仁孚行
Data Scientist
Data Scientist
发布于 2 小时前基层主管/组长
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Azure Databricks
Etl
Gen Ai
Power Bi
Sql
利益相关者管理
数据建模
数据科学
智能自动化
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
聚焦企业级数据平台与智能自动化，技术栈前沿，5天工作制保障WLB，适合复合型数据专家。
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
4.4万
比数据科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
公司还在招多个职位
3 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 数据科学 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
负责需求收集与验证，主导智能自动化项目评估与落地
作为数据分析核心对接内外部利益相关者及供应商
推进数据基础设施与技术栈（如Gen AI）升级，整合多源数据构建统一平台
识别业务需求与数据架构差距并提出解决方案
需具备6年以上数据项目及2年管理经验，精通Azure Databricks、Power BI、SQL/Python等
最低要求
计算机科学、数据科学或相关专业学位
年以上数据相关项目及智能自动化经验，其中包含2年管理经验
具备功能分析、需求与流程文档编写、流程标准化及自动化经验
必须熟练掌握 Azure Databricks 和 Power BI
在数据建模、数据仓库、数据库设计、数据管理最佳实践及 ETL 流程方面具备深厚经验与知识
熟练掌握 SQL、NoSQL 和 Python 编程语言
熟悉基于云的数据平台、数据集成与治理框架（Azure 云技术优先）
具备良好的沟通、演示、领导力及利益相关者管理能力
良好的中英文书面及口语能力
工作职责
与不同用户团队进行需求收集与验证，获取业务背书
主导中小型智能自动化项目，评估自动化机会并交付实施
从功能与技术角度评估自动化机会，协同跨职能团队及外部合作伙伴交付高效、可扩展且可维护的企业级解决方案
持续追求“战略性”或“最优”解决方案，尽量避免临时性妥协方案
担任数据分析核心联络人，管理内部利益相关者及外部供应商/合作伙伴的战略数据项目
管理利益相关者期望，确保项目执行期间建立有效的沟通与升级机制
推进数据基础设施、技术及工具升级，与技术供应商合作开发并确保技术栈（如Gen AI）就绪，编排用例并推动采用
处理并规范化结构化数据及半/非结构化数据，整合多数据源与数据库至“单一系统”设计的数据平台以满足业务与技术需求
识别业务需求与数据架构之间的差距，提出解决方案以缩小或消除差距
持续关注数据与自动化/AI技术的最新趋势与发展
优先资格
有 Gen AI 技术和 Microsoft Foundry 使用经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 提供明确的5天工作制，兼顾工作与生活质量
- 接触企业级核心数据资产与Gen AI等前沿技术栈
- 大型成熟企业平台，项目资源丰富且业务稳定性高
- 需频繁对接多方利益相关者与外部供应商，沟通协调成本高
- 传统行业数字化转型中可能面临历史数据治理与系统迁移难题
- 适合具备扎实数据工程背景、兼具项目管理与跨部门协作能力的资深数据人才，尤其偏好能在成熟企业中推动技术落地的复合型专家
缺点 / 挑战
- 要求同时具备技术深度与管理广度，对综合能力挑战较大
角色解读
- 可向数据架构师、首席数据官(CDO)或数字化转型负责人方向发展
- 深耕AI与自动化领域，成为企业级智能解决方案专家或技术总监
- 主导智能自动化项目评估与落地，打通业务需求与技术实现路径
- 作为数据核心枢纽，统筹内外部资源推进战略数据项目与供应商协作
- 搭建并优化企业级数据平台，整合多源数据以支撑业务决策与架构演进
- 精通Azure Databricks、Power BI及Python/SQL，具备扎实的ETL与数据建模能力
- 熟悉云数据平台架构与治理框架，了解Gen AI等前沿技术应用
- 具备出色的跨部门沟通、利益相关者管理及项目领导力
申请策略
- 准备1-2个完整的数据项目闭环案例，涵盖需求调研、架构设计、实施交付与效果复盘
- 提前了解仁孚行在汽车经销服务领域的业务模式，展现技术与业务的结合思维
- 突出主导过的智能自动化或数据平台建设项目，量化业务价值与技术指标
- 重点展示Azure生态(Power BI/Databricks)及Python/SQL实战经验
- 强调跨团队协调、供应商管理及复杂需求转化经验
- 补充Gen AI在企业场景的落地案例或学习路径
- 深化数据治理、云原生数据架构与性能优化知识
- 提升商业分析与需求文档撰写能力
面试指南
- 采用STAR法则结构化回答，重点突出“业务痛点-技术方案-协同机制-量化结果”
- 针对架构差距问题，展示“现状诊断-短期过渡方案-长期重构规划”的分步策略
- 沟通类问题强调“倾听-对齐目标-透明同步-定期复盘”的管理逻辑
- 请分享一个你主导的智能自动化项目，你是如何评估可行性并推动落地的？
- 面对业务需求与现有数据架构不匹配的情况，你会如何设计和提出解决方案？
- 在跨部门项目中，如何处理利益相关者的冲突或期望偏差？
- 复习Azure Databricks与Power BI的高级特性及性能优化技巧
- 梳理个人过往项目中关于数据治理、ETL流程优化的具体实践
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活80
使命价值65
薪资福利
75中等
薪资虽未明确披露，但标注“具有竞争力的薪酬包”且为大型企业，整体福利体系完善，符合市场中上水平。
薪资信号未披露（AI估算：3.2千–5.5万/月）
福利待遇5天工作制
成长发展
85较高
职位明确要求跟进Gen AI等前沿技术，并提供企业级数据平台搭建机会，技术成长空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Azure Databricks、Power BI、Python、SQL、NoSQL、Gen AI、Microsoft Foundry
业务类型profit_center
工作生活
80较高
明确承诺5天工作制，WLB表现良好；工作地点位于柴湾，通勤相对便利，但未提及弹性办公。
工作模式未明确
办公地点市区核心地段
加班情况明确说明WLB/不加班
工作生活平衡5天工作制
使命价值
65中等
聚焦企业效率提升与数字化转型，社会影响力偏中性，但能切实推动业务流程优化。
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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