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Sr. Associate Director, Data and Analytics
立即应聘

Sr. Associate Director, Data and Analytics

发布于 26 天前

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
信息技术与基础设施
SQL
Agile
Team Leadership
Portfolio Management
Banking

AI 估算 · 50k–80k

职位为数据与分析高级总监，位于广州，银行业，管理岗，技术要求高，市场稀缺，薪资处于高级水平。

职位详情

关于这个职位

作为汇丰科技团队的数据与分析高级总监，你将领导广州技术中心的数据团队，负责端到端交付、数据架构和工程卓越

你需要管理团队、制定工作方式，并与全球团队协作，确保合规
这是一个结合技术深度与管理广度的领导角色

最低要求

扎实的数据工程/分析工程背景，对现代数据栈有实操理解

经过验证的工程领导经验，并有规模化交付的能力
扎实的数据架构能力（数据建模、集成模式、治理、平台设计）
项目组合/项目群交付技能（规划、优先级、依赖与风险管理）
能够与分布式团队和高级利益相关者有效合作
对受监管环境（银行业经验）中的控制有深入理解
技术技能：数据工程、数据平台、SQL和数据建模、DevOps、运维/可观测性思维

工作职责

Build and lead the Tech Center China team, including hiring, onboarding, coaching, and capability uplift; set the team’s ways of working (Agile/DevOps), standards, and delivery governance.

Own end-to-end delivery for MENAT initiatives, translating stakeholder outcomes into executable roadmaps and ensuring delivery meets non-functional requirements.
Work with the ASP delivery team to align tools/processes and deliver synergies.
Manage the MENAT portfolio: priorities, dependencies, capacity, milestones, benefits, and clear reporting on health/risks.
Lead data architecture and engineering excellence, defining target-state architecture, leading solution design reviews, and establishing CI/CD, automated testing/quality gates, and operational readiness (monitoring/alerting/incident/runbooks).
Ensure compliance with internal policies and regulatory expectations, ensure controls are designed-in, not bolted-on.

AI 洞察

优缺点分析

优点

  • 汇丰作为全球顶级银行，平台大、资源丰富，能为职业履历增色
  • 职位兼顾技术与管理的深度融合，有助于提升综合能力
  • 团队处于成长期，有大量从0到1的建设机会，影响力显著
  • 混合办公模式提供一定灵活性，有利于工作生活平衡
  • 需要与全球多地团队（如 MENAT、ASP）协作，时差和文化差异带来沟通成本
  • 适合拥有10年以上数据工程经验、渴望向管理层转型的技术专家，能在复杂组织环境中推动变革

缺点 / 挑战

  • 银行业合规要求严格，项目推进中需平衡创新与风险控制，流程可能较慢
  • 作为团队初创领导者，可能面临招人、建规范等从无到有的压力

角色解读

  • 向更高级别的技术管理职位（如 Director / VP）发展，负责更大范围的全球数据战略
  • 横向扩展至其他业务领域的技术领导角色，或转向企业架构/CTO 办公室
  • 在汇丰内部积累国际经验，通过跨地区项目提升领导力
  • 领导广州技术中心的数据与分析团队，负责人员招聘、培养和团队能力提升
  • 主导 MENAT 区域的端到端数据交付，将业务需求转化为可执行路线图，并确保非功能性需求达标
  • 与亚太交付团队对齐工具与流程，推动协同效应
  • 管理 MENAT 项目组合，包括优先级、依赖、容量、里程碑，并清晰汇报健康状况与风险
  • 扎实的数据工程/分析工程背景，精通现代数据栈（如数据平台、SQL、数据建模）
  • 丰富的工程领导经验，具备规模化交付和架构设计能力
  • 优秀的人际协作与沟通能力，能有效管理分布式团队和高级利益相关者
  • 熟悉受监管环境（如银行业）的合规要求，具备风险控制意识

申请策略

  • 面试中强调领导力故事，特别是如何带领团队克服困难完成目标
  • 提前准备一个关于数据架构优化或风险控制的方案，展示解决业务问题的能力
  • 突出过往团队管理经验，包括团队规模、培养成果和交付案例
  • 强调在数据架构、数据平台建设或数据治理方面的具体项目
  • 展示在银行业的合规、风控相关经验或对监管环境的理解
  • 量化交付成果，如提升数据效率、节省成本、优化流程等
  • 补充 DevOps 和 CI/CD 实操经验，确保熟悉现代数据工程工具链
  • 学习项目组合管理（PPM）方法论，如敏捷/精益，提升规划能力

面试指南

  • 使用 STAR 法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答行为问题
  • 对于技术问题，先阐明需求背景，再对比不同方案，最后给出选择理由
  • 对于管理问题，强调沟通、授权和风险管理，体现领导力思维
  • 请描述一次你领导数据团队交付大型项目的经历，你是如何分配任务并确保进度的？
  • 在银行或受监管环境中，你如何处理数据合规与业务需求之间的冲突？
  • 你如何评估并引入新的数据技术？请举例说明你推动技术变革的过程
  • 如果团队分布在多个时区，你会如何安排工作方式和沟通机制？
  • 请描述你设计过的一个数据架构，重点说明其可扩展性和可维护性

职位点评

70
综合评分

汇丰数据与分析高级总监，管理岗，混合办公，薪酬优厚，发展空间大，但意义感一般。

更适合这类人
适合职业发展导向的求职者，追求技能提升和管理层级跃迁，对薪资和稳定性有较高要求。
表现最好
成长发展
相对薄弱
使命价值
薪资福利75
成长发展85
工作生活65
使命价值55

薪资福利

75中等

薪资未在JD中明确，但职位级别高、公司规模大，通常薪酬丰厚。福利方面提及灵活办公和职业发展，整体补偿性满足度较高。

薪资信号未披露（AI估算：50K-80K/月）

成长发展

85较高

职位涉及前沿数据技术和团队领导，有明确的成长机会（continuous professional development），技术栈主流，发展性动机满足度较高。

技术前沿主流现代技术
技术栈Data Engineering、Data Architecture、SQL、DevOps、Agile
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型ambiguous

工作生活

65中等

混合办公模式提供一定灵活性，但工作强度可能较高（管理跨时区团队、银行合规压力），生活化动机满足度中等。

工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible working

使命价值

55较低

银行业属稳定成熟行业，社会影响力中性，职位使命信号不明显，意义感满足度一般。

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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