中国平安
数据分析师（金融数据方向）
数据分析师（金融数据方向）
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
深圳市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
SQL
数据仓库
ETL
数据建模
金融
业务分析
用户画像
AI 估算 · 20k–35k
金融数据方向技术难度高，深圳大厂薪资竞争力强，中级岗位合理范围。
职位详情
关于这个职位
作为中国平安的数据分析师（金融数据方向），你将负责数仓设计与开发、业务数据分析及技术研究
工作涉及用户画像体系、ETL流程优化、支撑营销风控等业务分析，适合有3年以上经验、熟悉SQL和大数据生态的数据人才
最低要求
数学、计算机等专业本科及以上学历
年以上数据分析/开发经验，具备业务数据分析经验者优先
熟悉用户标签画像体系，熟悉SQL，熟悉业务数据分析流程及方法
熟悉数仓建模方法论、熟悉Hadoop等大数据生态
逻辑清晰、沟通顺畅，具备自驱力，能够理解业务需求，转化为数据逻辑并分析实现，能将分析结果转化为业务语言形成业务洞察
工作职责
数仓设计与开发：客用户画像体系数仓设计、开发、测试，包括数据分层、模型设计、ETL流程开发及性能优化，支撑实时/离线数据处理需求
业务数据分析：支持画像、漏斗、行为等个人金融业务营销、风控、运营等领域的业务数据分析
技术研究与创新落地：跟踪大数据技术及AI在金融领域的应用，推动数仓架构智能化升级
优化数据存储与计算效率
AI 洞察
优缺点分析
- 中国平安作为金融巨头，平台稳定，数据量大，可积累金融行业数据经验
- 工作内容涵盖数仓、ETL、业务分析，技能栈全面，有利于职业发展
- 金融科技领域技术投入大，有机会接触大数据和AI前沿应用
- 金融行业数据安全与合规要求高，工作严谨性要求严格
- 数仓开发和业务分析并行，可能需要同时处理技术和业务需求，工作强度较大
- 大厂内部竞争激烈，需要持续学习新技术以保持竞争力
- 适合有3年以上数据经验、希望在金融科技领域深耕的技术型人才，兼顾开发与业务分析
角色解读
- 可向资深数据架构师发展，负责更大规模的数据平台设计与优化
- 往数据产品经理方向转型，深入理解业务并推动数据驱动决策
- 在平安金融科技体系中，有机会接触AI在风控、营销等领域的创新应用
- 设计并开发用户画像数据仓库，包括数据分层、模型设计和ETL流程优化
- 支持金融业务的营销、风控、运营等领域的业务数据分析，输出画像、漏斗、行为分析等
- 跟踪大数据和AI技术，推动数仓架构智能化升级，提升数据存储与计算效率
- 精通SQL和Hadoop等大数据生态，熟悉数仓建模方法论
- 具备用户标签画像体系设计经验，能够理解业务需求并转化为数据逻辑
- 有3年以上数据分析或开发经验，熟悉业务数据分析流程和方法
- 逻辑清晰、沟通顺畅，有自驱力，能将分析结果转化为业务语言
申请策略
- 了解平安集团各金融板块业务，在面试中展现对业务与数据结合的理解
- 关注平安在AI和大数据方面的布局，体现技术视野
- 突出过往数仓设计、ETL开发经验，特别是用户画像体系建设案例
- 强调业务数据分析项目成果，如通过分析提升营销转化率或风控效率
- 展示对大数据生态（Hadoop、SQL等）的熟练度，以及AI在数据领域的应用思考
- 如果对金融业务不熟，可提前学习个人金融、信贷、保险等基础知识
- 复习数仓建模方法论（星型模型、雪花模型）和性能优化技巧
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，具体描述项目背景、个人贡献和量化成果
- 技术+业务结合：先说明技术方案，再解释如何支撑业务决策，体现业务思维
- 请描述你设计过一个用户画像数仓的架构和ETL流程
- 如何用SQL优化一个慢查询？请举例
- 谈谈你对数据分层（ODS、DWD、DWS等）的理解和应用场景
- 金融业务中，如何通过数据分析识别潜在风险用户？
- 你如何看待大数据和AI在金融领域的未来趋势？
- 准备2-3个完整的数据项目案例，涵盖数仓设计和业务分析
匹配度报告
68
综合匹配度
金融大厂，数据核心岗位，薪资有竞争力，技术前沿，但WLB未明确。
适合人群
适合追求薪资和技能成长、能够适应现场办公的技术型求职者。
最强匹配
薪资福利匹配
最弱匹配
工作生活匹配
薪资福利80
成长发展75
工作生活50
使命价值65
薪资福利匹配
80较高
大厂薪资有竞争力，但具体福利未在JD中提及，补偿性动机较好满足。
薪资信号未披露 (20K-35K/月)
成长发展匹配
75中等
技术栈主流且涉及AI前沿，但JD未明确晋升路径，发展性动机中等偏上。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、Hadoop、ETL、数据仓库、AI
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
仅现场办公，JD未提及弹性工作或WLB，生活化动机满足度有限。
工作模式仅现场办公
办公地点科技园/产业园
加班情况未提及（无法判断）
使命价值匹配
65中等
金融行业稳定，数据处理有一定社会价值，但JD未强调使命感，意义感动机中等。
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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