汇丰
Manager - Data and Analytics
Manager - Data and Analytics
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工混合式弹性办公商业分析
商业分析
Bigquery
Genai
Sql
业务分析
数据科学
值不值得投
81综合评分
综合评分 81
跨国金融平台、混合办公、前沿数据技术栈，侧重业务商业化与跨团队协作。
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。
薪资怎么样
3万
比商业分析中位数高
发布情况
新岗位 · 3 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 660 个在招 · 其中商业分析 13 个
市场机会
选择适中
广州 · 商业分析 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责将业务分析商业化，设计并开发数据产品以支持业务战略和商业成果
你需要运用高级数据分析能力，结合Python、SQL及可视化工具，提供创新解决方案，并主导端到端的数据项目落地
最低要求
至少6年金融或数字领域的业务分析、联系与沟通设计及运营经验，或具备分析咨询、数字产品管理等相关经验
在客户细分、投资组合分析、定价分析、数字营销、数据科学或开源数据分析等领域有扎实经验
熟悉Python、SQL/BigQuery等分析/可视化工具，以及Tableau/QlikSense/Looker Studio
具备出色的沟通能力，能将复杂信息有意义地传达给广泛且多样的受众
具备良好的解决问题能力，自我驱动，具有强烈的主人翁意识和服务心态
优秀的团队合作能力，能与不同技能和经验的成员共事，适应复杂的多利益相关者矩阵结构
具备本地合法工作权且无需搬迁（因紧急招聘需求优先考虑）
工作职责
商业化业务分析以支持业务战略并创造商业成果
利用高级数据和分析能力，提供全面、创新的分析解决方案
设计并开发数据产品，供业务/一线/客户直接使用以推动商业成果
负责端到端的项目管理，进行跨团队协作
推动以客户为中心的绩效，嵌入“测试与学习”文化以交付商业成果
利用分析驱动沟通设计，部署高级沟通工具包以实现个性化沟通
与内部（数据与分析跨部落）和外部（如跨市场）利益相关者协作，嵌入数据驱动的洞察和业务决策
积极参与并推动AMH RBW的关键举措
执行工业化流程以服务业务分析和客户沟通
采用工具优化资源与活动
采用分析和沟通的最佳实践与标准
以渐进方式对齐集团标准的治理和控制
优先资格
具备AWS、Google Cloud Platform (GCP) 等云环境的手动操作经验
了解相关AI/GenAI工具，并有将其应用于数据分析的实际经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托汇丰全球平台，能接触到前沿的金融数据产品和GenAI应用场景
- 混合办公模式（Hybrid）提供了较好的工作生活平衡，且外企文化注重包容与持续专业发展
- 岗位直接对接业务战略，商业价值高，容易产出可见的业务成果
- 需要在复杂的矩阵式组织架构中协调多方利益相关者，推动数据驱动决策可能面临业务部门的阻力
- 对业务理解和商业化落地要求极高，不仅是技术实现，还需具备较强的沟通与影响力
- 适合具备6年以上金融或数字化领域经验，既懂数据技术又懂业务商业化，且具备优秀跨团队沟通能力的复合型人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从高级数据分析师/业务分析经理向数据产品总监或首席数据官（CDO）方向发展
- 深耕金融业务，转型为业务线的数据战略负责人或商业化专家
- 将业务分析商业化，设计并开发供业务和客户直接使用的数据产品
- 主导端到端的数据分析项目，利用Python、SQL及可视化工具提供创新解决方案
- 推动以客户为中心的绩效，嵌入“测试与学习”文化以交付商业成果
- 精通Python、SQL及主流BI工具（Tableau/Qlik等），具备扎实的数据科学和业务分析能力
- 拥有出色的跨部门沟通与项目管理能力，能在复杂矩阵结构中推动数据驱动决策
- 具备商业敏锐度，能够将复杂的数据分析结果转化为可落地的业务策略
申请策略
- 汇丰非常看重合规与治理，在简历和面试中应体现对数据安全和流程标准化的重视
- 了解汇丰近期的数字化转型战略及广州运营中心的业务重点，展现对公司文化的认同
- 突出数据产品商业化落地的成功案例，以及使用Python/SQL/BI工具解决实际业务问题的经验
- 强调在复杂矩阵组织中的跨团队协作和端到端项目管理能力
- 展示对GenAI或云环境（AWS/GCP）在数据分析中应用的理解或实践经验
- 提前了解GenAI在金融数据分析中的最新应用案例，熟悉云环境的数据分析架构
- 复习并准备关于数据治理、合规控制（Governance and Control）的相关知识，这是汇丰非常看重的点
面试指南
- 采用STAR法则，重点突出“业务痛点-分析方案-产品化落地-商业成果”的完整闭环
- 在跨部门协作问题上，强调“同理心、数据说话、建立信任、利益对齐”的沟通策略
- 请分享一个你主导的端到端数据产品商业化项目，你是如何衡量其商业成果的？
- 在复杂的矩阵组织中，你如何推动跨部门的数据驱动决策？
- 你如何将GenAI或高级分析工具应用到实际的业务分析或客户沟通中？
- 面对业务部门对数据分析结果的不认可，你会如何沟通并推动落地？
- 深入了解汇丰近期的数字化转型战略及广州运营中心的业务重点
- 准备1-2个使用Python/SQL/BI工具解决复杂业务问题的具体技术细节和商业价值
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活80
使命价值75
薪资福利
80较高
汇丰作为跨国金融机构，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，Manager职级薪资在广州地区处于中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：2千–4万/月）
福利待遇continuous professional development、flexible working、opportunities to grow
成长发展
85较高
岗位涉及GenAI、云环境等前沿技术应用，且公司强调持续专业发展和内部成长机会，技术栈和业务视野广阔。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SQL、BigQuery、Tableau、QlikSense、Looker Studio、AWS、GCP、GenAI
成长机会continuous professional development、opportunities to grow
业务类型profit_center
工作生活
80较高
明确提供混合办公模式（Hybrid Worker）和弹性工作（flexible working），外企文化通常注重工作生活平衡。
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
75中等
金融行业数据分析对支持实体经济和企业增长有积极作用，但属于商业驱动，社会影响力相对中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号enabling businesses to thrive and economies to prosper、helping people to fulfil their hopes and realise their ambitions
创新程度积极采用新技术
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