中国平安
数据挖掘岗
数据挖掘岗
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
贵阳市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据挖掘
SQL
统计学
推荐系统
用户行为分析
用户画像
健康生态
宠物生态
AI 估算 · 8k–15k
岗位要求数据挖掘和推荐技能，有一定技术门槛，贵阳薪资水平低于一线城市，但平安平台稳定，综合预计8-15k。
职位详情
关于这个职位
该职位负责平安健康生态和宠物生态的数据追踪体系设计与数据挖掘，以及双好平台的用户行为数据收集与分析，构建用户画像并优化推荐系统
适合有1-3年数据分析经验、对用户行为感兴趣的专业人士
最低要求
本科以上学历，有1-3年工作经验
数学统计学、计算机、艺术设计类等相关专业优先
较强的责任心、执行力及沟通表达能力
工作职责
健康生态、宠物生态数据追踪体系的设计、数据挖掘、分析、解读及应用等
双好平台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
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为大型金融科技公司，平台稳定，福利完善
- 涉及健康、宠物等新兴数据领域，技术应用场景丰富
- 能深入用户行为分析与推荐系统，提升核心竞争力
- 贵阳本地相关岗位相对较少，可能面临团队规模较小的挑战
- 需要同时支持多个生态的数据需求，工作内容可能较为繁杂
- 适合有1-3年经验、希望在数据挖掘和用户画像领域深耕，且偏好稳定大平台、接受贵阳工作地点的求职者
角色解读
- 可向高级数据挖掘工程师或数据科学家方向发展
- 积累行业经验后可转型为业务策略分析师或产品经理
- 在平安内部有技术和管理双通道晋升机会
- 设计并维护健康、宠物生态的数据追踪体系，进行数据挖掘与分析
- 收集和丰富双好平台的线上用户行为数据
- 构建用户画像，开发偏好预测与推荐模型
- 扎实的数据分析和统计学基础
- 熟悉Python或SQL等数据处理工具
- 了解用户画像和推荐算法，有机器学习经验优先
申请策略
- 关注平安在健康、宠物生态的业务布局，在面试中展现行业洞察
- 准备好以往项目的量化成果，如提升转化率、准确率等指标
- 突出数据挖掘项目经验，尤其是用户画像或推荐相关的案例
- 强调数据处理能力，如使用Python、SQL进行大规模数据清洗和分析
- 展示对健康或宠物领域的兴趣或相关项目经历
- 复习推荐系统常用算法（协同过滤、矩阵分解等）
- 学习用户画像构建方法论，掌握标签体系设计
面试指南
- STAR法则：阐述情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化指标
- 结构化思考：从数据采集、预处理、特征工程、模型选择、评估上线全流程展开
- 请描述一个你构建用户画像的项目，包括数据来源、特征工程和最终效果
- 如何设计一个推荐系统来提升用户的点击率？请从数据、算法、评估等方面说明
- 对于用户行为数据中的缺失值和异常值，你通常如何处理？
- 你使用过哪些数据挖掘工具或框架？对比它们的优缺点
- 谈谈你如何理解健康或宠物领域的用户行为特点？
- 准备一个完整的数字化项目案例，从业务问题到数据解决方案
匹配度报告
68
综合匹配度
平安数据挖掘岗，技术主流，发展稳健，贵阳办公，WLB待明确。
适合人群
适合注重技术成长和职业发展、对工作地点灵活性要求不高的求职者。
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80
工作生活50
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
平安作为上市大企业，薪资福利具有竞争力，但贵阳整体薪资水平低于一线，且JD未提及具体福利，补偿性动机满足度中等偏上。
薪资信号未披露 (8K-15K/月)
成长发展匹配
80较高
岗位涉及数据挖掘、推荐系统等现代技术，且有平安内部技术积累，但JD未明确晋升路径，发展性动机较好。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、数据挖掘、机器学习、推荐系统
业务类型profit_center
工作生活匹配
50较低
JD未提及远程或弹性工作，工作地点为贵阳，生活成本较低，但办公模式不明确，生活化动机一般。
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
65中等
健康生态和宠物生态具有一定社会价值，但岗位描述偏技术执行，意义感动机适中。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号健康生态、宠物生态
创新程度积极采用新技术
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