中国平安
资深产品经理（AI&数据方向）
资深产品经理（AI&数据方向）
发布于 大约 17 小时前中层管理(经理/总监)
深圳市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析
SQL
风险管理
数据仓库
ETL
产品设计
数据治理
金融
投资业务
AI 估算 · 30k–50k
资深产品经理+金融大数据方向，平安大厂待遇优，月薪30-50K，年终3-5个月，综合年包约45-75万。
职位详情
关于这个职位
该职位是平安集团的风险数据产品负责人，负责设计和管理风险数据仓库，整合内外部数据，带领团队构建数据流和风险指标体系
需要深厚的金融业务背景和数据治理经验，适合想要在金融科技领域深耕的产品经理
最低要求
业务经验：5年以上金融保险行业风险管理或投资业务相关经验，熟悉国内投资品种及风险管理流程，熟悉投资风险所需的数据类型和专业数据供应商
工作经验：8年以上数仓建设或数据治理相关工作经验，有搭建大容量数据仓库的经验，有完整实施过数据治理项目优先
技术能力：对数据建模分析和数据治理有深刻理解，能够产出设计文档
熟练掌握数据分析工具，能快速发现数据质量问题及快速处置
其他能力：具备优秀的沟通能力和团队协作能力，较强的逻辑思维和数据分析能力，对产品有热情，具备创新意识和抗压能力
工作职责
产品规划与设计：负责集团公司风险数据仓库的整体规划与设计，负责集团内部数据的清洗和外部采购的公开数据整合，负责数据自动化加工、校验、治理工具的设计
产品研发落地：负责带领数据开发团队制定并建设完整可靠的数据流和风险指标体系
并对数据及时性、完整性、准确性建立标准并验收
产品持续运营：保证日常数据质量监控及紧急问题处理
收集风险业务系统的数据/指标新需求并快速加工提供服务
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为金融巨头，平台资源丰富，数据量庞大，能接触行业最复杂的业务场景
- 该职位融合产品和数据治理，技能复合度高，市场稀缺性强，跳槽溢价空间大
- 公司已上市且规模庞大，薪资福利体系完善，职业稳定性高
- 金融行业监管严格，数据安全要求高，工作压力和责任较大
- 需协调多方业务部门和数据开发团队，沟通成本高，对跨部门协作能力要求高
- 数仓治理属于成熟领域，创新空间有限，可能偏向落地执行而非前沿探索
- 适合有多年金融行业背景、擅长数据治理和产品规划、希望在大平台稳定发展的资深产品经理
角色解读
- 可以向集团数据平台负责人或首席数据官（CDO）方向发展，负责更大范围的数据战略
- 也可以深耕金融风险领域，成为风险管理与数据结合的资深专家，引领行业标准
- 在平安体系内，有机会轮岗到其他业务线（如保险、银行、投资）担任数据产品负责人
- 负责集团风险数据仓库的整体架构设计与规划，整合内部数据和外部采购数据
- 带领数据开发团队制定数据流和风险指标体系，确保数据及时、完整、准确
- 设计数据自动化加工、校验和治理工具，并负责日常数据质量监控与问题处理
- 收集风险业务部门的数据/指标需求，快速提供数据服务支持
- 精通数据仓库建设和数据治理，具备大容量数仓搭建经验
- 熟悉金融保险行业风险管理或投资业务流程，了解常见投资品种和风险指标
- 熟练使用数据分析工具（如SQL、Python）进行数据质量排查和问题定位
- 具备优秀的产品设计能力和文档输出能力，能够主导产品规划
申请策略
- 提前了解平安集团的风险管理体系和数据平台现状，面试中展示针对性思考
- 准备一个从0到1建设数仓的完整方案案例，体现规划、落地和运营全链路能力
- 突出金融风险管理或投资领域的项目经验，尤其涉及数据仓库或数据治理的成功案例
- 强调独立设计过数据架构或带领团队完成复杂数据流建设的经历，提供量化成果
- 展示跨部门协作和需求管理能力，如协调业务与开发推动项目落地
- 如有数据建模、ETL工具或指标体系建设经验，务必详细列出
- 补充最新的数据治理平台（如Databricks、Snowflake）和云原生数仓（如华为云、阿里云数仓）知识
- 学习金融领域的风控模型评估指标（如VaR、压力测试）及相关数据要求
面试指南
- 项目经验类问题：用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化回答，突出量化成果
- 问题解决类问题：先分析根因，再分步骤给出解决方案，并说明如何预防复发
- 业务理解类问题：结合具体金融产品（如债券、股票、衍生品）和风险类型（市场、信用、操作）举例，展示行业深度
- 请描述一次你主导数据仓库建设的经历，包括架构设计、技术选型和遇到的挑战
- 如何保证风险数据的及时性和准确性？请举例说明你的数据质量监控方案
- 你如何理解风险指标体系？请结合金融业务说几个关键风险指标及其数据来源
- 在跨部门协作中，如果业务方和开发团队对数据口径理解不一致，你如何解决？
- 请谈谈你对数据治理体系的看法，如何平衡数据规范化和业务灵活性的冲突？
匹配度报告
69
综合匹配度
大厂高薪、技术成熟、现场办公，适合金融数据领域资深产品经理。
适合人群
适合追求高薪和稳定职业发展、具备金融背景的资深产品经理，对WLB要求不高且愿意在核心现场办公。
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50
使命价值60
薪资福利匹配
85较高
职位薪资属于市场偏高水平，平安作为大厂福利完善，但JD未提及具体福利，综合满足度较高。
薪资信号偏高 (30K-50K/月)
成长发展匹配
80较高
职位涉及数据治理和数仓建设，技术栈属于主流现代，但在金融行业应用较成熟，成长空间主要在于业务深度和产品管理能力。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据仓库、数据治理、数据分析、Python、SQL、ETL
业务类型cost_center
工作生活匹配
50较低
明确要求现场办公，未提远程或弹性，深圳工作节奏较快，WLB方面满足度一般。
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
金融行业稳定成熟，社会影响力中性，职位创新性一般，主要价值在于保障风险数据的准确性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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