瑞士再保险
Data Analyst & Team Lead
Data Analyst & Team Lead
发布于 3 天前基层主管/组长
北京市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析与科学
Alibaba Cloud
Etl
Maxcompute
Sql
Sql Server
Team Leadership
Dataworks
AI 估算 · 25k–35k
跨国再保险公司中级数据管理与团队领导岗，技术与管理并重，北京市场薪资竞争力强。
职位详情
关于这个职位
作为数据分析和团队领导，你将带领2-3人的数据分析师团队，负责客户数据集成的设计、数据质量控制和结构化分析，为再保险业务提供数据驱动的洞察
该职位要求精通SQL和Python，具备数据映射和ETL经验，并与跨部门协作优化数据流程
适合有3-5年数据分析经验并希望向管理方向发展的候选人
最低要求
学士学位，3-5年数据分析经验，包括动手技术专长
有领导小团队经验，能将团队目标与业务优先事项对齐，确保有效利用资源，并促进问责和持续改进的文化
精通SQL和Python，有编码、查询和数据操作的实际经验
扎实的数据映射、ETL流程和端到端数据集成经验
熟悉数据库系统，如SQL Server、MySQL、PostgreSQL和/或Oracle
工作职责
团队领导**
领导并直接管理2-3名数据分析师团队，提供日常指导、技术监督和结构化反馈，确保高质量及时交付
计划、优先排序和分配团队工作量，确保有效资源利用和明确责任
审查分析和交付物，确保准确性、一致性和符合约定标准
通过实践支持、知识共享和持续绩效反馈，指导和培养团队成员
营造协作、以解决方案为导向的团队环境，专注于交付卓越和持续改进
数据分析**
主导客户数据集成的设计、映射、编码和测试，确保准确高效地集成到内部系统
在数据摄取期间执行稳健的数据质量控制，确保数据适合目的并减少下游调整
进行结构化数据分析以解决业务问题，支持新举措，并生成可操作的见解
识别并评估业务挑战的解决方案，包括流程改进、系统增强和用户赋能
与跨职能利益相关者合作，优化流程并提高整体数据质量和运营效率
持续增强BDX数据验证框架，确保适用于经验研究，包括推动数据格式的更大标准化
通过更早地在数据生命周期中嵌入经验研究要求，强化端到端验证流程
担任经验研究与技术会计之间的关键联络人，确保上游数据摄取与下游消费需求之间的对接
与技术会计建立并维护有效的反馈机制，以支持数据验证和质量的持续改进
应用对基础产品特性的理解，确保准确映射和数据解释
优先资格
熟悉OSS（开源软件）、DataWorks、MaxCompute和其他阿里云产品者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 瑞士再保险作为全球领先再保险公司，平台稳定，职业发展路径清晰
- 职位兼具技术和管理双重属性，适合希望从技术转向管理的求职者
- 接触复杂数据集和再保险业务，积累行业专有知识
- 团队规模小，个人影响力大，能全面参与数据生命周期
- 需要平衡管理职责和技术交付，对时间管理和多任务处理能力要求高
- 再保险领域的数据规范和业务逻辑复杂，学习曲线较陡
- 跨团队协作频繁，需与不同背景的同事高效沟通
- 适合有3年以上数据分析经验、具备一定领导力、希望向管理岗发展且对再保险行业感兴趣的求职者
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 向高级数据管理或数据科学方向发展，承担更大规模数据分析项目
- 晋升为数据团队经理或数据部门负责人，管理更大团队和战略规划
- 横向转型为再保险业务分析师或产品负责人，结合数据与业务
- 带领2-3人数据分析团队，分配任务、指导技术、确保交付质量
- 主导客户数据集成项目，包括数据映射、ETL流程和测试
- 执行数据质量控制，进行结构化分析，为业务提供洞察
- 与经验研究和技术会计团队协作，优化端到端数据流程
- 精通SQL和Python，能高效进行数据查询和操作
- 掌握数据映射、ETL和数据库系统（如SQL Server、MySQL）
- 具备团队管理经验，能够规划资源、培养下属
- 良好的沟通能力，能用中英文清晰呈现技术概念和分析结果
申请策略
- 研究瑞士再保险的业务重点和数据战略，在面试中体现匹配度
- 准备一个你如何带领团队解决数据质量问题的故事，展现领导力和技术能力
- 突出团队管理经验：包括带团队规模、任务分配、绩效反馈等具体事例
- 强调SQL和Python项目：列出数据集成、ETL、数据质量控制的成功案例
- 展示跨团队协作成果：如与业务部门合作优化数据流程的经历
- 如有再保险或金融行业经验，重点突出领域知识
- 如果对阿里云产品不熟悉，可提前学习DataWorks、MaxCompute等基本用法
- 加强沟通和 presentation 技能，特别是用非技术语言解释技术问题
面试指南
- STAR法则：情境-任务-行动-结果，清晰展示你的角色和贡献
- 先陈述问题背景，再说明你的分析方法和平衡技术与管理决策的思考过程
- 强调结果导向，用数据量化成果（如效率提升百分比、错误率降低等）
- 请描述你管理一个小团队的经验，如何分配任务和监督进度？
- 你是如何设计一个数据集成管线的？请举例说明数据映射和ETL过程
- 当你发现数据质量问题时，如何与业务团队沟通并推动解决？
- 如何看待再保险行业的数据挑战？你有什么经验或想法？
- 你如何培养下属的技术能力？请分享一个具体案例
职位点评
69
综合评分
稳定大厂，管理+技术双成长，薪资有竞争力，但需现场办公且WLB一般。
更适合这类人
最适合重视技能成长和管理发展的求职者，薪资和福利较好，但需要对现场办公和有限WLB有心理准备。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利80
成长发展85
工作生活40
使命价值70
薪资福利
80较高
跨国巨头、中级管理岗，北京市场薪资具有竞争力，福利完善，但JD未明确具体薪资和福利细节。
薪资信号未披露（AI估算：25K-35K/月）
成长发展
85较高
职位兼具管理和技术成长，公司平台大，培训资源丰富，但JD未明确提及晋升通道或培训计划。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Python、ETL、DataWorks、MaxCompute、Alibaba Cloud
成长机会knowledge sharing、continuous performance feedback、continuous improvement
业务类型ambiguous
工作生活
40较低
职位要求现场办公，地点在北京，未提及弹性工作或远程，WLB信号不足。
工作模式仅现场办公
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
再保险行业稳定，风险转移对社会有正向价值，但JD未明确使命导向。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号make the world more resilient
创新程度稳健跟随主流
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