅于分析和利用数据进行业务决策，逻辑思维能力清晰，有责任心，具备基础的运营思维和体系化的思考能力
工作职责
) 个人客户基础数据建设及治理，统筹人货场标签体系/合规等
) 个人客户漏斗指标体系建设，聚焦自助、加购、留存场景，搭建相关指标体系建设
) 搭建个人客户核心模型，如5A客户分层模型、非车线素实时模型、产品信好模型、通道信好模型等
) 结合业务场景进行人货场策略分析、精准推荐及流量分发
) 领导交办的其他工作
优先资格
) 有保险数据精算、大型互联网平台数据等相关工作优先
) 数学、精算、统计、计算机、保险等专业优先
) 字节、腾讯、阿里、顺丰、滴滴等互联网公司优先
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为大型综合金融集团，数据资源丰富，能接触到海量真实客户数据，技术实战机会多
- 岗位涉及数据治理、标签体系、模型开发等多个方面，技能覆盖面广，成长空间大
- 深圳地区薪资福利有竞争力，大厂稳定，适合追求长期职业发展的求职者
- 对数据治理和合规要求高，工作内容可能包含较多基础数据清洗与规范任务，重复性较高
- 模型开发需要紧密贴合业务，需频繁与业务方沟通，对沟通能力和业务理解要求较高
- 互联网大厂节奏较快，可能存在一定的工作压力
- 适合有2-5年数据分析/挖掘经验，希望在大平台深入金融数据领域，并愿意兼顾基础治理与业务应用的求职者
角色解读
- 数据挖掘工程师 → 高级数据挖掘工程师 → 数据科学专家/总监
- 可横向拓展至推荐算法、用户增长等方向，或在平安内部转向业务数据分析或产品策略岗位
- 积累保险行业数据经验后，可跳槽至其他大型互联网或金融机构担任数据负责人
- 负责个人客户基础数据治理，包括数据建设、标签体系与合规管理
- 搭建客户漏斗指标体系，聚焦自助、加购、留存等关键业务场景
- 开发客户核心模型，如5A客户分层模型、实时模型等，并应用于精准推荐和流量分发
- 结合业务场景进行人货场策略分析，推动数据驱动的业务决策
- 精通SQL和Python，能够独立完成数据建模与分析
- 具备扎实的数据敏感度和逻辑思维能力，能从数据中提炼业务洞察
- 有体系化的数据分析方法论，了解标签体系、漏斗分析等常用框架
- 熟悉保险或互联网业务场景，具备用户运营思维
申请策略
- 提前了解平安的客户数据产品和标签体系，面试中展示对该岗位业务场景的理解
- 准备一两个从数据到业务改进的完整案例，用STAR法则详细描述
- 突出数据治理、标签体系或用户分层模型等实际项目经验，展示完整的项目闭环
- 强调SQL、Python等编程能力，并附上数据建模的代码示例或项目链接
- 如果有保险或金融行业经验，务必重点描述
- 展示数据驱动业务决策的案例，体现业务思维和沟通能力
- 巩固SQL和Python技能，特别是pandas、scikit-learn等常用库
- 学习用户运营、增长黑客等相关知识，增强业务视角
面试指南
- 对于项目类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）清晰阐述
- 对于方法论问题，应先给出框架（如AARRR漏斗、RFM模型等），再结合案例展开
- 遇到不确定的问题，可坦诚说出个人理解，并请教面试官，展示学习态度
- 请描述一次您负责的数据治理或标签体系建设项目，如何确保数据质量和合规？
- 如何设计客户漏斗指标体系？请举例说明从数据到业务优化的过程
- 您使用过哪些用户分层模型？如何评估模型效果并迭代优化？
- 在精准推荐场景中，您如何处理冷启动和数据稀疏问题？
- 请谈谈您在保险或金融行业的数据分析经验，以及您对客户生命周期管理的理解
匹配度报告
70
综合匹配度
大厂数据岗，薪资优厚、技能成长快，但现场办公且节奏较快。
适合人群
适合重视技能成长和薪资回报，对工作生活平衡要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展85
工作生活50
使命价值65
薪资福利匹配
80较高
平安作为上市巨头，薪资福利有竞争力，但JD未明确薪资和具体福利，但行业惯例通常较高，补偿性动机满足较好。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
85较高
岗位涉及数据治理、标签体系、建模等多个领域，技能成长空间大，但JD未明确提及晋升或培训，发展性动机满足度高。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、机器学习、用户分层模型
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
深圳现场办公，未提及灵活工作时间或WLB，互联网大厂通常工作节奏快，生活化动机满足一般。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
保险科技是稳定行业，但岗位核心是业务驱动，社会价值中等，创新水平跟随主流，意义感动机满足尚可。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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