渣打银行
Analyst, Data Analytics
Analyst, Data Analytics
发布于 6 个月前普通员工/个人贡献者
上海市
初级经验
全职员工
混合式弹性办公
本科
数据分析与科学
仪表盘开发
数据分析
激励计算
银行业务
销售绩效分析
Dataiku
SQL
计分卡设计
AI 估算 · 12k–20k
渣打银行数据分析师，负责销售激励计算与报表，初级数据岗，外企起薪较高。
职位详情
关于这个职位
这是一个位于渣打银行上海的数据分析师职位
你将负责设计和开发用于监控和追踪业务绩效的系统平台（主要使用Tableau和Dataiku），通过创建直观的仪表盘和提供可执行的洞察，为业务决策者提供支持
核心工作围绕销售绩效分析、计分卡设计、销售激励计算以及相关报告的交付，旨在通过数据驱动业务增长和盈利能力提升
最低要求
学历：学士学位
语言：英语和中文
技能与经验：SQL， Python， Excel， Dataiku， Tableau
工作职责
策略**
为团队提供全面支持，设计和优化销售分析工具，以简化和增强销售与绩效衡量，从而实现准确、及时的销售激励计算和支付
积极支持团队与关键利益相关者协作，确保计分卡和激励计算的无缝、无差错端到端实施，符合集团或国家要求的运营节奏，确保所有活动均按照最佳实践和标准进行
业务**
计分卡与销售活动计算
与团队合作，提供可靠的模拟/回测结果，以支持SE团队进行每季度的计分卡设计和变更，支持本地和集团交付销售绩效跟踪报告
支持团队设计并实施销售绩效衡量的端到端解决方案，以便与相关利益相关者合作，实现准确、及时的激励支付
支持团队实施和评估销售活动，包括计算、数据跟踪和报告交付
为团队提供全面支持，设计和优化销售分析工具，以简化和增强销售与绩效管理流程
识别并在可行的情况下，自动化当前的绩效跟踪方法和流程，以最大限度地减少人工干预，提高交付给业务的数据的及时性和质量
绩效管理**
支持团队与集团、区域和国家团队就销售绩效分析进行协作，为业务管理提供洞察
支持团队设计/增强销售分析，以促进有效的销售/绩效管理
风险管理**
勤勉地履行工作职责，作为个人或团队领导者贡献力量，以避免对银行造成任何实际或潜在的法律制裁、监管处罚、重大财务损失或不利的声誉影响
对未能遵守相关规则和流程、未能正确履行职责以及未能实施纠正措施负责
妥善履行管理职责，确保内部控制的有效性
监管与商业行为**
展示模范行为，并践行集团的价值观和行为准则
个人负责在渣打银行内嵌入最高标准的道德规范，包括监管和商业行为
这包括理解并确保在精神和实质上遵守所有适用的法律、法规、指导方针和集团行为准则
有效且协作地识别、上报、缓解和解决风险、行为和合规事宜
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 优质平台与行业前景：渣打银行作为国际知名金融机构，平台起点高，能接触真实的、大规模金融业务数据，对构建金融科技（FinTech）领域的数据分析职业履历极具价值
- 技能组合实用且市场热门：职位要求的SQL、Python、Tableau、Dataiku是当前数据分析岗位的核心技术栈，这段经历能显著提升在就业市场上的竞争力
- 业务影响力直接：工作直接对接销售绩效和激励计算，成果能快速影响业务决策和一线团队收入，工作价值感和业务关联度高
- 技术迭代与业务理解的双重学习：需要持续跟进数据分析工具（如Dataiku）的新功能，同时不断深化对银行业务逻辑的理解，学习曲线持续存在
- 适合对金融业务感兴趣、具备扎实数据分析工具技能、注重细节、并乐于通过数据驱动业务改进的求职者
缺点 / 挑战
- 业务复杂度与准确性压力：银行销售激励计算涉及复杂规则和大量资金，对数据分析的准确性和时效性要求极高，容错率低，工作压力较大
- 跨部门协调挑战：需要频繁与业务（销售团队）、财务、人力资源等多个部门协作，理解和平衡各方需求，对沟通和项目管理能力是考验
角色解读
