汇丰
Manager, Data Analytics
Manager, Data Analytics
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
AI 估算 · 3.5–6.0万 · AI 参考估算
Kowloon City, Kowloon, Hong Kong
中级经验
学历未注明
全职员工仅现场办公数据分析与科学
数据分析与科学
Bigquery
CI/CD
Dataops
Etl
Machine Learning
Sql
值不值得投
76综合评分
综合评分 76
跨国银行中层管理岗，技术栈先进，薪酬竞争力强，侧重数据赋能业务创新
从薪资福利、成长发展、工作生活和使命价值四个维度综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
4.8万
比数据分析与科学中位数高
发布情况
长期在招 · 113 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 870 个在招 · 其中数据分析与科学 7 个
市场机会
选择面较广
数据分析与科学 · 约 1240 个在招
职位详情
关于这个职位
作为汇丰零售银行与财富管理部门的数据分析经理，您将负责主导AI驱动的数据模型设计与端到端数据转型项目
您需要搭建高性能数据管道（ETL/ELT），推动DataOps转型以支持实时机器学习推理，并协调跨市场数据设计，为业务提供关键洞察
最低要求
在金融机构（强烈偏好银行业）拥有5年以上数据相关岗位工作经验
熟练掌握SQL、Python、PostgreSQL以及云原生数据管道自动化工具（如Airflow、BigQuery）
具备Spark经验者优先
有使用现代工程实践和工具（如数据管道和/或CI/CD工作流）交付大规模数据项目或数据产品的经验
具备为超大规模数据处理、存储和整理设计开发高性能解决方案的经验，最好包括实时工作负载
对DevOps、DataOps和/或MLOps原则有扎实的理解
优先考虑具备云原生数据ETL开发经验者
处理非结构化数据的经验是加分项
工作职责
作为HSBC零售银行与财富部门数据与分析组织内的“核心联系人”，处理来自业务利益相关者的银行业务数据请求
领导AI驱动和分析驱动的数据模型设计，并与多个团队合作管理端到端的数据转型项目
领导DataOps转型，以实现自助式、高性能的数据ETL，用于临时分析目的和实时大型机器学习/AI模型推理
构建和维护数据管道（ETL/ELT），实施数据质量控制，并进行同行代码审查
协调并推动跨市场和跨实体的数据设计讨论，以最大化复用和数据协同效应
领导和支持数据分析及业务洞察生成
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托汇丰全球平台，接触海量真实金融数据与前沿AI应用场景
- 技术栈现代化（云原生、AI集成），有利于积累高含金量的大数据与MLOps经验
- 作为'Manager'需兼顾技术执行与管理协调，沟通成本高
- 金融合规与安全要求严格，可能限制部分敏捷开发速度
- 适合拥有5年以上金融数据经验、既懂技术又具备一定业务理解力的资深数据工程师或数据分析师
- 追求稳定平台且希望深耕金融科技领域的专业人士
缺点 / 挑战
- 跨国企业环境，职业稳定性较高，福利体系完善
- 跨市场协作复杂，需应对不同实体间的数据治理挑战
角色解读
- 可向首席数据科学家、数据工程总监或数字化转型负责人方向发展
- 也可横向拓展至AI产品管理或金融科技战略咨询领域
- 负责零售银行与财富业务的数据需求对接，作为技术与业务的桥梁
- 主导AI/数据分析模型的落地及端到端数据转型项目
- 搭建和维护大规模数据管道，确保数据质量与实时处理能力
- 精通SQL、Python及PostgreSQL等核心语言
- 熟悉云原生数据栈（BigQuery, Airflow, Spark）
- 深刻理解DevOps/DataOps/MLOps理念，具备CI/CD流水线搭建经验
- 有金融行业背景及大规模数据处理实战经验
申请策略
- 关注汇丰在数字化转型方面的最新战略
- 准备具体案例说明如何通过数据技术解决复杂的银行业务痛点
- 展现对数据合规与伦理的关注
- 突出在金融机构（特别是银行）的数据项目经验
- 强调大规模数据处理（TB/PB级）和实时计算的具体案例
- 展示对DataOps/MLOps流程的优化成果及团队协作管理能力
- 强化云原生数据工具链（如GCP BigQuery, AWS Redshift）的深度应用
- 提升对AI模型部署与推理优化的理解
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答
- 重点突出技术选型的理由、遇到的挑战及量化成果
- 强调合规意识与业务价值的结合
- 请分享一个你主导的大型数据转型或ETL项目，你是如何保证数据质量和性能的？
- 在金融环境下，如何平衡数据创新的敏捷性与合规安全的要求？
- 描述一次你利用AI或机器学习解决实际业务问题的经历
- 你如何处理跨部门或跨实体的数据标准不一致问题？
- 复习大数据架构设计模式及常见性能优化技巧
职位点评
薪资福利85
成长发展80
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
作为已上市的跨国巨头企业，汇丰提供的薪酬福利体系成熟且具有市场竞争力，尤其对于具备稀缺技能的中层管理人才，整体补偿性动机满足度较高。
薪资信号市场水准 (3.5千–6.0万/月)
成长发展
80较高
职位涉及AI驱动模型、DataOps转型及云原生技术栈，技术前沿性强，且在中层管理岗位上能显著提升技术领导力与业务影响力，发展机会良好。
技术前沿主流现代技术
技术栈AI、Machine Learning、DataOps、BigQuery、Airflow、Spark、Python、SQL
业务类型profit_center
工作生活
60中等
工作地点位于九龙城，通勤便利性取决于求职者居住地。作为传统银行中层管理岗，工作强度可能适中，但JD未明确提及弹性工作制，需按常规职场节奏预期。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
70中等
通过数据赋能零售银行与财富管理业务，直接支持金融服务创新与客户体验提升，具有一定的社会价值与行业影响力，符合金融科技发展的正向趋势。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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