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数据分析
数据分析
发布于 大约 2 个月前普通员工/个人贡献者
北京市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
机器学习
SQL
ETL
数据治理
数据建模
Power BI
His/Emr
AI 估算 · 25k–40k
医疗数据专家稀缺，平安集团平台大，薪资有竞争力，5年经验+技术栈综合估值。
职位详情
关于这个职位
该职位负责医疗数据架构设计、数据治理与分析建模，运用统计和机器学习技术驱动医院业务决策
你将对接HIS、EMR等系统，构建数据模型，开发可视化看板，并探索NLP、大模型等前沿技术
适合有5年以上医疗数据经验、精通SQL/Python的数据专家
最低要求
教育背景：本科及以上学历，统计学、计算机科学、医学信息学、公共卫生等相关专业
工作经验：5年以上数据产品或医疗信息化相关经验，熟悉HIS/EMR数据结构，主导过完整的数据产品生命周期管理
专业技能：精通SQL及Python/R语言，具备ETL设计经验
掌握回归分析、时间序列、聚类等建模方法，熟练使用Tableau/Power BI可视化工具
熟悉数据仓库设计理念及医疗数据标准
能力素质：精通业务需求拆解与指标体系搭建，能通过数据治理提升业务决策效率
优秀的跨部门协调能力，擅长用数据“语言”驱动业务行动
工作职责
数据管理与治理：主导医疗数据架构设计，规划院内数据存储、处理与流动链路，建立数据标准及质量管理规范，确保数据准确、完整、一致与及时性
对接HIS、EMR、HRP等医院业务系统，执行数据清洗、转换与校验，构建患者全生命周期、医院运营效率等主题域数据模型，为决策提供高可信度数据支撑
数据分析与建模：运用统计分析、机器学习等技术建立预测模型，开展趋势分析并提出数据驱动解决方案
针对医院业务专项需求，输出量化分析报告及可落地的决策建议
业务协同与应用推广：深度协同运营、临床等业务部门，通过需求调研将业务问题转化为数据分析目标，设计定制化分析工具并推进系统落地
利用可视化工具开发动态数据看板与自动化报表，降低业务端数据使用门槛，提升数据与业务的融合深度
数据资产化与技术创新：建立医疗集团数据标准体系、医疗数据标签体系与指标库，推动数据资产在科研、管理端的复用
探索自然语言处理、大模型等技术在医疗场景的可行性，拓展数据应用边界
优先资格
熟悉Hadoop/Spark分布式计算框架，或有数据中台建设经验
了解联邦学习、隐私计算等技术在医疗跨机构数据协作中的应用
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平安集团平台大，医疗数据资源丰富，项目影响力广
- 技术栈前沿，涉及机器学习、NLP、大模型等，技能积累快
- 职位职责全面，从治理到建模到业务协同，成长空间大
- 医疗行业稳定且前景好，数据驱动决策需求持续增长
- 医疗数据敏感且复杂，治理难度高，需较强的耐心和细致度
- 跨部门协调要求高，需与运营、临床等多方沟通，沟通成本大
- 技术更新快，需持续学习NLP、联邦学习等新领域
- 适合有5年以上数据经验、对医疗行业有热情、擅长技术落地与业务协同的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 可向医疗数据架构师或数据科学专家方向发展，深入技术领域
- 也可转向数据产品经理或业务数据负责人，结合业务与管理
- 在平安集团内部可跨部门调动，接触更多医疗AI与大数据项目
- 负责医疗数据架构设计与治理，确保数据质量与一致性
- 运用统计和机器学习模型进行预测分析，输出量化报告支持决策
- 协同业务部门，开发数据看板和自动化报表，提升数据使用效率
- 探索NLP、大模型等新技术在医疗场景的应用，推动数据资产化
- 精通SQL、Python/R，具备ETL和数据建模经验
- 掌握回归、时间序列、聚类等统计与机器学习方法
- 熟悉Tableau/Power BI等可视化工具，能开发动态看板
- 了解医疗信息系统（HIS/EMR）数据结构及医疗数据标准
申请策略
- 提前研究平安医疗生态和旗下医院业务，面试中展现行业理解
- 准备一个完整的医疗数据分析项目案例，从需求到落地
- 突出医疗数据项目经验，特别是HIS/EMR数据治理和建模案例
- 强调SQL、Python、Tableau等工具的实际应用成果
- 展示跨部门协作和业务需求拆解的成功经历
- 如有数据中台或分布式计算经验，务必提及
- 补充医疗数据标准（如HL7、ICD编码）相关知识
- 学习Hadoop/Spark等大数据框架，提升分布式处理能力
面试指南
- STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目全貌
- 技术问题先阐述方法论，再结合具体案例，最后总结效果
- 沟通类问题强调需求调研、翻译业务语言为数据语言的过程
- 请描述一个你主导的医疗数据治理项目，包括架构设计和挑战
- 如何用机器学习模型预测患者再入院率？请说明特征工程和模型选择
- 你如何与临床医生沟通，将业务问题转化为数据分析目标？
- 谈谈你对医疗数据标准和隐私保护的理解
- 你用过哪些可视化工具？如何设计一个医院运营看板？
匹配度报告
74
综合匹配度
大厂医疗数据岗，前沿技术栈，高成长性，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和行业意义，对工作生活平衡要求不高的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展90
工作生活40
使命价值85
薪资福利匹配
80较高
薪资水平较高，平安集团福利完善，但JD未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-40K/月）
成长发展匹配
90较高
技术栈前沿，涉及机器学习、NLP、大模型，成长空间大，但JD未明确晋升通道。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Python、R、机器学习、自然语言处理、大模型、Hadoop、Spark、联邦学习、隐私计算
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
JD未提及远程或弹性工作，工作地点在北京，可能需现场办公，WLB信号缺失。
工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
85较高
医疗行业具有正向社会影响力，数据驱动提升医疗效率，使命感强。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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