汇丰
AVP - Data and Analytics
AVP - Data and Analytics
发布于 大约 2 个月前中层管理(经理/总监)
广州市
高级经验
全职员工
混合式弹性办公
学历未注明
数据分析与科学
A/B测试
Crm
Nlp
Sql
数据分析
机器学习
AI 估算 · 25k–35k
AVP级别在跨国银行广州分部，薪资中等偏上，技能要求高，Python/SQL/云平台需求旺。
职位详情
关于这个职位
该职位是汇丰商业银行业务部的数据与分析助理副总裁，主要负责利用Python、SQL和GCP等工具，对客户、产品等大规模数据进行清洗、建模和分析，以驱动交叉销售和客户推荐策略
你将与CRM、产品等团队紧密合作，将数据洞察转化为可落地的业务规则和行动方案，并通过自动化手段持续提升分析效率
最低要求
年以上银行分析/数据科学经验，具备结构化且高效的交付能力
深刻理解CMB产品和运营模式，尤其在CRM和客户交互流程方面有深入经验
高级Python和SQL技能，有分析大数据集和复杂统计分析的经验
在以下至少一个领域有端到端交付经验：推荐/下一最佳行动、客户倾向建模、提升建模、NLP/NLU、社交网络分析或路径分析
扎实掌握GCP服务和分析工具，了解Hadoop概念和生态系统
有将数据转化为洞察并带来可衡量业务影响的成功案例（如转化率提升、产品渗透率增加、RM效率改善）
强大的利益相关方管理、演示和沟通能力
活跃的GitHub贡献者（或同等证据证明版本控制和协作编码实践）
优秀的中英文书面和口头沟通能力
工作职责
探索、清洗和转换跨平台（包括GCP和Hadoop）的大量客户、产品、渠道和交互数据
开发交叉销售/NBA分析，包括倾向/提升模型、细分、资格规则和优先级逻辑
从CRM和行为信号（如数字旅程、RM活动、活动响应）中提取特征，以提高模型性能和可解释性
使用Python/SQL和相关工具构建和迭代原型
在Looker中创建决策就绪的仪表板和监控视图
与CRM、产品和业务利益相关方合作，定义用例、成功指标和测试-学习方法（如A/B测试、冠军-挑战者）
清晰地向技术和非技术受众传达建模方法、假设、局限性和结果
将洞察转化为可操作的建议和可实施的工件（如评分输出、业务规则、操作手册、目标列表）
通过自动化和现代工具（包括AI/LLM驱动的方法）持续改进，以简化分析和交付
保持强大的工程纪律（版本控制、文档、可重复性），并贡献共享代码资产
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 全球顶尖金融机构平台，数据基础设施扎实，可接触到海量真实业务数据
- 职位涉及多种前沿技术（GCP、Hadoop、LLM），技能提升空间大
- 团队合作文化，与业务部门紧密协作，成果直接可见，成就感强
- 银行对模型可解释性和合规要求严格，工作流程可能较繁琐
- 技术快速迭代，需持续学习新工具（如AI/LLM）并保持竞争力
- 适合有扎实数据分析和建模经验、希望在金融领域深入发展、且能适应跨团队协作的资深数据科学家
缺点 / 挑战
- 混合办公模式，工作灵活性较高，且公司提供持续学习机会
- 需要同时处理多个利益相关方需求，沟通协调成本较高
角色解读
- 向数据科学领域专家或分析团队负责人发展，管理更复杂的项目
- 深化行业知识，成为商业银行数据分析领域的高级顾问或策略师
- 横向转型至其他金融科技或互联网数据团队，因技能通用性强
- 利用Python和SQL处理海量客户与交易数据，清洗、转换并构建分析特征，
- 开发客户倾向模型、推荐系统等量化模型，驱动交叉销售和业务增长
- 将分析结果通过Looker等工具可视化，并将洞察转化为业务规则和行动清单
- 与业务团队紧密协作，设计A/B测试并评估模型效果，推动持续迭代
- 精通Python和SQL，能处理复杂数据分析和模型构建
- 熟悉GCP与Hadoop生态，具备大数据平台使用经验
- 扎实的统计建模与机器学习基础，有倾向建模或推荐系统落地经验
- 优秀的沟通能力，能向非技术人员解释模型逻辑和业务价值
申请策略
- 关注HSBC的商业银行业务特点，面试中体现对CMB产品和客户行为的理解
- 提前准备一个完整的建模项目案例，从问题定义到部署影响，展示全流程能力
- 突出6年以上银行或金融数据分析经验，特别是端到端模型交付案例
- 强调Python/SQL技能和云平台（GCP/Hadoop）使用经验，附上GitHub链接
- 写明在CRM、客户倾向模型或推荐系统方面的具体成果，如转化率提升
- 展示中英文沟通能力，尤其是向非技术人员汇报分析结果的经验
- 若GCP经验不足，可快速学习Dataflow、BigQuery等核心服务
- 补充LLM相关知识，了解如何将其应用于数据分析和自动化
面试指南
- 用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验，突出量化成果
- 对模型解释问题，强调使用可视化、简单类比和业务语言
- 对技术问题，结合具体案例说明解决方案，体现工程思维和团队协作
- 请描述一个你完成的端到端倾向建模项目，包括业务背景、方法、挑战和成果
- 如何向业务部门解释一个复杂模型的假设和局限性？
- 在GCP和Hadoop环境中，你如何处理数据倾斜或性能问题？
- 你如何设计A/B测试来评估一个新模型上线后的效果？
- 你如何平衡多个利益相关方的需求并确定优先级？
职位点评
74
综合评分
汇丰AVP岗位，技术栈前沿，混合办公，薪资有竞争力，适合技术驱动型人才。
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
最适合追求技术成长和职业发展的求职者，尤其是希望在金融领域深耕数据科学的人。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利70
成长发展85
工作生活75
使命价值60
薪资福利
70中等
薪资未披露，但AVP级别在汇丰广州属于较高水平，且公司福利齐全。稳定性和品牌价值较好，但固定期限合同可能需要考虑。
薪资信号未披露（AI估算：25K-35K/月）
成长发展
85较高
职位涉及GCP、Hadoop、LLM等前沿技术，有持续专业发展承诺，能快速提升数据科学和工程能力。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、SQL、GCP、Hadoop、Looker、LLM、机器学习
成长机会continuous professional development
业务类型profit_center
工作生活
75中等
混合办公模式，工作方式灵活，但银行环境可能有一定的工作强度。地点在广州天河区（假设），通勤便利。
工作模式混合式弹性办公
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡Hybrid Worker
使命价值
60中等
金融行业稳定但社会影响力中性，工作主要是推动商业增长，缺乏直接社会使命。公司强调包容性文化，但使命信号不明显。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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