友邦保险
Analyst, Data Science
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发布于 2 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公数据科学
数据科学
Big Data
Machine Learning
Predictive Analytics
Python/R
Statistical Modeling
值不值得投
79综合评分
综合评分 79
跨国险企创新枢纽、使命驱动型岗位、主流技术栈、核心地段办公
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
1.6万
比数据科学中位数低
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 160 个在招
市场机会
选择不多
成都 · 数据科学 · 3 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于友邦保险数字创新中心，主要负责利用统计、算法和挖掘技术创建可复用、可扩展的数据建模工具
你需要从多源数据中提取洞察，构建预测模型并开发AI/机器学习解决方案以优化业务表现，同时推动数据驱动决策的文化
最低要求
职位描述中未明确列出具体的硬性学历或年限要求，但隐含要求具备数据科学、统计学或相关领域的背景，能够使用统计、算法和挖掘技术进行建模，并熟悉AI和机器学习解决方案的开发
工作职责
创建并部署可重复、可解释、动态且可扩展的模型，将其无缝整合到分析数据产品中，使用统计、算法和挖掘技术
倡导并教育团队关于数据驱动决策的价值
准备来自不同数据集的数据以构建预测模型，并沟通结果
开发人工智能和机器学习解决方案以优化业务绩效
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托友邦保险强大的品牌背书和行业资源，接触海量真实金融数据
- 处于数字化转型前沿，技术栈现代且应用价值高
- 传统金融机构内部可能存在一定的流程壁垒，需平衡技术创新与合规要求
- 希望在大平台积累实战经验，对金融科技感兴趣，兼具技术能力与商业洞察力的求职者
缺点 / 挑战
- 对业务理解能力要求较高，不仅是纯技术岗
角色解读
- 可向高级数据科学家、数据分析专家方向发展，或在保险科技领域深耕成为业务与技术结合的复合型人才
- 负责构建和维护用于业务洞察的数据模型，将统计和机器学习技术应用于实际业务场景
- 掌握统计学原理及数据挖掘算法，具备Python/R等编程能力，熟悉机器学习框架，拥有数据处理和可视化沟通能力
申请策略
- 关注友邦保险的数字化战略方向，在面试中展现你对‘数据驱动决策’价值的深刻理解
- 突出展示过往的数据建模项目，特别是涉及预测性分析和机器学习落地的案例
- 强调跨部门沟通协作的经验
- 加强保险业务知识了解，提升SQL及大数据处理工具（如Hadoop/Spark）的使用熟练度，强化故事化呈现数据结果的能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）描述项目经历
- 强调业务影响而非单纯的技术指标
- 展示从数据清洗到模型部署的全流程思维
- 请介绍一个你构建的最复杂的预测模型，你是如何解决过拟合问题的？
- 如何将复杂的数据分析结果非技术性地传达给业务部门？
- 在你看来，机器学习如何具体优化保险公司的业务绩效？
- 复习常见的机器学习算法原理及适用场景
- 准备1-2个完整的数据项目案例，重点说明业务背景和最终产出
职位点评
薪资福利78
成长发展85
工作生活65
使命价值88
薪资福利
78中等
作为已上市的跨国巨头企业，提供具有市场竞争力的薪酬和完善的福利体系，稳定性高。
薪资信号市场水准 (1.2千–2.0万/月)
成长发展
85较高
职位明确提到提供关键技能、工具和技术的赋能，以及无尽的学习机会，处于数字化转型的核心创新枢纽。
技术前沿主流现代技术
技术栈AI、Machine learning、statistical、algorithmic、mining techniques
成长机会equip you with the critical skills, tools and technology、endless opportunities to learn, contribute and thrive
业务类型profit_center
工作生活
65中等
位于成都核心商务区，通勤便利；作为传统外企，通常工作节奏相对互联网大厂较温和，但创新部门可能有一定压力。
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
88较高
公司使命明确指向帮助人们过上更健康、更长久、更美好的生活，社会价值导向强烈，赋予工作深刻的意义感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
使命信号help millions of people across Asia-Pacific live Healthier, Longer, Better Lives、shape a better tomorrow
创新程度积极采用新技术
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