Deputy Executive Manager, Data Office (Solutions) (3-years contract)

优缺点分析

角色解读

• 可在大型机构内继续向数据办公室负责人、分析总监或更广泛的数据治理高管角色发展
• 通过跨会员、客户体验和运营场景的复杂项目，积累数据产品、数据治理与业务转型复合经验
• 若持续深耕高级分析、AI和商业化应用，也可转向更偏战略数据或数字化转型的领导岗位
• 负责数据办公室解决方案条线的整体管理，统筹数据管理、质量保证和集中式数据仓库建设
• 领导高级分析与统计建模，推动BI工具、报表系统和KPI体系建设，为业务决策提供洞察
• 作为业务与IT之间的关键桥梁，推动分析项目交付、预算资源管理和跨团队协作
• 带领并辅导分析团队，建设持续改进、知识分享和敏捷创新的团队文化
• 扎实的数据分析、统计建模、机器学习和数据可视化能力，能处理海量复杂数据
• 熟悉商业智能开发、数据仓库、数据质量管理和分析工具落地
• 具备完整项目生命周期管理和敏捷交付经验，能管理预算、资源和多方利益相关方
• 具备团队管理和人员辅导能力，能够提升团队整体分析水平

申请策略

• 申请时突出你对大型多业务组织的数据治理与解决方案落地能力，而不仅是技术建模
• 面试中主动确认三年合约安排、办公地点、团队规模和混合办公政策
• 突出端到端数据解决方案交付经验，包括数据仓库、数据质量、BI报表和分析建模
• 量化展示复杂项目全生命周期管理成果，尤其是敏捷交付、预算资源管理和跨部门协作
• 强调团队管理和辅导经历，如团队搭建、能力提升、知识分享机制建设
• 展示面向会员、客户体验或大型运营场景的数据分析落地案例，体现业务影响力
• 提前梳理香港赛马会会员、马场、投注及客户体验业务，准备相关行业数据场景案例
• 补强数据治理、数据质量管理体系和高层KPI体系设计的表达框架

面试指南

• 用“业务背景—数据挑战—方案设计—跨团队执行—量化结果”的STAR结构回答项目类问题
• 管理类问题按“目标对齐—资源与预算—风险控制—团队赋能—复盘改进”展开
• 技术类问题先讲数据架构与质量保障，再讲建模方法和业务应用，最后说明可衡量价值
• 请介绍你主导过的一个复杂数据解决方案项目，如何管理需求、交付、预算和跨部门协作？
• 你如何建立集中式数据仓库并保证多源数据的质量、可用性和整合？
• 请分享你如何把高级统计模型或机器学习结果转化为业务战略和KPI改进
• 你如何辅导和发展数据分析团队，推动持续改进和知识分享？
• 面对业务与IT目标不一致时，你如何协调并确保分析项目成功落地？