Analyst, Data Science

优缺点分析

角色解读

• 可向高级数据科学家、数据科学专家或数据分析团队管理方向发展
• 在保险科技与数字化转型领域积累深厚的业务与技术复合经验
• 利用统计和算法技术构建数据建模工具，从海量数据中提取业务洞察
• 开发并部署机器学习与AI解决方案，优化业务表现并推动数据驱动决策
• 熟练掌握数据挖掘、统计分析及机器学习算法，能够构建可扩展的预测模型
• 具备数据处理与清洗能力，并能将复杂的数据结果转化为业务语言进行沟通

申请策略

• 在求职信中表达对AIA“健康、长久、好生活”理念的认同，展现对保险科技的热情
• 突出在机器学习、预测模型构建及数据产品化方面的实际项目经验与业务成果
• 强调跨部门沟通能力，以及推动数据驱动决策落地的成功案例
• 深入了解保险行业的业务逻辑与常见数据分析场景（如核保、理赔、客户留存等）
• 提升模型可解释性相关的技术储备，以满足金融行业的合规要求

面试指南

• STAR法则：情境、任务、行动、结果，重点突出业务影响和模型指标提升
• 技术与业务结合：在回答技术问题时，始终关联业务价值与可解释性
• 请分享一个你从零构建并部署机器学习模型的项目，遇到了哪些挑战？
• 如何将复杂的数据模型结果向非技术背景的业务团队解释并推动落地？
• 在保险或金融场景下，你认为哪些数据特征对预测模型最关键？
• 如何处理数据集中存在的不平衡或数据质量问题？
• 准备1-2个端到端的数据科学项目案例，涵盖数据准备、模型训练、部署及业务反馈
• 了解友邦保险近期的数字化转型战略及AIA Digital+的相关公开信息