中国平安
项目数据岗
项目数据岗
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
SQL
SAS
数据治理
数据建模
数据集市
标签体系
Hql
AI 估算 · 15k–25k
3年经验数据岗，上海大平台，技术栈主流，薪资有竞争力。
职位详情
关于这个职位
负责公司级数据平台与数据集市的设计搭建，开展经营数据治理与标签体系建设，支持多产品营销策略
适合有3年以上数据开发经验、熟练SQL和Python建模的从业者
最低要求
年以上工作经验，数学、统计、计算机、大数据等相关专业
能熟练使用SQL或hql进行数据库查询
熟练使用python、SAS等工具进行数据建模
良好的沟通能力、团队协作能力
工作职责
负责公司级、中心级数据平台数据集市的设计与搭建工作
盘点、整理经营数据，搭建多产品营销策略、标签体系等
面向主题的数据治理、数据开发工作，整体提升公司数据可用能力
公司发展需要完成的其他的数据项目类工作
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为金融科技巨头，平台资源丰富，数据体量大，能积累高质量经验
- 职位涉及数据治理、标签体系等核心数据能力，技能通用性强
- 位于上海，职业发展机会多样，薪资水平有竞争力
- 技术栈主流（SQL+Python+SAS），未来跳槽选择面广
- 数据治理工作可能较为繁琐，需要细心和耐心
- 金融行业监管严格，数据合规要求高，工作流程可能较复杂
- 大公司层级较多，晋升可能较慢，需要主动争取机会
- 适合有3年以上数据开发经验、希望在金融领域深耕、注重技术积累和平台稳定性的求职者
角色解读
- 向数据架构师方向发展，负责更大规模数据平台规划
- 深入业务领域，成为数据产品经理或数据分析专家
- 在金融科技领域积累经验，可转岗至风控、营销等数据密集型岗位
- 负责公司级数据平台和数据集市的架构设计与落地
- 整合经营数据，构建多产品营销策略和客户标签体系
- 执行数据治理与开发任务，提升数据质量和可用性
- 参与其他数据相关项目，支撑公司业务决策
- 精通SQL/HQL进行复杂查询和数据提取
- 熟练使用Python或SAS进行数据建模和分析
- 具备数据仓库、数据集市的设计与搭建经验
- 良好的沟通协作能力，能与业务团队有效对接
申请策略
- 面试前了解平安的数据中台或业务架构，展现对公司的兴趣
- 准备1-2个完整的数据项目案例，用STAR法则描述
- 突出数据仓库或数据集市的实际搭建项目，说明规模和技术选型
- 强调SQL优化和Python建模的具体成果（如性能提升、业务效果）
- 如有标签体系或营销策略相关的数据项目，重点描述
- 展示数据治理经验，如数据质量提升、元数据管理等
- 若对HQL不熟，可提前练习Hive查询和优化
- 补充数据建模方法论（如RFM、聚类）和常用算法
面试指南
- 项目类问题：用STAR法则（情境、任务、行动、结果），强调技术选型和个人贡献
- 技术问题：先说明思路，再举例，如“我常用索引、分区、避免子查询优化SQL”
- 沟通问题：体现主动性和结构化思考，如“我会先梳理需求，再输出数仓模型和业务口径”
- 请描述一个你设计的数据集市项目，包括架构、技术和难点
- 如何处理数据质量问题？请举例说明
- SQL中如何优化慢查询？用过哪些分析函数？
- Python或SAS中，你常用哪些数据建模库？做过哪种模型？
- 如何与业务部门沟通数据需求？请分享一次经验
匹配度报告
62
综合匹配度
平安项目数据岗，技术主流，平台大，成长性好，但WLB不明，适合追求技术深度的求职者。
适合人群
最适合注重技术成长和金融行业前景的求职者，对薪资福利有一定期待但能接受现场办公和一般WLB。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利60
成长发展80
工作生活40
使命价值70
薪资福利匹配
60中等
大公司薪资福利较稳定，但JD未明确具体薪酬和福利项，吸引力中等。
薪资信号未披露 (15K-25K/月)
成长发展匹配
80较高
技术栈主流，涉及数据治理和标签体系等核心技能，成长空间大，但未明确晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、HQL、Python、SAS、数据建模、数据集市
业务类型ambiguous
工作生活匹配
40较低
工作地为上海，JD未提及远程或弹性办公，金融大公司现场办公为主，WLB可能一般。
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
70中等
金融科技行业前景好，但JD未强调社会使命，意义感一般。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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