中国平安
数字化运营岗（策略分析方向）
数字化运营岗（策略分析方向）
发布于 大约 16 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
硕士
数据分析
A/B测试
SQL
用户增长
金融
证券
用户分群
数据产品化
AI 估算 · 15k–25k
深圳金融数据分析岗，硕士2年经验，薪资处于行业中等偏上，结合职级和市场行情估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是中国平安证券的数字化运营岗（策略分析方向），主要负责用户增长相关的数据分析和策略迭代工作，包括用户分层、A/B测试设计、用户分群规则构建、BI协同等
要求具备金融或互联网用户增长背景，掌握SQL/Python等数据分析工具，适合有2年以上经验的数据分析师或策略运营人员
最低要求
硕士及以上学历，金融、经济、统计类相关专业，复合背景更佳，条件优秀者可适当放宽至本科
年以上券商、银行等金融机构或互联网用户增长运营经验，有公募基金、证券或三方理财平台运营背景者优先
有AI智能运营经验者优先
责任心强，能独立承担项目并驱动结果
具备良好的市场洞察能力，沟通协调能力和团队协作精神，抗压能力强，能适应快节奏工作
具有良好的数据分析能力和学习能力，具备一定的文案撰写和活动策划能力，能熟练使用办公软件
能熟练运用Excel、PPT等工具进行数据分析及洞察，掌握SQL/Python/Tableau等工具者优先
工作职责
日常决策与策略迭代 1）响应用户增长团队在用户分层、活动效果、留存转化等方面的日常分析需求，提供数据结论与行动建议
）围绕证券平台核心业务场景，主动识别增长机会点或风险信号，提出轻量级策略优化方向
策略设计与实验评估支持 1）协助设计A/B测试、人群对照实验等验证方案，定义核心指标、样本分组逻辑与评估周期
）负责实验数据提取、初步分析与结果解读，反馈策略有效性，支撑运营快速试错与迭代
用户分群与标签体系的业务化应用 1）基于用户行为、风险偏好等多维数据，构建适用于运营场景的轻量级用户分群规则
）将BI团队输出的深度标签或模型转化为可操作的运营策略语言，指导精准触达、个性化推荐与服务干预
BI协同枢纽 1） 理解业务痛点，将运营侧的模糊需求结构化为清晰的分析问题，高效对接BI团队
） 参与BI主导的中长期项目，提供业务视角输入，并推动分析成果在运营场景中的落地应用
数据产品化与自助能力建设 1）沉淀高频分析逻辑，协同推动建设面向运营的自助看板、预警机制或策略配置工具，提升数据使用效率
）组织复盘会或数据分享，提升团队数据敏感度与分析能力
优先资格
有公募基金、证券或三方理财平台运营背景者优先
有AI智能运营经验者优先
掌握SQL/Python/Tableau等工具者优先
AI 洞察
优缺点分析
- 平台优势明显：中国平安是金融科技巨头，项目资源丰富，数据基础扎实，能接触核心业务场景
- 技能积累全面：涵盖数据分析、实验设计、用户分群、BI协同等，职业竞争力强
- 行业前景好：金融科技和用户增长是热门方向，有证券背景的复合人才稀缺
- 工作节奏快，要求抗压能力强，能在短时间内产出高质量分析结论
- 需要同时应对多个业务方需求，沟通协调工作量较大，需有较强的结构化思维
- 对行业知识要求高，需要快速学习证券业务和金融产品逻辑
- 适合有2年以上数据分析或用户运营经验、数学或统计背景扎实、希望在金融科技领域深耕的求职者
角色解读
- 在数字化运营和数据分析领域深耕，可成长为高级策略分析师或用户增长专家
- 积累金融行业经验后，可向BI、数据产品经理或运营负责人方向发展
- 在平安这样的大平台，有丰富的内部转岗和晋升机会，可向集团其他金融科技岗位拓展
- 通过数据分析和实验设计，支持用户增长团队在分层、活动效果、留存转化等方面的决策，提供数据结论与行动建议
- 围绕证券平台核心业务，主动识别增长机会或风险，提出轻量级策略优化方向，并设计A/B测试验证方案
- 基于用户行为、风险偏好等数据构建用户分群规则，将深度标签转化为可操作的运营策略，指导精准触达和个性化推荐
- 作为运营与BI团队的枢纽，将模糊需求结构化，推动分析成果落地，并协同建设数据分析自助工具
- 扎实的数据分析能力，熟练使用SQL、Python、Tableau等工具进行数据提取、处理和可视化
- 具备实验设计能力，熟悉A/B测试、人群对照实验的方法论，能定义核心指标和评估周期
- 对金融证券业务有了解，或有用户增长运营经验，能理解业务场景和数据驱动增长逻辑
- 良好的沟通协调和项目推动能力，能独立承担项目并驱动结果，适应快节奏工作
申请策略
- 在投递时附上数据分析作品集或项目案例链接，增强说服力
- 关注平安证券的发展动态，面试时可展示对证券业务痛点的思考
- 突出用户增长相关分析项目，包括A/B测试、用户分层、留存提升等成果，用数据量化影响
- 强调SQL、Python、Tableau等工具的实际应用，展示数据提取、清洗和可视化能力
- 如果有金融行业经验，重点描述对证券或理财业务的理解，以及策略落地的案例
- 提前复习A/B测试统计学原理和实验设计方法，熟悉常见陷阱和评估指标
- 强化SQL和Python实战，练习数据清洗、聚合、统计分析，掌握Tableau制作仪表盘
- 了解证券行业基础知识，如交易规则、风险偏好、用户行为特点等
面试指南
- 针对案例类问题，采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），突出数据驱动决策过程
- 对于实验设计问题，从明确目标、定义指标、随机分组、样本量计算、评估周期、避免偏差等方面回答
- 对于模糊需求转化，强调主动沟通、结构化分解、明确核心假设和评估标准
- 请描述一个你通过数据分析驱动用户增长的实际案例，包括目标、方法、结果
- 如何设计一个A/B测试来评估某个运营活动的效果？需要考虑哪些因素？
- 你会如何对证券平台用户进行分群？请举例说明分群规则和对应的运营策略
- 如果业务方提出一个模糊的分析需求，你会如何将其转化为可执行的分析问题？
- 你使用过哪些数据可视化工具？请分享一个你通过数据可视化帮助团队决策的例子
匹配度报告
64
综合匹配度
大厂金融数据分析岗，技能成长性好，工作强度较大，薪资市场水准。
适合人群
适合注重技能成长和职业发展，追求金融科技平台，能接受一定工作强度和生活工作边界模糊的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利70
成长发展85
工作生活40
使命价值60
薪资福利匹配
70中等
该职位薪资未披露，但结合平安大厂背景和深圳市场，薪资应处于市场水准，福利可能包括五险一金、年终奖等，但JD未明确提及。
薪资信号未披露 (15K-25K/月)
成长发展匹配
85较高
职位涉及多种数据分析技能和业务策略，有明确的数据产品化和自助能力建设要求，成长空间较好，但JD未明确提及晋升通道或培训。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Tableau、A/B测试
成长机会组织复盘会或数据分享，提升团队数据敏感度与分析能力
业务类型profit_center
工作生活匹配
40较低
JD提到抗压能力强、能适应快节奏工作，暗示工作强度较大，且未提及弹性工作或远程选项，生活化动机满足有限。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
金融科技行业稳定，但职位更多是支持业务增长，社会使命感不强，属于中性意义感。
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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