中国平安
模型算法岗
模型算法岗
发布于 大约 2 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
硕士
研究与开发 (研发)
机器学习
深度学习
NLP
SQL
特征工程
Scikit-learn
数据建模
竞品分析
时序预测
AI 估算 · 25k–40k
深圳平安算法岗，硕士学历，金融+技术复合，薪资处于市场中上水平，面议通常较高。
职位详情
关于这个职位
该职位主要负责搭建健康险竞品智能分析模型和医保政策缺口量化评估模型，利用NLP、机器学习等技术处理海量医疗与保险数据，为产品设计提供数据支撑
适合具备扎实算法功底和保险行业兴趣的数据科学家
最低要求
硕士及以上学历，统计学、应用数学、计算机科学、数据科学、人工智能、精算学、生物统计等相关专业
具备扎实的数理统计、机器学习、深度学习、数据建模理论基础
具备算法建模能力，熟练掌握回归分析、特征工程、聚类分类、时序预测、NLP文本挖掘、量化对比分析等算法，可独立搭建业务适配的数据分析、预测、评估模型，具备模型优化、调参、效果验证能力
具备数据处理能力，熟练使用Python、SQL进行海量多源数据清洗、关联、挖掘、分析，熟悉Pandas、Numpy、Scikit-learn等主流算法工具库
具备极强的数据洞察与逻辑拆解能力，可将业务需求转化为算法模型需求，通过量化数据输出可落地的业务结论
工具与可视化能力，熟练使用数据分析可视化工具，可输出结构化、可视化的算法分析报告、竞品对比模型、趋势研判成果
工作职责
竞品智能分析模型搭建与落地：搭建健康险竞品多维分析算法体系，基于NLP文本解析、特征挖掘、对比排序算法，自动化抓取、拆解、量化行业主流健康险产品的保障责任、免责条款、赔付规则、定价体系、增值服务等核心维度数据
构建竞品动态监测模型，实时追踪同业产品迭代、责任升级、费率调整策略，输出结构化竞品差异洞察报告，为产品差异化设计提供数据与算法支撑
医保政策缺口量化研判建模：深度拆解国家及地方医保目录、报销比例、医保免责范围、大病保险报销规则、医保支付改革政策，搭建医保保障缺口量化评估模型
通过算法对比医保可报销范围与大众实际就医支出、高频自费医疗项目、特药耗材、高端诊疗服务的差异，精准定位医保保障盲区、额度缺口、场景缺口，明确商业健康险可承接的补充保障空间
优先资格
具备医疗、保险多维度异构数据处理经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平安作为金融巨头，平台稳定，资源丰富，算法项目落地场景明确
- 健康险与医保政策结合，行业前景广阔，社会价值高
- 技术栈主流（NLP、机器学习），利于个人技能积累
- 保险领域知识复杂，需快速学习医保政策和产品细节
- 适合对金融保险有浓厚兴趣、热爱数据建模与分析、愿意深入业务的技术型人才
缺点 / 挑战
- 模型对准确性要求高，业务落地可能面临数据质量挑战
角色解读
- 技术方向：成为保险算法专家，负责核心模型设计与优化
- 管理方向：带领算法团队，推动AI在保险领域的落地
- 跨界方向：向保险产品经理转型，结合数据驱动产品创新
- 搭建健康险竞品智能分析模型，利用NLP自动解析产品条款并量化对比
- 构建医保政策缺口评估模型，量化医保与商业险的补充空间
- 处理海量医疗与保险数据，输出结构化洞察报告支持产品决策
- 扎实的数理统计与机器学习基础，熟练应用NLP、回归、聚类等算法
- 精通Python、SQL及Pandas、Scikit-learn等工具，能处理异构数据
- 具备业务理解能力，能将保险场景转化为可计算的模型问题
申请策略
- 了解平安健康险业务线，面试中可主动提出对竞品分析的思考
- 准备一段竞品分析算法设计的案例，展示业务转模型的能力
- 突出NLP文本解析、特征工程或时序预测的完整项目经验
- 展示医疗或保险相关数据处理经历，体现行业理解
- 量化模型效果（如准确率、提升比例）突出成果
- 补充医保政策与健康险产品知识，可通过公开报告学习
- 掌握时序预测模型（如ARIMA、Prophet）以应对政策趋势分析
面试指南
- 明确业务目标，拆解为可计算维度，说明数据来源与处理流程
- 强调模型选择理由与调参过程，展示效果评估指标
- 结合具体案例，体现逻辑严密与商业洞察
- 如何量化健康险产品的竞争力？请设计算法框架
- 医保政策数据如何获取与处理？模型验证方法？
- NLP在保险条款解析中可能遇到哪些困难？如何解决？
- 有过特征工程的经历吗？如何选择与评估特征？
- 请介绍一个你独立完成的算法建模项目
匹配度报告
76
综合匹配度
平安深圳算法岗，前沿AI+健康险，薪资优厚但WLB一般。
适合人群
最适合追求技术成长与行业价值、对薪资有较高期望且能接受现场办公的求职者。
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55
使命价值80
薪资福利匹配
80较高
平安作为上市巨头，薪资待遇有竞争力，且面议暗示薪酬弹性，但未明确具体福利，补偿性动机满足度较高。
薪资信号面议 (25K-40K/月)
成长发展匹配
90较高
岗位涉及NLP、机器学习等前沿技术，且应用场景明确（健康险与医保），成长路径清晰，发展性动机满足度高。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈NLP、机器学习、深度学习、特征工程、时序预测
业务类型profit_center
工作生活匹配
55较低
仅现场办公，未提及弹性或WLB，深圳科技园通勤一般，生活化动机满足度中等偏低。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
80较高
健康险与医保政策结合，直接服务于大众医疗补充保障，社会价值明显，行业处于增长期，意义感较强。
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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