Analyst, Data Science

优缺点分析

角色解读

• 向资深数据科学家或AI专家方向发展，主导更复杂的模型和项目
• 有机会转向数据产品经理或技术负责人角色，结合业务与数据策略
• 在友邦内部跨部门发展，例如向健康险、寿险等业务线深入
• 利用统计和机器学习技术分析大量数据，构建预测模型以支持业务决策
• 创建可重复、可扩展的数据建模工具，并将模型部署到生产环境中
• 与业务团队合作，将数据洞察转化为可操作的商业建议
• 持续优化模型性能，探索新的AI/ML技术以提升业务效果
• 扎实的统计学和机器学习基础，熟悉回归、分类、聚类等算法
• 熟练使用Python、SQL等工具进行数据处理和建模
• 具备数据挖掘和特征工程经验，能够从复杂数据中提取有价值的信息
• 良好的沟通能力，能够向非技术人员解释模型结果和业务价值

申请策略

• 在求职信中表达对友邦使命（帮助人们更健康长寿）的认同，展示社会责任感
• 提前了解友邦在数字化和AI方面的布局（如AIA Digital+），在面试中展现兴趣
• 突出过往数据建模或机器学习项目经验，特别是从数据清洗到模型部署的全流程
• 展示使用Python、SQL等工具处理大规模数据集的能力
• 强调与业务部门合作并推动数据驱动决策的案例
• 如有保险或金融行业相关经验，务必重点提及
• 补充保险行业知识，了解健康险、寿险等业务场景
• 强化机器学习模型可解释性技术（如SHAP、LIME），因为保险行业对模型解释性要求高

面试指南

• 用STAR法则组织项目经历，突出你在其中的贡献和遇到的挑战
• 对于模型解释性问题，可以强调使用SHAP值或LIME，并结合业务逻辑进行说明
• 请介绍一个你从零开始构建预测模型的项目，包括数据准备、算法选择和最终效果
• 如何处理不平衡数据集？举例说明你用过的方法
• 你如何向非技术背景的业务方解释一个复杂模型的结果？
• 在保险场景中，模型的可解释性为什么重要？你有什么方法来增强可解释性？
• 你对友邦的数字化战略有什么了解？你认为数据科学可以如何助力保险业务？
• 复习机器学习基础算法（如逻辑回归、随机森林、GBDT）并思考其适用场景