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数据品控管理岗
数据品控管理岗
发布于 大约 21 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据挖掘
SQL
AI应用
数据治理
BI工具
PPT
数据看板
风控
AI 估算 · 20k–35k
上海5年以上数据品控经验，平安大厂薪资有竞争力，综合市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
负责数据治理框架设计与实施，搭建智能化数据看板，通过数据挖掘与分析优化业务瓶颈，并建立风险预警机制
适合拥有5年以上数据管理或风控经验、擅长AI应用和SQL/Python的数据专家
最低要求
本科及以上学历，研究生优先
计算机、统计学、数学等专业优先
拥有5年以上企划、战发、数据管理、风控管理等相关岗位经验，有保险公司或医疗健康行业相关经验优先
擅长AI应用，了解SQL/Python，熟练使用BI工具，可熟练使用EXCEL、PPT
熟悉数据治理框架，具备数据标准制定及异常根因分析能力
工作职责
负责部门数据治理框架的设计与实施，利用系统工具搭建智能化数据看板，提升数据可视化能力，为业务决策提供数据支持
运用系统工具进行数据提取、挖掘与分析，深入洞察业务瓶颈，提出切实可行的优化方案，助力业务效率提升
设计并优化数据清洗规则，提升数据准确性与可用性，抓取并分析异常数据，确保数据质量符合业务需求
牵头建立数据风险预警与指标监控机制，识别各类欺诈风险及结算风险，为业务安全保驾护航
定期独立输出投产、品质分析报告，向管理层汇报品控管理进展，为公司战略决策提供数据支持
完成公司或部门交办的其他相关工作
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为行业巨头，平台大、资源丰富，数据治理项目具有高影响力
- 岗位涉及数据全链路治理，能系统提升数据管理和分析能力，职业宽度好
- 上海核心城市，薪资水平有竞争力，且大公司福利完善
- 要求5年以上经验，竞争激烈，需同时具备技术（SQL/Python）和业务（风控/企划）能力
- 数据治理工作涉及跨部门协调，可能面临沟通和推动的阻力
- 保险行业数据复杂度高，需要快速学习行业业务逻辑
- 适合有数据管理或风控经验、希望在大平台深耕数据治理领域、能承受一定工作压力的求职者
角色解读
- 可向数据治理专家或数据品控团队负责人发展，逐步管理更大的数据质量体系
- 积累保险/医疗行业数据经验后，可转岗至数据分析经理或风控总监等高级管理职位
- 依托平安集团内部资源，可横向拓展至AI算法、业务分析等相邻领域
- 设计并实施数据治理框架，搭建智能化数据看板，提升数据可视化与决策支持能力
- 运用系统工具进行数据提取、挖掘与深入分析，识别业务瓶颈并推动优化方案
- 制定数据清洗规则，监控数据质量，识别异常数据并确保数据准确性
- 牵头建立数据风险预警机制，防范欺诈与结算风险，并定期输出品控报告
- 精通AI应用，掌握SQL和Python，熟练使用BI工具（如Tableau、Power BI）及Excel、PPT
- 熟悉数据治理框架，具备数据标准制定与异常根因分析能力
- 拥有5年以上企划、战发、数据管理或风控相关经验，有保险或医疗健康行业背景优先
- 具备较强的逻辑思维和问题解决能力，能够独立进行数据分析和报告撰写
申请策略
- 研究平安集团数据品控相关的业务方向，在面试中展现对行业痛点的理解
- 准备1-2个完整的项目案例，用STAR法则展示从问题到结果的贡献
- 突出数据治理项目实施经验，如设计数据标准、搭建数据看板的具体案例
- 强调SQL/Python/BI工具的使用熟练度，以及异常数据根因分析的成功案例
- 如有保险或医疗健康行业背景，务必重点提及
- 展示独立输出分析报告和向管理层汇报的沟通能力
- 深入学习数据治理框架（如DAMA、DCMM）和相关工具
- 加强AI应用能力，了解机器学习在数据质量中的应用
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答，突出具体技术手段和量化成果
- 强调逻辑性和系统性，展现从问题识别、分析到方案落地的闭环能力
- 在涉及跨部门沟通时，凸显主动推动和协作能力
- 请描述一次你设计数据治理框架的经历，遇到了哪些挑战？
- 你如何利用SQL或Python进行异常数据检测？请举例说明
- 如何向非技术背景的管理层解释数据看板中的指标意义？
- 在数据质量提升项目中，你如何评估优化效果？
- 如果你发现某个业务数据持续异常，你会采取哪些排查步骤？
匹配度报告
66
综合匹配度
大平台数据治理岗，技术主流，发展空间好，但WLB一般。
适合人群
适合追求技术成长和职业发展，不太介意固定办公地点和加班可能性的求职者。
最强匹配
成长发展匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利75
成长发展82
工作生活45
使命价值60
薪资福利匹配
75中等
平安为上市巨头，薪资处于市场水准，福利体系完善，但JD未明确薪资与福利细节，补偿性动机满足程度较好。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
82较高
工作涉及AI应用、数据治理等主流技术，能接触复杂业务场景，成长路径清晰，发展性动机满足度较高。
技术前沿主流现代技术
技术栈AI、SQL、Python、BI工具、数据治理
业务类型ambiguous
工作生活匹配
45较低
仅现场办公，未提及弹性工作或WLB，上海通勤成本高，生活化动机满足度较低。
工作模式仅现场办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
60中等
保险行业成熟稳定，岗位对业务安全有保障作用，但社会影响力一般，意义感动机满足度中等。
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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