中国平安
数据策略产品经理
数据策略产品经理
发布于 1 天前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
SQL
数据仓库
ClickHouse
用户画像
标签体系
AI 估算 · 25k–40k
金融科技大厂数据产品岗，技能复合且需求旺盛，薪资具有竞争力。
职位详情
关于这个职位
这是一个在金融科技巨头平安负责数据策略类产品全生命周期管理的岗位
你将设计用户画像和标签体系，通过数据分析驱动业务增长，并制定数据产品规划
适合有3年以上经验、擅长SQL/Python、具备结构化思维的数据产品经理
最低要求
本科及以上学历，计算机/统计学/信息管理相关专业，3年以上数据产品经理经验
熟练掌握SQL/Python至少一种数据分析工具，具备独立处理海量数据能力
出色的结构化思维能力，能通过复杂业务场景提炼核心需求并转化为产品方案
精通Axure/Visio等原型工具，具备优秀的PPT撰写与方案演示能力
熟悉数据仓库架构及大数据技术栈（Hadoop/Spark/ClickHouse等）
具备强烈的责任心与抗压能力
工作职责
负责数据策略类产品全生命周期管理，包括需求分析、产品设计、项目推进及效果评估
基于业务目标制定数据产品规划，设计用户画像、标签体系及数据应用解决方案
通过数据分析挖掘业务价值，定期输出可视化分析报告及产品优化建议
开展行业竞品研究及用户需求调研，持续优化数据产品架构与功能设计
编写产品需求文档及技术方案说明，组织产品培训与知识传递
优先资格
有推荐系统、用户增长、精准营销等项目经验者优先考虑
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为金融科技巨头，数据资源丰富，平台效应强，有利于积累行业经验和人脉
- 数据策略产品岗位技能复合，未来职业转型空间大，既懂业务又懂技术
- 薪资福利在行业内具有竞争力，大厂稳定性高
- 跨部门协作复杂，需要协调业务、技术、运营等多方资源，沟通成本较高
- 数据产品迭代速度快，业务需求多变，需要较强的抗压能力和快速学习能力
- 需同时掌握数据分析、产品设计、技术架构等多方面知识，对综合能力要求高
- 适合具备数据分析基础、善于结构化思考、对金融科技感兴趣、希望在数据产品领域深耕的产品经理
角色解读
- 可向高级数据产品经理、数据产品总监方向发展，负责更复杂的业务线和团队管理
- 也可转向AI产品经理、推荐系统产品经理等前沿领域，技术壁垒更高
- 在金融科技领域深耕，结合业务理解成为行业专家，薪资和影响力持续提升
- 负责数据策略类产品的全生命周期管理，包括需求分析、产品设计、项目推进和效果评估
- 基于业务目标设计用户画像和标签体系，制定数据应用解决方案
- 通过数据分析挖掘业务价值，定期输出可视化分析报告并推动产品优化
- 开展竞品研究和用户调研，持续优化产品架构和功能
- 熟练使用SQL/Python进行数据处理和分析，具备独立处理海量数据的能力
- 出色的结构化思维能力，能从复杂业务场景中提炼核心需求并转化为产品方案
- 精通Axure/Visio等原型工具，具备优秀的PPT撰写和方案演示能力
- 熟悉数据仓库架构及大数据技术栈（Hadoop/Spark/ClickHouse等）
申请策略
- 提前了解平安的业务线（如产险、寿险、银行、科技等），在面试中展示对业务的理解
- 准备2-3个体现数据驱动决策的案例，使用STAR法则阐述
- 突出数据产品成功案例，特别是用户画像、标签体系或增长策略相关项目，展示从需求到落地的全流程
- 强调SQL/Python等数据处理技能，并附上数据分析成果（如提升转化率、降低流失率等量化指标）
- 展示产品成果，如原型设计、PRD文档、数据看板等，体现实操能力
- 补充大数据技术栈知识（如Spark、ClickHouse），了解其在金融场景的应用
- 学习推荐系统或用户增长相关方法论，为面试加分
- 提升原型工具和PPT制作能力，确保方案演示清晰专业
面试指南
- 使用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出数据支撑和业务影响
- 体现结构化思维：先分析问题本质，再拆解关键要素，最后给出方案并验证
- 强调跨部门协作：主动沟通、用数据说话、推动共识
- 请描述你设计过的一个用户画像或标签体系项目，如何确定标签和评估效果？
- 当业务方需求与数据可行性冲突时，你如何平衡和推进？
- 请举例说明你如何通过数据分析发现业务问题并提出产品优化方案？
- 你如何评估一个数据产品的价值？常用的指标有哪些？
- 谈谈你对推荐系统或用户增长的理解，是否有相关经验？
匹配度报告
72
综合匹配度
平安数据策略产品岗，薪资优厚、技术主流、发展清晰，但WLB一般。
适合人群
该职位最适合看重薪资福利和职业发展、能接受现场办公和一定工作强度的求职者。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值65
薪资福利匹配
85较高
该职位来自上市巨头，薪资福利在行业内有竞争力，虽然JD未明确具体薪资，但基于公司规模和岗位层次，补偿性动机满足度较高。
薪资信号未披露 (25K-40K/月)
成长发展匹配
80较高
职位要求熟悉主流大数据技术和数据产品方法论，且在金融科技平台上有丰富的学习和成长机会，发展性动机得到较好满足。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Hadoop、Spark、ClickHouse、数据仓库
业务类型profit_center
工作生活匹配
60中等
JD未提及远程办公或弹性工作，典型大厂现场办公，WLB信号不明确，生活化动机满足度一般。
工作模式未明确
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
65中等
金融科技行业稳定，但社会影响力中性，岗位更多是提升商业效率，意义感动机中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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