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数据分析
数据分析
Sql
可视化
商业策略
客户旅程设计
数据分析
机器学习
值不值得投
71综合评分
综合评分 71
混合办公、平台稳定、技术栈主流，侧重业务赋能与跨部门协同的数据分析岗
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
2.0万
比数据分析中位数低
发布情况
正常在招 · 5 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 750 个在招
市场机会
选择适中
广州 · 数据分析 · 23 个在招
职位详情
关于这个职位
负责通过数据挖掘与定量分析洞察业务问题，设计端到端的客户旅程与全渠道营销策略
协同业务与技术团队落地数据分析方案，确保交付高质量的分析成果以驱动业务增长，并在动态环境中持续优化客户体验
最低要求
统计学、数学、计算机科学、信息系统等相关专业本科及以上学历
至少2年数据分析、客户研究或效果营销领域工作经验
具备推动分析策略并达成业务成果的实战经验
熟悉SQL、数据工程、可视化工具及Python等分析工具/语言
了解Big Query或Google Cloud者优先
具备出色的沟通表达能力，能将复杂信息清晰传达给不同受众
拥有有效的沟通、人际互动、组织规划、问题解决、演示技巧及敏锐的商业洞察力
扎实的高级分析与机器学习技术知识，具备数字与渠道数据经验者优先
工作职责
与业务部门协作，独立开展客户分析，设计客户旅程，开发具有业务影响力的数据解决方案
对业务状态保持高度敏感，预判业务问题与优先级
探索数据并进行定量分析，确定业务问题的根本原因，识别增长机会并制定有效目标策略
通过数据分析，设计包含全渠道策略的端到端客户参与旅程，以推动目标业务成果的实现
跨团队协作，确保分析解决方案/客户旅程的成功实施，并建立明确的绩效衡量标准
在动态业务环境下，及时交付高质量的分析成果以满足业务需求
分享知识与最佳实践，与各方协作营造高效、多元且支持性的工作环境
严格遵守日常工作和项目活动适用的政策、程序与控制要求
优先资格
了解Big Query或Google Cloud平台
具备数字与渠道数据分析经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托汇丰全球化平台，接触海量真实金融数据与复杂业务场景
- 混合办公模式与灵活工作机制，有助于平衡工作与生活
- 完善的内部培训与职业发展通道，利于技术栈更新与管理能力培养
- 银行业务合规要求严格，数据分析需在强监管框架内推进
- 跨部门协同成本高，需频繁对齐业务目标与技术实现路径
- 数据质量与系统架构可能受历史遗留因素影响，清洗与建模耗时较长
- 适合具备扎实数据分析功底、对金融业务感兴趣且擅长跨部门沟通的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向高级数据分析师/数据科学家进阶，深耕金融风控或精准营销领域
- 转向业务策略或产品管理方向，负责数据驱动的产品迭代与商业化落地
- 积累管理经验后，可晋升为数据分析团队负责人或部门主管
- 深入挖掘业务数据，进行定量分析与根因诊断，为业务增长提供数据支撑
- 设计并优化端到端客户旅程，制定全渠道参与策略以提升转化与留存
- 跨部门协同落地数据分析模型与可视化看板，监控关键指标并输出业务洞察
- 熟练掌握SQL、Python及主流可视化工具，具备数据工程基础
- 理解高级分析与机器学习算法，能将其应用于实际业务场景
- 出色的商业敏感度与跨团队沟通能力，能将技术语言转化为业务价值
申请策略
- 提前研究汇丰近期数字化转型战略与财报重点，面试中展现业务理解深度
- 准备1-2个从数据洞察到策略落地的完整案例，突出跨部门协作细节
- 突出SQL/Python数据处理实战案例，量化分析带来的业务提升（如转化率、ROI）
- 强调客户旅程设计或全渠道营销项目的完整闭环经验
- 展示机器学习模型在业务中的落地效果及性能优化过程
- 补充云原生数据平台（如BigQuery/GCP）实操技能
- 强化A/B测试、归因分析及用户分群方法论
- 提升数据可视化叙事能力，学习Tableau/Power BI高级功能
面试指南
- 采用STAR法则（情境-任务-行动-结果）结构化陈述，重点突出数据动作与业务结果的因果关系
- 先界定业务目标，再拆解分析维度，最后说明技术选型与验证方法，保持逻辑闭环
- 用类比或可视化图表降低理解门槛，聚焦“对业务意味着什么”而非底层代码细节
- 请分享一个你通过数据分析直接推动业务增长的项目
- 如何评估全渠道客户旅程的效果？你会选择哪些核心指标？
- 面对脏数据或数据缺失，你的处理流程是什么？
- 如何将复杂的机器学习模型结果向非技术背景的业务方解释清楚？
- 复习常见机器学习算法原理及其在金融场景的适用边界
职位点评
薪资福利72
成长发展68
工作生活78
使命价值65
薪资福利
72中等
薪资处于广州金融行业中等偏上水平，配合上市公司福利体系与稳定预期，补偿性动机满足度良好。
薪资信号未披露（AI估算：1.5千–2.5万/月）
成长发展
68中等
JD提及持续专业发展与灵活成长环境，技术栈覆盖主流现代分析工具，发展性动机得到较好支持。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、Big Query、Google Cloud、机器学习
成长机会continuous professional development、flexible working、opportunities to grow
业务类型profit_center
工作生活
78中等
明确标注混合办公模式与灵活工作安排，兼顾通勤便利与工作自主性，生活化动机满足度较高。
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flexible working
使命价值
65中等
作为全球头部金融机构，岗位间接服务于实体经济与客户价值创造，但JD未突出明确的社会使命导向。
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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