中国平安
数据管理岗
数据管理岗
发布于 大约 17 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
SQL
数据治理
Power BI
FineBI
医健服务
跨域数据融合
AI 估算 · 18k–30k
中级数据岗在上海，平安大厂，结合市场水平，预计月薪18-30K，14薪，医疗健康方向有行业加成。
职位详情
关于这个职位
该职位属于中国平安的医健服务数据管理岗，主要负责医疗健康领域的数据治理、BI报表体系建设和全链路数据分析，需要运用SQL、Python等工具，从数据采集到分析洞察，支持业务决策和运营优化
适合有2年以上数据经验、熟悉医疗健康行业的求职者
最低要求
本科及以上学历，统计学/计算机/医学等相关专业优先
有2年以上互联网中台、医疗健康行业经验优先
精通Excel、SQL，具备数据提取、清洗到分析的端到端能力
熟悉Tableau、Power BI、FineBI 、Python优先
对有较强的产品思维、成功AI项目经验、良好的PPT输出能力予以加分
诚实稳健，坚持原则，恪尽职守
具备良好的理解力、判断力、表达能力以及沟通协调能力
工作职责
数据治理与标准化建设：负责医健服务底层数据的全生命周期管理，梳理业务口径与数据定义，制定并推动落实数据录入规范，确保前端服务数据在采集、记录、上传等环节的完整性、准确性与时效性，持续夯实业务数据底座
BI报表体系建设：主导医健服务BI数据报表体系的顶层设计与落地实施，支持业务日常运营监控、管理复盘及战略决策闭环
数据分析与洞察输出：开展医健服务全链路数据分析，围绕陪诊、陪护、康复等核心场景的考核指标，进行多维监控与归因拆解，精准识别服务流程瓶颈、运营异常、质量波动及潜在合规风险，输出高质量分析报告并提出可落地的优化建议
跨域数据融合与协同赋能：推动医健数据与理赔数据的打通与融合，构建跨系统关联分析模型，实现数据互联互通与交叉校验，支撑医疗服务权益与理赔业务的一体化管控，提升风控能力与运营效率
优先资格
有较强的产品思维、成功AI项目经验、良好的PPT输出能力予以加分
AI 洞察
优缺点分析
- 平安作为大型金融科技集团，平台稳定，资源丰富，职业发展空间大
- 岗位聚焦医疗健康数据，属于高速增长的赛道，行业经验积累价值高
- 工作内容涵盖数据治理、BI和数据分析，技能栈全面，有利于综合能力提升
- 医疗健康数据复杂度高，涉及跨域融合，对业务理解和数据治理能力要求较高
- 需要同时处理多维度任务（治理、报表、分析、融合），工作强度可能较大
- 适合有2年以上数据经验、希望在医疗健康领域深耕、且具备较强数据治理和分析能力的中级数据从业者
角色解读
- 在数据管理领域深耕，可向数据架构师或数据产品经理方向发展
- 结合医疗健康行业经验，成为行业数据专家，参与顶层数据战略设计
- 有机会接触AI项目，向数据科学家或AI产品经理转型
- 负责医健服务数据的全生命周期管理，包括数据治理、标准化和规范制定，确保数据质量
- 主导设计BI报表体系，支撑业务日常监控、管理复盘和战略决策
- 开展全链路数据分析，对陪诊、陪护等核心场景进行多维监控和归因分析，输出优化建议
- 推动医健数据与理赔数据融合，构建跨系统关联分析模型，提升风控与运营效率
- 精通SQL和Excel，具备从数据提取到分析的全流程能力
- 熟悉至少一种BI工具（Tableau/Power BI/FineBI）和Python，能高效处理和分析数据
- 具备数据治理和数据标准化经验，了解医疗健康领域数据特点
- 良好的沟通表达和逻辑思维能力，能够输出高质量分析报告和PPT
申请策略
- 面试前研究平安集团医健板块的业务（如平安好医生、智慧医疗），展示对行业的理解
- 准备一个完整的数据分析项目案例，从问题定义到落地的全流程，体现数据驱动思维
- 突出数据治理和标准化项目经验，明确量化成果（如数据准确率提升、流程优化等）
- 强调BI报表体系建设经历，展示从需求到落地的全流程能力
- 如果有医疗健康或保险行业经验，务必重点突出
- 附上数据分析报告或PPT样本，展示输出能力
- 强化SQL和Excel技能，确保能高效处理海量数据
- 提前学习Tableau或Power BI，并练习制作美观的仪表板
面试指南
- 采用STAR法则：描述情境、任务、行动和结果，突出数据思维和解决问题能力
- 对于设计类问题，先明确业务目标，再拆解关键指标，最后选择合适的技术方案
- 对于技术问题，结合实际案例说明，展示对SQL高级功能的理解和优化经验
- 请描述你做过的一个数据治理项目，遇到了哪些挑战，如何解决？
- 如何设计一个BI报表体系来监控医疗服务的核心指标？请举例
- SQL中如何处理复杂查询？比如多表关联、窗口函数等
- 请解释数据全生命周期管理的概念，以及你在其中扮演的角色
- 如果发现某个服务流程存在数据质量问题，你会如何分析和推动改进？
匹配度报告
72
综合匹配度
稳定大厂、薪资可观、技术主流，但WLB不明确
适合人群
适合追求稳定大厂平台、较高薪酬和职业发展的求职者，能接受现场办公。
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75
薪资福利匹配
85较高
平安作为上市公司，提供有竞争力的薪酬和稳定的福利，但JD未明确具体福利项。
薪资信号面议 (18K-30K/月)
成长发展匹配
80较高
岗位涉及数据治理、BI和AI项目，技术栈现代，有成长空间，但JD未明确晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Excel、Tableau、Power BI、FineBI、Python
业务类型ambiguous
工作生活匹配
50较低
工作地点在上海，JD未提及远程或弹性工作，可能现场办公，WLB信息不足。
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
75中等
医疗健康数据管理具有社会价值，行业处于高速增长期，但JD未提及使命或创新。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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