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Senior Data Product Analyst, AVP
立即应聘

Senior Data Product Analyst, AVP

发布于 大约 2 个月前

中层管理(经理/总监)

杭州市
高级经验
全职员工
仅现场办公
学历未注明
数据分析与科学
Lakehouse
Unity Catalog
数据产品
数据建模
数据质量
SQL

AI 估算 · 30k–45k

外资银行AVP级别，杭州金融科技岗位，技术栈含Snowflake/Databricks，市场竞争力强，薪资水平较高。

职位详情

关于这个职位

该职位是道富公司面向杭州招聘的高级数据产品分析副总裁，主要负责主导分析型数据产品的定义、采用和生命周期管理，作为业务领域与数据工程团队之间的桥梁，确保企业级数据集转化为可信、高质量的数据产品，支持分析和报表需求

适合有丰富数据产品分析经验、精通SQL和数据建模、熟悉Snowflake或Databricks的候选人

最低要求

在数据产品、分析或高级数据分析岗位上有丰富经验，与数据工程团队紧密合作

高级SQL技能，深入理解分析查询模式
对数据建模概念有深入理解，包括优化后的分析和语义模型
在Snowflake和/或Databricks上进行分析工作负载的实践经验
能够将业务概念转化为精确、可消费的数据定义
在技术和业务受众之间具备出色的沟通能力

工作职责

主导分析型数据产品的定义和所有权，包括范围、业务语义、指标和消费预期

将复杂的业务需求转化为清晰的数据定义、KPI和分析规范
与数据工程团队合作，设计、验证和演进优化后的分析数据集和语义/服务模型
确保BI工具和下游消费者的度量定义和业务逻辑一致性
定义数据产品契约，包括模式、文档、SLA、新鲜度和质量预期
推动数据质量规则、对账检查和验收标准的实施与审查
通过平台工程和目录团队协作，支持数据血缘、认证和可发现性
对模式、度量或语义变更进行影响分析并协调沟通
作为业务利益相关者和数据消费者的主要高级分析联络人
指导数据产品分析师，并在团队中推广数据即产品的最佳实践

优先资格

熟悉数据目录和元数据系统（Unity Catalog、Polaris、Horizon）

熟悉Lakehouse概念和开放表格式（如Apache Iceberg）
有金融或企业数据平台背景者优先

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 外资银行稳定平台，福利完善，有国际化发展机会
  • 涉及企业级数据平台和数据产品全生命周期，技能积累扎实
  • 技术栈前沿（Snowflake/Databricks/Lakehouse），提升市场竞争力
  • 金融行业对数据质量和合规要求高，工作严谨细致
  • 作为AVP需承担管理职责，平衡技术与管理角色
  • 适合有5年以上数据产品与分析经验，善于跨团队协作，希望在金融科技领域深耕的技术型数据产品人才

缺点 / 挑战

  • 需要同时处理业务需求和技术实现，沟通协调压力较大

角色解读

  • 在数据产品领域深耕，可晋升为高级数据产品经理或数据平台负责人
  • 横向转型为数据工程或数据架构方向，拓宽技术栈
  • 积累金融行业经验后可向业务分析或战略数据管理方向发展
  • 负责定义和维护分析型数据产品，确保数据符合业务语义和质量标准
  • 与数据工程团队紧密合作，设计优化的分析数据集和语义模型
  • 推动数据质量规则和验收标准的实施，保障数据产品的可信度
  • 作为业务与技术的桥梁，协调数据变更影响分析并指导初级分析师
  • 精通SQL和数据分析，能够编写复杂查询并优化性能
  • 深入理解数据建模概念，包括星型模型、雪花模型和语义层设计
  • 熟悉Snowflake或Databricks等现代数据平台，具备实际项目经验
  • 优秀的沟通能力，能够将技术概念转化为业务语言

申请策略

  • 准备1-2个完整的数据产品案例，说明从需求到交付的闭环过程
  • 了解道富公司业务背景及其在金融数据领域的定位
  • 突出数据产品定义与生命周期管理的项目经验，量化成果
  • 展示SQL优化、数据建模及Snowflake/Databricks的实际应用案例
  • 强调跨业务与技术团队的沟通协作经历，以及数据质量治理经验
  • 若未接触过Databricks或Snowflake，可通过官方教程或云平台认证快速补足
  • 学习数据湖仓架构（如Apache Iceberg）和目录系统（Unity Catalog）

面试指南

  • STAR法则：情境、任务、行动、结果，清晰展示项目全貌
  • 先明确问题核心，再阐述分析方法论，最后给出可落地的解决方案
  • 请描述你定义和管理数据产品的完整流程
  • 如何确保不同业务部门对同一指标的理解一致？
  • 你在使用Snowflake/Databricks时遇到过哪些性能问题？如何优化？
  • 你如何处理数据质量问题和推动数据治理？
  • 请举例说明你如何平衡业务需求与技术实现的冲突
  • 复习SQL高级技巧，包括窗口函数、CTE和查询优化

职位点评

76
综合评分

外资银行AVP，高薪资、前沿技术栈，发展空间大但工作灵活性一般。

从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。

更适合这类人
适合注重技术成长和职业发展、能接受一定工作压力和数据产品挑战的求职者。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活60
使命价值70

薪资福利

80较高

该职位薪资水平较高，外企福利完善，但JD未明确薪资范围，整体补偿性较好。

薪资信号未披露（AI估算：30K-45K/月）

成长发展

85较高

技术栈前沿（Snowflake/Databricks/Lakehouse），有导师制和管理职责，发展空间大。

技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Snowflake、Databricks、Apache Iceberg、Unity Catalog、Lakehouse
成长机会Mentor Data Product Analysts
业务类型profit_center

工作生活

60中等

JD未明确远程或弹性工作，可能为现场办公，但外企通常有灵活政策，WLB尚可。

工作模式未明确
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）

使命价值

70中等

金融服务行业稳定，数据产品对业务价值明显，但社会影响力中性。

行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术

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