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中国平安
数据分析师
立即应聘

数据分析师

发布于 大约 17 小时前

普通员工/个人贡献者

上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
统计分析
数据库
SAS
数据产品
保险
医学

AI 估算 · 15k–25k

上海数据分析岗,2-5年经验,平安大厂平台稳定,薪资处于市场中上水平。

职位详情

关于这个职位

作为中国平安的数据分析师,你将深入保险与医学业务,利用统计工具和编程技能处理真实世界数据,开发数据产品并为内部团队提供数据驱动的解决方案

该职位适合有2-5年经验、擅长沟通的技术型人才

最低要求

全日制本科或以上学历

统计学,数学,计算机科学等专业
年(初级)5年(中级)以上数据分析经验,有使用真实世界数据经验(中级)
熟练使用统计工具,比如R,Python,SAS
熟练运用统计分析方法
熟练使用数据库和Linux环境
优秀的沟通和合作能力
优秀的解决问题的能力

工作职责

理解保险和医学产品的数据需求和提供数据解决方案

数据分析和数据产品的开发,发布和展现
运用合适的方法进行高质量的分析,并编写可重用的代码库和模版
与内部的合作方和客户沟通分析结果和价值

AI 洞察

优缺点分析

  • 平台优势:中国平安是行业巨头,资源丰富,数据量大,能接触核心业务
  • 技能积累:熟练使用主流统计工具和数据库,提升数据分析硬核能力
  • 行业稳定:保险金融是长期稳定行业,职业安全感强
  • 团队协作:与跨部门合作,锻炼沟通和业务理解能力
  • 业务复杂:保险和医学产品领域知识门槛高,需投入时间理解
  • 工作强度:大厂节奏可能较快,有加班压力
  • 技能迭代:需要持续学习新工具和方法,保持竞争力
  • 适合有2-5年数据分析经验,希望在大平台深耕金融保险领域,注重技能成长和职业稳定性的求职者

角色解读

  • 从初级/中级数据分析师逐步晋升为高级专家或数据科学家
  • 可向数据产品经理或保险业务分析师方向发展
  • 在平安体系内积累金融保险行业深度经验,成为业务+技术复合型人才
  • 理解保险和医学业务需求,设计数据解决方案
  • 开发数据产品,包括分析报告、可视化工具和可复用代码库
  • 运用统计分析方法处理真实世界数据,确保分析质量
  • 与内部团队和客户沟通分析结果,推动数据驱动决策
  • 精通R、Python或SAS等统计编程语言
  • 熟练使用数据库(如SQL)和Linux环境
  • 具备扎实的统计分析和数据建模能力
  • 优秀的沟通协作与问题解决能力

申请策略

  • 提前了解中国平安的业务板块(如寿险、车险、健康险),在面试中展现行业兴趣
  • 准备1-2个完整的数据分析项目案例,用STAR法则阐述
  • 突出使用R/Python/SAS的项目经验,尤其是与业务结合的案例
  • 强调数据库和Linux环境的使用熟练度
  • 展示分析成果如何驱动业务决策,附上量化指标
  • 体现沟通协作能力,如跨团队合作项目
  • 补习保险或医学行业基础知识,提升业务敏感度
  • 学习数据可视化工具(如Tableau、Power BI)增强展示能力

面试指南

  • 用STAR法则(情境-任务-行动-结果)回答行为问题
  • 技术问题先明确目标,再列举方法,最后说明选择理由
  • 业务问题展示你对行业和业务逻辑的理解
  • 请分享一个你处理真实世界数据的项目,遇到了哪些挑战?
  • 你常用的统计分析方法有哪些?如何选择合适的方法?
  • 如何向非技术背景的同事解释复杂分析结果?
  • 请描述一个你开发的数据产品,它的价值和影响是什么?
  • 你对保险行业的数据分析有哪些了解?

匹配度报告

64
综合匹配度

稳定大厂、主流技术栈、薪资中上,但现场办公且WLB一般。

适合人群
该职位最适合注重技能成长和职业稳定性的求职者,能够接受现场办公和适度的工作强度。
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75
工作生活50
使命价值60

薪资福利匹配

70中等

中国平安作为上市巨头,薪资在行业中具有竞争力,但职位描述未明确薪资和具体福利,综合判断补偿性动机满足程度中等偏上。

薪资信号未披露 (15K-25K/月)

成长发展匹配

75中等

职位要求掌握R、Python、SAS等主流技术,并能积累保险行业经验,技能成长空间明确,但未提及晋升通道或培训计划。

技术前沿主流现代技术
技术栈R、Python、SAS、统计分析、数据库、Linux
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

工作地点在上海,要求现场办公,未提及弹性或远程,WLB信号不足,可能存在加班文化,生活方式满足程度有限。

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

60中等

保险行业稳定成熟,数据分析有助于业务优化,具有一定社会价值,但并非高增长或高创新领域,意义感中等。

行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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