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中国平安
数据挖掘岗
立即应聘

数据挖掘岗

发布于 大约 14 小时前

普通员工/个人贡献者

福州市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
数据挖掘
成本管理
推荐系统
定价管理
PPT
用户画像
统计洞察

AI 估算 · 12k–22k

平安福州数据岗,金融科技平台溢价,但福州薪资水平低于一线,综合市场行情估算。

职位详情

关于这个职位

该职位主要负责设计数据追踪体系,进行数据挖掘与分析,构建用户画像和推荐模型,并管理线上定价与经营成本

适合数统背景、善于从数据中发现洞察的求职者,在平安大平台积累金融业务与技术经验

最低要求

本科及以上学历,数统专业

数据精准统计及敏锐的洞察分析能力
工作严谨、认真,责任心强
熟练使用办公室自动化工具,如WORD、PPT、EXCEL等

工作职责

数据追踪体系的设计、数据挖掘、分析、解读及模型应用等

线上用户行为数据的收集、丰富
用户画像及偏好预测及推荐
线上定价及经营成本的管理

AI 洞察

优缺点分析

  • 平安作为大型金融科技集团,提供丰富的数据资源和稳定的平台
  • 数据挖掘技能在各行业需求旺盛,职业发展空间大
  • 福州生活成本较低,工作生活平衡相对容易实现
  • JD未明确技术栈,日常可能偏向业务分析而非前沿算法
  • 金融行业对数据准确性要求极高,工作压力不容忽视
  • 岗位可能涉及较多重复性数据处理工作,技术成长有限
  • 适合数统背景、希望进入金融行业从事数据分析、注重稳定发展和业务理解的求职者

角色解读

  • 向资深数据挖掘工程师或数据科学家方向发展,深耕金融科技领域
  • 可转型为算法工程师或AI产品经理,拓展技术广度
  • 在平安内部可晋升为数据分析经理或风险建模专家,管理团队
  • 设计和维护数据追踪体系,确保业务数据的准确性与可用性
  • 对用户行为数据进行挖掘和分析,构建用户画像以支持精准推荐
  • 开发定价策略模型,协助管理经营成本,提升业务效益
  • 扎实的统计学或数学基础,精通数据分析方法
  • 熟练使用Excel进行数据处理、透视表及可视化
  • 具备逻辑思维和问题解决能力,能从数据中提炼业务洞察

申请策略

  • 面试时强调对数据准确性和业务结合的重视
  • 提前了解平安的科技转型战略和金融科技产品
  • 突出数据分析或数据挖掘项目经验,量化成果
  • 强调Excel高级应用能力,如数据透视表、公式、图表
  • 展示用户画像或推荐系统相关的实习或比赛经历
  • 体现细心严谨的工作态度,比如数据清洗和验证案例
  • 学习SQL和Python,提升数据处理自动化与深度分析能力
  • 了解金融业务基础,如保险、银行的核心指标和术语

面试指南

  • 使用STAR法则(情境、任务、行动、结果)描述项目
  • 结合统计学方法(如标准差、箱线图)讲数据清洗过程
  • 针对模型问题,先讲目标定义,再讲特征工程和评估方法
  • 请举例说明你如何通过数据挖掘发现了一个业务洞察?
  • 当数据中存在大量异常值时,你会如何处理?
  • 如何设计一个用户画像模型?需要哪些维度?
  • 你对线上定价有什么理解?如何平衡收益与用户接受度?
  • Excel中数据透视表和VLOOKUP函数你一般怎么使用?

匹配度报告

61
综合匹配度

平安福州数据岗,稳定大厂、主流技术栈,WLB和福利信息不明确,发展空间中等。

适合人群
适合重视技能成长和稳定平台的求职者,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65
成长发展70
工作生活50
使命价值60

薪资福利匹配

65中等

大公司薪资有竞争力但未披露具体数额,福利项未在JD中提及,补偿性动机满足程度中等。

薪资信号未披露 (12K-22K/月)

成长发展匹配

70中等

涉及数据挖掘和模型应用,技术有一定前沿性,但未明确晋升通道和培训支持,发展性动机满足良好但不突出。

技术前沿主流现代技术
技术栈数据挖掘、用户画像、推荐系统、定价模型
业务类型ambiguous

工作生活匹配

50较低

无远程或弹性办公信息,地点福州现场办公,工作模式常规,WLB信号缺失,生活化动机满足一般。

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

金融科技行业稳定,但社会影响力中性,创新主要跟随主流,意义感动机满足中等。

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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