友邦保险
高级数据分析师
高级数据分析师
发布于 大约 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据分析
数据分析
Polars
Pytest
Sql
数据分析
数据工程
统计学
值不值得投
73综合评分
综合评分 73
技术驱动型金融数据分析岗，强调Python工程化与业务洞察结合，成长性好，但WLB不明确。
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
35K
比数据分析中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 130 个在招
市场机会
选择面较广
上海 · 数据分析 · 约 100 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责友邦保险业务的数据分析与洞察，通过Python工程化能力构建自动化数据流程，支持业务决策
需要扎实的SQL、Python技能和统计学知识，将分析结果产品化以提升团队效率
最低要求
大学本科及以上学历，统计学、数学、计算机、经济学或相关专业，3 年以上数据分析或商业智能相关工作经验
精通 Python，具备扎实的工程化能力：熟练使用 pandas / numpy / polars 等数据处理库，能够编写遵循 PEP 8 规范的代码，熟练掌握类型注解、模块化设计、单元测试（pytest）及 Git 版本管理，有将分析脚本工程化（封装为可复用模块 / 自动化流水线）的实际经验
熟练使用 SQL，具备复杂查询编写与优化能力，熟悉窗口函数、CTE、查询性能调优
熟悉至少一种 OLAP 引擎或数据仓库（如 ClickHouse、StarRocks、BigQuery、Snowflake 等）
熟悉主流数据可视化工具（如 Tableau、Power BI、Superset、Metabase 等），具备看板设计和开发经验，理解可视化设计原则
熟悉统计学基础方法（假设检验、回归分析、聚类分析等）
熟悉 Linux 开发环境，熟练掌握 Shell 脚本，了解基本的 CI/CD 流程
具备良好的业务理解能力和沟通表达能力，能将复杂分析结果以清晰、简洁的方式呈现给非技术人员
工作职责
负责业务数据分析，深入理解保险业务场景，通过数据挖掘和统计分析为业务决策提供 actionable 的洞察与建议
(30%)
构建和维护数据指标体系和看板体系，设计和开发自动化报表与数据产品，推动分析成果的工程化沉淀与可复用
(20%)
运用 Python 进行数据处理、分析和建模，编写高质量、可维护、可复用的分析代码，包括数据清洗、特征工程、AB Test 分析、用户行为分析等
(20%)
探索和引入新的分析工具与方法，优化分析流程，提升团队整体分析效率和数据驱动文化
(20%)
主管交办的其他工作
(10%)
优先资格
有人寿保险或金融行业数据分析经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 技术应用直接赋能商业决策，能快速看到分析成果对业务的实际影响，成就感强
- 公司为行业头部企业，业务场景复杂多样，能提供高质量的数据分析项目和专业成长环境
- 强调数据分析的工程化与产品化，有助于培养全栈数据思维和工程实践能力
- 需要深入理解复杂的保险业务逻辑和精算知识，对非金融背景的候选人有一定学习曲线
- 作为成熟金融机构，数据分析工作可能需遵循较为严格的流程规范，创新探索的灵活度可能受限
- 适合具备扎实技术功底、对业务逻辑敏感、并希望将数据技术深度应用于实际商业场景的数据分析师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 纵向深耕：成为特定保险业务线（如寿险、健康险）的数据分析专家或负责人
- 横向拓展：向数据产品经理、数据架构师或业务智能(BI)负责人方向发展
- 管理路径：在积累足够的技术深度和业务广度后，带领数据分析团队
- 深入理解保险业务逻辑，运用数据挖掘和统计方法，从数据中提取驱动业务决策的关键洞察
- 构建并维护覆盖核心业务流程的数据指标体系与可视化看板，实现数据透明化
- 使用Python将分析流程工程化，编写可复用、可自动化的代码模块和流水线，提升团队分析效率
- 扎实的Python工程化能力，能编写符合PEP8规范、模块化、可测试的高质量代码
- 精通SQL，能处理复杂查询并优化性能，熟悉现代数据仓库或OLAP引擎
- 熟练的统计学基础，能够设计和分析A/B测试，进行回归、聚类等分析
申请策略
- 在求职信或面试中，可以结合自身经历，阐述你对「数据分析工程化、产品化」的理解和实践
- 关注友邦保险的数字化转型新闻和业务动态，思考数据分析如何在其中发挥作用，以便在面试中展现你的商业洞察力
- 突出Python工程化经验，例如使用pandas/polars处理大规模数据、编写可复用模块、使用pytest进行测试的具体案例
- 强调SQL复杂查询与性能优化的实际项目，尤其是涉及窗口函数、CTE的案例
- 展示与业务紧密结合的数据分析项目，明确阐述分析思路、所用方法（如A/B测试、回归分析）以及最终的业务影响或决策支持
- 可以针对性地学习保险行业的基础知识，例如寿险产品类型、定价原理、客户生命周期等，以便在面试中展现业务理解力
- 复习和实践高级SQL技巧与至少一种OLAP引擎（如ClickHouse）的基本使用，增强数据处理的技术深度
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经历，重点突出你的技术选型、工程化实践（如模块化、测试）以及量化成果
- 对于方法论问题，阐述清晰的逻辑：定义问题 -> 数据获取与清洗 -> 分析方法选择 -> 结论验证 -> 可视化与沟通
- 对于业务理解类问题，展现你主动学习、拆解复杂问题的能力，并将业务问题转化为数据可分析的指标
- 请描述一个你主导的、将分析结论工程化或自动化的项目
- 你解决了什么问题？用了哪些技术？
- 请举一个通过数据分析（如A/B测试、回归分析）直接影响业务决策的例子
- 你是如何确保分析的严谨性和结论的 actionable？
- 你如何处理一个来自业务方模糊的数据需求？请分享你的分析思路和沟通过程
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值65
薪资福利
75中等
该职位为高级技术岗，在一线城市金融行业，薪资水平预计具有市场竞争力，但具体福利未在JD中提及。
薪资信号面议 (25K-45K/月)
成长发展
85较高
职位对Python工程化、现代数据栈有明确要求，且强调分析成果的产品化沉淀，能促进技术深度与业务理解的双重成长。
技术前沿主流现代技术
技术栈Python、pandas、polars、SQL、ClickHouse、StarRocks、Tableau、pytest、Git
成长机会推动分析成果的工程化沉淀与可复用、探索和引入新的分析工具与方法
业务类型profit_center
工作生活
60中等
JD未明确办公模式、弹性工时或加班情况，作为金融行业现场办公的可能性较高，生活化动机满足程度一般。
工作模式未明确
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
65中等
保险行业属于稳定成熟的金融服务领域，数据分析工作直接支持业务决策，社会影响力中性。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号推动友邦实现更积极和可持续的数字化变革、影响数百万人的生活，为其创造更美好的未来
创新程度积极采用新技术
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