中国平安
经营赋能岗
经营赋能岗
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
本科
数据分析
SQL
系统开发
归因分析
统计模型
SOP
跨部门沟通
经营模型
AI 估算 · 20k–30k
平安集团深圳总部，3年以上数据分析，技能要求主流，薪资定位在大厂中等水平。
职位详情
关于这个职位
该职位负责通过数据分析驱动业务增长，建立监控指标和统计模型，挖掘经营提升机会
同时制定标准化流程（SOP），协同开发数据平台功能，并撰写经营策略报告
适合具备扎实数据分析基础、善于跨部门沟通的求职者，能在平安大平台获得金融领域数据实战经验
最低要求
本科及以上学历、3年以上数据分析经验，具备计算机、统计学、数学等教育背景
熟练运用SQL、python进行数据处理，熟练使用office等办公软件，有过完整的数据分析及挖掘类项目经验者优先
优秀的业务理解力及跨部门沟通能力、能快速理解需求并精准输出报告结果
有快递、本地生活等行业网点管理相关经验者加分
工作职责
数据分析：建立完整科学的业务指标监控，通过主动的数据分析，建立统计模型来帮助业务挖掘增长提升机会，熟练使用归因分析等统计方法定位原因
基于数据分析及机构实际经营调研优化客户经营、队伍管理、费用资源配置等关键环节，迭代经营模型，提升网点盈利能力
标准化流程设计与落地：制定标准化操作流程（SOP），涵盖队伍招募、客户经营、日常管理、培训等板块，确保SOP适用于不同类型网点，并根据实际需求持续优化
系统平台开发：协同科技平台开发数据管理、绩效跟踪、客户分析、经营策略等功能模块，支持各经营单位高效运营
策略研究与汇报：撰写经营规划相关报告，包括现状分析、策略建议、实施计划等
推动机构调研工作，收集网点反馈，优化经营策略和平台功能
领导交办的其他工作
AI 洞察
优缺点分析
- 大平台，积累金融行业数据分析经验
- 接触多个业务环节，成长空间大
- 技术栈主流，提升技能
- 工作内容综合，需跨部门沟通，协调难度大
- 大公司流程复杂，可能存在繁琐事务
- 现场办公，缺乏灵活性
- 适合有数据分析背景、善于沟通、希望在金融行业发展的求职者
角色解读
- 向数据分析专家或数据科学家方向发展
- 转向业务运营管理，成为经营策略负责人
- 在金融科技领域深入，成为行业专家
- 建立业务指标监控体系，通过数据分析和统计模型挖掘增长机会
- 制定标准化操作流程（SOP），优化客户经营、队伍管理等环节
- 协同科技平台开发数据管理、绩效跟踪等功能模块
- 撰写经营规划报告，推动机构调研并收集反馈
- 熟练运用SQL和Python进行数据处理和分析
- 具备统计建模和归因分析能力
- 优秀的业务理解力和跨部门沟通能力
- 有快递、本地生活等行业网点管理经验者加分
申请策略
- 关注平安的数字化转型战略
- 面试中展现业务洞察力
- 突出数据分析和建模项目经验
- 强调使用SQL和Python解决业务问题的案例
- 展示跨部门协作和报告撰写能力
- 如有快递或本地生活行业经验，重点突出
- 加强归因分析和统计建模方法
- 学习经营分析框架和SOP制定
面试指南
- 使用STAR法则结构化回答
- 强调数据驱动决策的逻辑
- 展现逻辑和结构化思维
- 请描述一个你通过数据分析推动业务增长的案例
- 你如何设计指标体系？
- 如何处理跨部门沟通中的冲突？
- 解释一下归因分析的方法
- 你用过哪些统计模型？如何选择？
匹配度报告
58
综合匹配度
大厂数据分析岗，技术主流，成长空间大，但WLB一般。
适合人群
适合注重技能积累和职业发展、能接受现场办公的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利65
成长发展70
工作生活40
使命价值55
薪资福利匹配
65中等
薪资未明确披露，但平安为大型上市公司，薪酬水平有竞争力；福利未在JD中提及，整体补偿性中等偏上。
薪资信号未披露 (20K-30K/月)
成长发展匹配
70中等
技术栈主流，能积累数据分析与业务结合的经验，但JD未明确提及晋升路径或培训机制，发展性中等偏上。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、统计建模、归因分析
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
仅现场办公，未提及弹性工作或远程，且无WLB相关描述，生活方式满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
55较低
金融保险为稳定成熟行业，但职位本身更侧重后端经营优化，社会意义感中等。
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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