数据应用与治理岗（省平台）

优缺点分析

角色解读

• 向数据科学家或AI算法专家方向发展，深入模型研发
• 转向数据产品经理或数据治理架构师，负责平台规划
• 在金融科技领域积累行业经验，成为业务+技术复合型人才
• 主导数据项目和AI应用场景的端到端落地，包括需求分析、模型构建、上线推广和全生命周期管理
• 搭建多维可视化数据看板，深入挖掘客户画像，为业务决策提供数据支持
• 负责内部数据及AI能力建设，制定培训体系，推动平台在各部门普及应用
• 前置数据库治理，确保数据质量和可用性
• 熟练掌握SQL进行复杂数据提取与处理
• 了解AI Agent开发逻辑，能推动智能应用落地
• 具备数据看板搭建能力，熟悉可视化工具
• 较强的学习能力、数据敏感度和沟通协调能力

申请策略

• 了解平安的业务架构和数据平台，在面试中展示对金融科技的理解
• 准备一个从需求到落地的完整数据项目案例，体现全生命周期管理思维
• 突出数据项目经验，尤其是端到端落地案例，量化成果
• 强调SQL能力和数据看板搭建项目，附上可视化样例
• 如有AI Agent或机器学习相关经验，详细描述技术栈和业务效果
• 展现沟通和培训能力，例如组织过数据分享或培训
• 系统学习AI Agent框架（如LangChain、AutoGPT）及其在金融场景的应用
• 熟悉数据治理工具和方法论（如数据血缘、元数据管理）

面试指南

• STAR法则：背景、任务、行动、结果，量化成果
• 技术+业务结合：先讲技术方案，再说明业务价值
• 问题解决思路：识别痛点、设计方案、实施验证、总结复盘
• 请描述一个你主导的数据项目从需求到上线的全过程
• 你如何搭建一个动态数据看板？使用了哪些工具？
• 你对AI Agent的理解是什么？它在智能客服中如何应用？
• 你如何确保数据质量？遇到过哪些治理难题？
• 你如何推动业务部门使用数据平台？