- 纵向深化：可以从初级数据分析师成长为资深或专家级分析师，专注于更复杂的业务建模、预测分析，或成为特定业务领域（如零售银行、对公业务）的数据专家
- 横向拓展：积累足够业务洞察和技术能力后，可向数据产品经理、商业智能（BI）解决方案架构师，或转向更偏战略的数据科学岗位发展
- 管理路线：随着经验积累，有机会带领数据分析团队，负责更大范围的数据项目规划、资源协调和团队管理
- 核心工作是开发数据平台与仪表盘：使用Tableau和Dataiku等工具，为银行销售业务设计和搭建监控、追踪及分析系统，产出直观的可视化报告和业务洞察
- 聚焦销售绩效全流程分析：深度参与销售计分卡的设计、变更模拟与回测，并负责销售激励的准确计算、数据追踪及报告交付，确保激励及时支付
- 推动流程自动化与优化：识别现有绩效跟踪流程中的手动环节，通过技术手段实现自动化，以提升数据处理的效率、及时性和质量
- 数据分析与可视化工具精通：必须熟练掌握SQL进行数据查询与处理，并能运用Python进行数据分析脚本开发
- 同时需要精通Tableau和Dataiku进行仪表盘开发和数据流程构建
- 银行业务与绩效管理理解：需要对银行的销售业务流程、绩效衡量指标（KPI）以及激励计算机制有深入理解，才能将数据转化为有效的业务洞察
- 协作与沟通能力：职位描述中多次强调“支持团队”并与“关键利益相关者”协作，因此需要具备良好的跨部门沟通能力，能够将技术方案转化为业务语言
申请策略
- 深入研究公司文化与价值观：渣打银行在描述中强调了“驱动商业与繁荣”、“多元与包容”、“做正确的事”等价值观，在申请材料（如求职信）和面试中，可以结合自身经历体现对这些价值观的认同与实践
- 关注职位描述的“支持”角色：这是一个支持性岗位，在面试中应展现出积极主动、服务业务、注重细节和团队协作的态度，而非单纯强调个人技术能力
- 突出数据分析项目经验：重点描述使用SQL、Python、Tableau或Dataiku完成的数据分析、可视化或自动化项目，量化展示项目成果（如提升效率XX%、节省工时XX小时）
- 展示业务理解与解决问题能力：如果有金融、销售或绩效管理相关实习或项目经历，应详细说明如何通过数据分析发现业务问题、提出建议并推动改进
- 强调协作与沟通实例：在经历描述中，加入与业务团队、技术团队或其他部门成功协作完成项目的具体例子，体现你的团队合作精神
- 深化金融业务知识：提前了解商业银行的基本业务（如零售银行、财富管理）、常见的销售绩效指标（KPI）和激励模型，可以通过行业报告、公开课或相关书籍学习
- 精进指定工具技能：如果对Dataiku平台不熟悉，可以尝试其提供的免费社区版或在线教程进行实操练习
- 同时巩固Tableau的高级图表制作和故事板功能
面试指南
- STAR法则结构化回答：针对行为类或案例类问题，采用情境（Situation）、任务（Task）、行动（Action）、结果（Result）的结构来组织答案，确保逻辑清晰、重点突出
- 结合业务价值与技术细节：在回答技术问题时，不仅要说明“怎么做”（技术步骤），更要解释“为什么这么做”（业务目的）以及“带来了什么价值”（业务影响）
- 体现风险与合规意识：在回答涉及流程、数据安全或报告准确性的问题时，主动提及对数据质量校验、流程复核、遵守公司规定等方面的考虑，展现职业严谨性
- 请举例说明你过去如何使用SQL和Python处理一个复杂的数据分析任务，并最终通过Tableau呈现洞察
- 如果你需要设计一个销售人员的绩效计分卡，你会考虑哪些关键指标（KPI）？为什么？
- 描述一次你与业务部门（非技术人员）合作完成数据项目的经历
- 你是如何确保他们理解你的分析结果并据此采取行动的？
- 如果销售激励计算规则发生临时变更，且需要在极短时间内更新所有相关报告，你会如何应对以确保准确性和及时性？
职位点评
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