中国平安
理赔运营岗
理赔运营岗
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
重庆市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
数据挖掘
SQL
数据模型
金融行业
BI
理赔
报表搭建
AI 估算 · 10k–18k
数据分析岗位薪资中上，要求SQL/Python等硬技能，金融行业有一定溢价，重庆薪资较一线略低。
职位详情
关于这个职位
该职位属于平安理赔部门的数据分析岗位，主要负责设计数据追踪体系、进行数据挖掘与分析、搭建报表及数据模型，以支持业务决策和流程优化
适合具备SQL、Python和BI技能，并对金融行业感兴趣的数据分析人才
最低要求
大学本科及以上，数据统计专业优先 2、互联网和金融行业数据分析经验优先 3、熟练使用SQL、python、BI等数据相关工具
工作职责
数据追踪体系的设计、数据挖掘、分析、解读及改善追踪等
部门数据分析体系搭建，含括数据分析、报表搭建及专项复盘
部门数据管理，搭建数据模型及推动应用侧应用
其他相关工作
AI 洞察
优缺点分析
- 平安集团大平台，数据资源丰富，能接触真实业务场景，积累金融行业经验
- 职位核心是数据分析，技能实用性强，利于长期职业发展
- 要求技术栈主流，有助于保持市场竞争力
- 需要同时掌握数据技术和业务理解，对综合能力要求较高
- 理赔运营涉及大量数据，工作可能较为繁琐，需耐心细致
- 行业内竞争激烈，需持续学习新技术和业务变化
- 适合喜欢用数据解决问题、具备较强逻辑分析能力，并希望在大平台积累金融行业经验的求职者
角色解读
- 深化数据分析技能，向高级数据分析师或数据科学家方向发展
- 积累行业经验，转向业务专家或策略运营岗位
- 在平安体系内可晋升为数据团队管理岗，带小组或负责专项
- 设计和维护理赔业务的数据追踪体系，确保关键指标可视化和准确
- 进行数据挖掘和分析，发现业务问题或机会，并提出改善方案
- 搭建数据分析报表和专项复盘，支持运营决策
- 构建数据模型并推动业务应用，提升数据驱动效率
- 熟练掌握SQL、Python及BI工具（如Tableau、Power BI），数据处理和分析能力
- 具备统计学或数据科学背景，能独立完成数据建模和分析
- 了解保险或金融业务逻辑，能将数据与业务场景结合
- 良好的逻辑思维和沟通能力，能够清晰呈现分析结论
申请策略
- 在求职信中说明自己对数据分析的热情及对平安业务的兴趣
- 关注平安的内部培训和发展机会，体现长期发展意愿
- 突出数据分析项目经验，尤其是使用SQL和Python处理大数据集的具体案例
- 展示BI报表搭建和数据可视化能力，附上图表示例
- 强调对保险或金融业务的理解，如有相关实习或项目经历更佳
- 列出掌握的数据分析工具和统计方法，体现专业度
- 如果SQL/Python不熟练，建议刷题和做小项目强化
- 了解保险理赔基本流程和数据特点，可阅读行业报告
面试指南
- 使用STAR法则（情境-任务-行动-结果）回答案例问题
- 对于设计类问题，先明确业务目标，再列出数据源、指标和可视化方式
- 对于技术问题，展示清晰的思路和代码逻辑，可边说边写
- 请描述一个你通过数据分析解决业务问题的案例
- 如何设计一个理赔关键指标的追踪报表？需要考虑哪些维度？
- 请现场写一个SQL查询，统计某时段内的理赔金额分布
- 你如何处理数据质量差或缺失的情况？
- 对保险行业的数据分析有什么理解？
匹配度报告
69
综合匹配度
大厂数据分析岗，技术主流，薪资合理，工作生活平衡一般。
适合人群
适合看重技能成长和大平台稳定的求职者，对工作生活平衡要求不高。
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60
使命价值70
薪资福利匹配
70中等
薪资未披露但大公司通常提供有竞争力的薪酬，福利完整，收入稳定。
薪资信号未披露 (10K-18K/月)
成长发展匹配
75中等
职位技能要求主流，能积累数据分析核心能力，但晋升路径未在JD中明确。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、BI
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
未明确办公地点类型和加班情况，传统保险行业可能工作节奏较稳定，但无法判断。
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
70中等
保险行业稳定成熟，数据处理工作有一定价值，但社会影响力一般。
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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