数据挖掘岗

优缺点分析

角色解读

• 向数据挖掘专家方向发展，深入掌握机器学习与深度学习技术
• 转型为AI产品经理，结合业务需求设计智能化解决方案
• 晋升为技术团队负责人，统筹数据团队并推动技术战略落地
• 统筹并归并机构的数据需求，评估合理性并推动需求上线
• 基于总部经营逻辑搭建分公司指标体系，参与数据创新模型构建
• 推动数据化转型项目落地，并负责AI-agent开发以提升业务效率
• 扎实的SQL和Python技能，能够独立完成数据建模和数据分析项目
• 对数据转型和AI应用有浓厚兴趣，愿意将技术应用于保险业务场景
• 良好的沟通能力和团队协作精神，能够统筹多方需求

申请策略

• 在求职信中表达对数据转型和AI提升业务效率的见解，展示与岗位要求的契合度
• 提前研究平安的科技布局，例如平安科技、金融壹账通等，展现对公司的了解
• 突出数据建模或数据分析的项目经验，特别是使用Python和SQL解决实际问题的案例
• 强调对AI技术的了解或应用，例如机器学习模型、自然语言处理或AI-agent相关项目
• 体现统筹协调能力，例如曾主导过跨团队的数据需求或项目
• 加深对机器学习算法的理解，并动手实践端到端的数据项目
• 学习大语言模型（LLM）的应用，例如构建智能对话系统或自动化流程
• 了解保险行业的基础知识，特别是销售、核保、理赔等关键环节

面试指南

• 使用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，量化成果
• 从业务和技术两个角度回答：先理解业务目标，再选择合适的技术方案
• 展示思考过程：不仅给出答案，还要解释为什么这样设计，体现逻辑性
• 请描述你过去如何搭建一个数据指标体系，并举例说明如何评估指标合理性？
• 你有哪些使用Python进行数据建模的项目？请详细讲一个项目
• 你认为AI-agent在保险行业有哪些应用场景？如何设计一个简单的AI-agent？
• 如何优化一个复杂SQL查询的性能？请举例
• 如果你发现业务部门提出的数据需求不合理，你会如何处理？