中国平安
安全管理高级工程师
安全管理高级工程师
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据安全
风险评估
AI安全
合规分析
数据加密
PIPL
数据脱敏
日志审计
权限管控
AI 估算 · 25k–40k
高级数据安全工程师在深圳金融大厂稀缺性高，技能要求全面，薪资竞争力强，预估中位数约32.5K。
职位详情
关于这个职位
该职位负责中国平安的数据安全全生命周期管理，包括制定策略、风险评估、合规落地和技术防护
你将深入金融行业数据安全前沿，结合AI技术应对新兴风险，适合有3年以上数据安全经验、熟悉法规并具备Python技能的专业人士
最低要求
本科及以上学历，计算机、信息安全等相关专业优先
年及以上数据安全、监管合规相关工作经验，具备金融行业（银行、证券、保险等）数据安全从业经验者优先，熟悉金融行业数据安全监管要求
专业技能：
精通国内外数据安全相关法律法规及金融行业数据安全规范，具备扎实的合规差距分析、合规方案设计及落地能力
熟练掌握数据安全核心技术，包括但不限于数据加密、数据脱敏、日志审计、权限管控等，能结合业务场景设计技术防护方案
深入掌握AI数据安全治理相关知识，熟悉智能体搭建、AI模型能力训练与调优流程，能精准应对AI场景下的数据安全风险
具备扎实的编程基础，熟练掌握Python编程语言，能运用Python实现数据安全脚本开发、风险数据统计分析、自动化监测工具轻量开发等工作
具备AI工具熟练应用能力，能运用AI工具提升风险评估、合规检查、方案撰写等日常工作效率
工作职责
岗位职责：
数据安全全生命周期风险管理：
牵头制定并迭代企业数据安全策略、管理制度及操作流程，全面覆盖数据采集、存储、传输、使用、共享、销毁全生命周期，确保制度可落地、可追溯
基于数据分类分级结果，精准识别数据安全高风险场景（如核心敏感数据泄露、违规访问等），推动加密、脱敏、权限管控、行为审计等技术防护措施落地实施，构建全方位数据安全防护体系
结合企业业务发展现状，定期开展数据安全风险评估及合规检查，输出专业风险分析报告及整改方案，跟踪整改进度，确保风险闭环管理
梳理企业内外部数据交换场景，评估数据共享过程中的安全风险，制定合规、可控的数据交换方案，保障数据流转安全合规
推动数据安全监测自动化、工具智能化建设，优化监测预警机制，提升数据安全事件的发现、处置效率
法律法规解读与合规落地：
持续跟踪金融行业监管政策、国内外数据安全相关法律法规（如PIPL、金融行业数据安全规范等），及时解读新规要求，开展合规差距分析
结合企业实际业务，制定合规落地技术方案及实施举措，推动相关系统技术改造、流程优化，确保企业数据安全工作全面符合监管及法规要求
优先资格
持有CISP、CIPP、CISSP等数据安全相关专业认证者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 中国平安作为金融巨头，平台大、资源丰富，项目影响力广
- 数据安全是热点领域，需求旺盛，职业前景好
- 工作内容含AI安全，锻炼前沿技术能力
- 数据安全合规压力大，需持续跟踪法规变化
- 跨部门协作多，沟通协调要求高
- 需同时掌握技术、法律和业务，知识广度要求高
- 适合有数据安全背景、责任心强、善于学习和跨领域协作的求职者
角色解读
- 在金融科技领域深耕，向数据安全专家或架构师发展
- 结合AI安全治理，成为跨领域复合型人才
- 可晋升为团队负责人或安全总监
- 制定并迭代企业级数据安全策略和操作流程，覆盖数据全生命周期
- 识别高风险场景，推动加密、脱敏、审计等技术防护措施落地
- 进行合规差距分析，跟踪监管政策变化并设计落地技术方案
- 精通数据安全法律法规（如PIPL）和金融行业规范
- 熟练掌握数据加密、脱敏、日志审计等核心技术
- 具备Python编程能力，能开发脚本和自动化工具
申请策略
- 提前了解平安数据安全业务方向和金融监管特点
- 准备一个数据安全项目案例，详述你的角色和成果
- 突出数据安全策略制定和技术防护项目经验
- 强调Python脚本开发和自动化工具能力
- 展示金融行业合规经验或相关认证（如CISP）
- 深入学习PIPL、数据安全法等法规
- 提升AI安全知识，了解模型训练与调优
- 强化Python编程，练习脚本开发和数据分析
面试指南
- 使用STAR法则描述项目背景、任务、行动和结果
- 分点阐述技术方案，先讲风险识别，再讲措施，最后讲成效
- 请描述一个你推动数据安全策略落地的案例
- 如何应对AI场景下的数据泄露风险？
- 谈谈你对PIPL的理解及在金融行业的应用
- 你如何进行数据分类分级和风险评估？
- 复习数据安全核心技术和法规，准备具体案例
- 学习AI安全治理基础，如模型安全、数据投毒等
匹配度报告
74
综合匹配度
金融大厂数据安全高级工程师，前沿技术栈，高薪资但工作强度可能较大。
适合人群
适合重视技术成长和薪资回报的求职者，对工作生活平衡要求不高。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展90
工作生活50
使命价值70
薪资福利匹配
85较高
职位薪资竞争力强，大厂福利稳定，但JD未明确薪资和福利，需面议。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展匹配
90较高
涉及前沿AI安全和数据合规，技术成长空间大，但未明确晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、数据加密、AI安全、数据脱敏、日志审计
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，深圳科技园通勤一般，未提及WLB，可能加班较多。
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
70中等
金融行业数据安全关系到用户隐私，有社会价值，但JD未强调使命感。
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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