中国平安
线上数据挖掘岗
线上数据挖掘岗
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
厦门市
无经验要求
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
数据挖掘
成本管理
推荐系统
用户行为分析
定价策略
逻辑思维
沟通表达
用户画像
AI 估算 · 8k–15k
数据挖掘岗位在厦门薪资中等偏上，平安大平台提供竞争力薪酬和13薪。
职位详情
关于这个职位
该岗位主要负责线上数据挖掘工作，包括设计数据追踪体系、收集用户行为数据、构建用户画像并进行偏好预测与推荐，同时管理线上定价与经营成本
适合对数理统计和数据分析感兴趣，希望在大平台积累经验的求职者
最低要求
本科及以上学历，数统相关专业
良好的逻辑思维和沟通表达能力
工作职责
（1）数据追踪体系的设计、数据挖掘、分析、解读及应用等
（2）线上用户行为数据的收集、丰富
（3）用户画像及偏好预测及推荐
（4）线上定价及经营成本的管理
AI 洞察
优缺点分析
- 中国平安作为巨头企业，平台大，职业稳定，福利完善
- 数据挖掘属于前沿技术方向，技能积累有长期竞争力
- 工作内容涉及用户画像与推荐系统，技术含量高，有助于专业成长
- 需要处理海量数据，技术难度较高，对个人学习能力要求强
- 线上业务数据量大，工作节奏可能较快，需要适应快节奏环境
- 岗位可能涉及跨部门协作，沟通成本较高
- 适合对数理统计和数据挖掘有浓厚兴趣，逻辑清晰，希望在大平台积累实战经验的应届生或初级从业者
角色解读
- 初级数据挖掘工程师 → 高级数据分析师/数据科学家
- 横向发展：转向数据产品经理或业务运营岗位
- 纵向晋升：在平安内部可晋升为数据团队组长或经理
- 设计并维护数据追踪体系，完成从数据采集到分析应用的全流程
- 收集线上用户行为数据，丰富数据资产，为业务决策提供支持
- 构建用户画像，预测用户偏好，并实现个性化推荐
- 参与线上定价策略和经营成本的管理，通过数据分析优化成本结构
- 扎实的统计学或数学基础，熟悉常见的数据挖掘方法
- 熟练使用数据分析工具（如Python、SQL等），具备数据处理和建模能力
- 逻辑思维强，能从数据中提炼业务洞察
- 良好的沟通表达能力，能有效跨部门协作
申请策略
- 提前了解平安的业务方向（如金融、保险、健康等），在面试中展示行业理解
- 强调逻辑思维和沟通能力，因为岗位需要与业务方频繁协作
- 突出数据分析项目经验，包括数据清洗、建模、可视化等完整流程
- 强调使用Python、SQL等工具的具体成果，如提升预测准确率或业务指标
- 展示对用户画像或推荐系统的理解，如有相关项目或实习经历更佳
- 列举数学建模竞赛或数据分析相关证书，证明专业能力
- 学习机器学习算法（如分类、聚类、推荐算法），并尝试在数据集上实践
- 掌握Python数据分析库（pandas、numpy）和数据可视化工具（matplotlib、seaborn）
面试指南
- 项目类问题用STAR法则：情境、任务、行动、结果，突出个人贡献和量化成果
- 技术类问题先讲原理，再举实例，体现理解深度
- 业务类问题展示你的研究和思考，结合个人观点
- 请介绍一个你做的数据分析项目，包括数据来源、分析方法和结论
- 如何构建用户画像？会用到哪些特征？
- 常用的推荐算法有哪些？协同过滤和内容推荐的区别是什么？
- 如何评估推荐系统的效果？请列举指标
- 你对平安的线上业务（如平安金管家）有什么了解？
匹配度报告
70
综合匹配度
大平台数据岗，技能成长快，WLB一般，薪资市场水准。
适合人群
适合看重技能成长和职业发展的求职者，愿意在大型平台积累数据挖掘经验。
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60
使命价值65
薪资福利匹配
75中等
薪资在厦门具有竞争力，但JD未披露具体薪资和福利，补偿性动机得到较好满足但信息不充分。
薪资信号未披露 (8K-15K/月)
成长发展匹配
80较高
数据挖掘技能成长快，平安作为大平台提供较多学习机会，但JD未明确提及培训或晋升路径。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据挖掘、数据分析、用户画像、推荐系统
业务类型ambiguous
工作生活匹配
60中等
厦门工作环境舒适，但JD未提及弹性工作或WLB相关信息，生活方式动机满足程度一般。
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
平安作为金融科技企业具有行业影响力，但岗位偏向商业应用，社会价值感中等。
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
Watch Jobs