中国平安
人事数据分析师（数据产品方向）
人事数据分析师（数据产品方向）
发布于 大约 14 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
初级经验
全职员工
仅现场办公
本科
数据分析
Finebi
人力资源数据
人效
数据产品
数据分析
数据治理
考勤
薪酬核算
风险管理
AI 估算 · 10k–15k
一线城市HR数据分析岗位，1-3年经验，薪资处于市场中等偏上水平，结合大公司稳定性，月薪区间合理。
职位详情
关于这个职位
该职位聚焦于人力资源领域的数据分析与产品化，负责考勤、薪酬、人效等核心模块的数据治理、风控与看板搭建，并推动成果向可商业化的HR数据产品转化
适合具有HR业务背景、擅长数据梳理与产品思维的求职者
最低要求
-3年人力资源业务+人事数据分析相关经验，熟悉人力资源全模块业务流程，精通考勤、人力结构、员工效能、薪酬成本等核心业务场景，了解企业人事管理规则及用工合规要求，深刻理解企业人力运营痛点
具备扎实的人事业务风控能力和数据分析能力，熟悉各类人事业务、数据风险点及判别逻辑，能够独立搭建人事风控体系
擅长人效、人产比、人力成本、人员产出等核心人力数据分析，可独立完成专项数据复盘与分析落地
具备HR数据指标体系搭建、数据可视化看板设计及产品化沉淀能力，能够围绕人事风控、人力效能、人产价值、人力成本等场景，输出标准化、可交付、可商业化售卖的HR数据产品成果，有HR数据产品、对外企业交付经验者优先
掌握基础数据工具，熟练使用Excel高阶函数、数据透视表，会使用finebi搭建可视化看板，侧重业务数据理解、数据梳理和产品化落地思维
熟悉人事数据口径、数据治理逻辑，具备较强的需求拆解能力、逻辑思维能力和总结沉淀能力，能够将零散的考勤数据工作梳理为标准化、体系化的产品能力
工作细致严谨，对数据敏感，具备良好的沟通能力，能够适配客户需求持续优化产品数据体系
工作职责
负责人力资源全模块数据治理、数据分析与数据产品体系搭建，深度拆解考勤、薪酬、人力编制、员工效能、人员流动等核心人事业务全流程逻辑，梳理人事数据采集、核对、校验、输出的标准化流程，沉淀可复用、可商业化的HR数据产品体系
精通全场景人事业务风险识别与管控，熟练排查各类人力资源数据及业务风险点，涵盖考勤异常风险、薪酬核算风险、入离职合规风险、用工合规风险等，能够梳理标准化风控规则、异常判别逻辑，搭建完善的看板及监控体系
沉淀全维度HR数据产品能力，针对人效、人产比、人力成本、人员效能、考勤风控等核心场景，输出标准化数据分析报告、统一数据口径文档、业务风控手册、看板使用规范，推动人事数据成果系统化、产品化、商业化落地，支撑对客户交付与产品迭代
配合产品、客户经理团队完成客户答疑、产品演示、需求迭代，持续优化考勤数据产品的实用性、专业性和商业化价值
领导交办的其他工作
优先资格
有HR数据产品、对外企业交付经验者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 中国平安作为行业巨头，平台稳定，薪资福利有保障
- 岗位兼具数据分析与产品化，技能积累全面，未来转型空间大
- 接触HR全模块数据，能深入理解企业人力运营逻辑
- 有机会参与商业化产品打造，提升业务价值与成就感
- 工作内容偏业务支持，技术深度有限，可能无法接触到最前沿的数据工具
- 数据治理工作可能较为琐碎，需要极大耐心与细致
- 适合具备HR背景、热爱数据整理与产品化、希望在大平台稳定发展的求职者，尤其是那些善于从业务中提炼标准化方案的人
缺点 / 挑战
- 需频繁与客户沟通，对软技能要求较高
角色解读
- 向资深HR数据分析专家发展，深挖人效与风控领域
- 转型为HR数据产品经理，主导产品设计与商业化
- 横向拓展至其他业务领域的数据分析，如金融、保险核心业务
- 负责人事全模块数据治理与分析，包括考勤、薪酬、人效等核心场景
- 搭建HR数据风控体系与监控看板，识别并管控业务风险
- 将零散的数据工作产品化，输出标准化报告、看板与工具，支持对内对外交付
- 与产品、客户经理协作，推动数据产品的商业化落地与迭代
- 扎实的HR业务知识，熟悉考勤、薪酬、用工合规等流程
- 数据分析能力，熟练使用Excel高级功能和FineBI等可视化工具
- 数据治理与产品化思维，能够将业务需求转化为标准化产品
- 沟通协调能力，能配合客户需求并优化产品
申请策略
- 在求职信中体现对HR数据商业化的理解，表达将数据变产品的兴趣
- 关注中国平安HR数字化方向的最新动态，面试时展示主动学习成果
- 突出HR相关项目经验，如考勤、薪酬、人效分析的具体案例
- 强调数据可视化成果，附上FineBI看板截图或报告样本
- 量化工作产出，如‘梳理风控规则50条，覆盖90%异常场景’
- 体现产品化思维，举例说明如何将数据工作转化为可复用工具
- 提前学习FineBI或类似BI工具，掌握看板设计技巧
- 强化Excel高级功能，如Power Query、数据建模
面试指南
- STAR法则：描述背景、任务、行动、结果，突出数据驱动的改进
- 从业务痛点出发，先理解需求，再设计指标与看板，最后交付迭代
- 体现沟通灵活性，强调以客户为中心但同时坚守数据准确性
- 请描述一次你通过数据分析发现并解决人事风控问题的经历
- 如何设计一个考勤异常监控看板？关键指标有哪些？
- 你如何将零散的人事数据需求标准化并产品化？
- 遇到客户对数据报告提出不合理要求时，你会怎么处理？
- 用Excel分析人力成本，你会关注哪些维度？
职位点评
65
综合评分
稳定大厂、薪资适中、偏业务数据分析，WLB一般。
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。
更适合这类人
该职位最适合看重薪资稳定性和职业发展的求职者，如果你是追求高薪或前沿技术的人，可能不太适合。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利75
成长发展65
工作生活50
使命价值60
薪资福利
75中等
薪资明确且处于市场中等水平，大公司福利齐全，补偿性动机能得到较好满足。
薪资信号市场水准 (10K-15K/月)
成长发展
65中等
技术栈为主流现代工具（Excel、FineBI），但非前沿，岗位强调产品化沉淀，有一定成长空间但深度有限。
技术前沿主流现代技术
技术栈Excel、FineBI
业务类型profit_center
工作生活
50较低
仅现场办公，地点可能处于市区，未提及弹性工作，WLB信号不明确。
工作模式仅现场办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
60中等
金融保险行业稳定成熟，岗位服务内部及客户，社会价值中性，创新跟随主流。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度稳健跟随主流
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