中国平安
模型算法岗（健康险中台）
模型算法岗（健康险中台）
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算法工程师
算法工程师
Nlp
Scikit-Learn
Sql
保险业务
数据建模
机器学习
特征工程
统计分析
值不值得投
74综合评分
综合评分 74
平安大厂核心算法岗，技术栈主流且业务场景独特，发展性好，薪资面议待谈，WLB情况不明。
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
3.5万
比算法工程师中位数低
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 13150 个在招 · 其中算法工程师 2 个
市场机会
选择适中
深圳 · 算法工程师 · 17 个在招
职位详情
关于这个职位
负责健康险业务全链路的智能化升级，搭建竞品智能分析模型与医保政策缺口量化研判模型
利用NLP、机器学习等技术进行数据清洗、特征挖掘与建模，输出结构化洞察报告，为健康险产品责任迭代与差异化竞争提供核心算法支撑
最低要求
硕士及以上学历，统计学、应用数学、计算机科学、数据科学、人工智能、精算学、生物统计等相关专业
具备扎实的数理统计、机器学习、深度学习、数据建模理论基础
具备算法建模能力，熟练掌握回归分析、特征工程、聚类分类、时序预测、NLP文本挖掘、量化对比分析等算法，可独立搭建业务适配的数据分析、预测、评估模型，具备模型优化、调参、效果验证能力
具备数据处理能力，熟练使用Python、SQL进行海量多源数据清洗、关联、挖掘、分析，熟悉Pandas、Numpy、Scikit-learn等主流算法工具库，具备医疗、保险多维度异构数据处理经验优先
具备极强的数据洞察与逻辑拆解能力，可将业务需求转化为算法模型需求，通过量化数据输出可落地的业务结论，擅长从海量数据中挖掘趋势、缺口、差异问题
工具与可视化能力，熟练使用数据分析可视化工具，可输出结构化、可视化的算法分析报告、竞品对比模型、趋势研判成果
工作职责
一、工作职责:
健康险业务全链路智能化升级，依托AI算法、数据建模技术开展竞品深度分析、医保政策缺口研判，以算法结果反哺健康险产品责任迭代优化方案，支撑公司健康险产品差异化竞争
竞品智能分析模型搭建与落地：
搭建健康险竞品多维分析算法体系，基于NLP文本解析、特征挖掘、对比排序算法，自动化抓取、拆解、量化行业主流健康险产品的保障责任、免责条款、赔付规则、定价体系、增值服务等核心维度数据
构建竞品动态监测模型，实时追踪同业产品迭代、责任升级、费率调整策略，输出结构化竞品差异洞察报告，为产品差异化设计提供数据与算法支撑
医保政策缺口量化研判建模：
深度拆解国家及地方医保目录、报销比例、医保免责范围、大病保险报销规则、医保支付改革政策，搭建医保保障缺口量化评估模型
通过算法对比医保可报销范围与大众实际就医支出、高频自费医疗项目、特药耗材、高端诊疗服务的差异，精准定位医保保障盲区、额度缺口、场景缺口，明确商业健康险可承接的补充保障空间
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 背靠平安集团庞大生态，拥有海量真实医疗与保险数据资源，技术落地场景丰富且业务价值高
- 适合具备扎实算法功底且对保险/医疗健康行业感兴趣，希望将技术应用于垂直领域解决复杂业务问题的求职者
缺点 / 挑战
- 需深入理解复杂的医保政策与保险业务逻辑，对跨领域知识储备要求极高，业务转化压力大
角色解读
- 可向高级算法专家、数据科学家方向发展，或转型为懂技术的保险产品经理/业务战略分析师，成为业技融合的核心人才
- 搭建健康险竞品分析模型，利用NLP和特征工程自动化拆解竞品条款与定价，输出结构化洞察
- 扎实的数理统计与机器学习基础，精通Python/SQL及Scikit-learn等工具，具备NLP文本挖掘与数据建模实战能力
申请策略
- 在简历或面试中展示如何将抽象的业务问题（如‘医保缺口’）转化为具体的算法建模任务，体现业务洞察力
- 突出NLP文本处理、竞品分析建模、医保政策量化研究的相关项目经验，强调从数据到业务决策的闭环能力
- 补充医疗保险基础知识（如重疾险、医疗险条款结构），了解国家医保局最新政策导向，提升业务敏感度
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点描述业务痛点、算法选型依据、数据处理难点及最终带来的业务价值（如准确率提升、效率优化）
- 请介绍一个你使用NLP技术处理非结构化文本数据的完整案例
- 如何构建一个竞品价格与保障责任的量化对比模型？
- 面对缺失值多的医疗异构数据，你的清洗与特征工程策略是什么？
- 如何评估医保政策变化对商业健康险产品的影响？
- 复习机器学习经典算法原理，准备1-2个完整的端到端数据建模项目案例，并提前了解当前热门健康险产品及医保DRG/DIP支付改革背景
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活60
使命价值70
薪资福利
75中等
作为上市巨头企业，薪酬福利体系完善且稳定，但具体薪资面议，需结合个人谈判能力确定是否达到市场高位。
薪资信号面议 (2.5千–4.5万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及前沿的NLP与复杂业务建模，技术栈现代且具有挑战性，且在大型平台有清晰的业务落地场景，利于专业技能深化。
技术前沿主流现代技术
技术栈NLP、机器学习、Python、SQL、Scikit-learn、数据建模
业务类型profit_center
工作生活
60中等
未明确提及弹性工作制，通常此类核心研发/算法岗位工作强度较大，但地处深圳核心区通勤相对便利。
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
70中等
直接服务于健康险产品优化与医保缺口填补，有助于提升民众医疗保障水平，具有一定的社会价值与行业使命感。
行业发展稳定成熟行业
社会影响正向社会影响力较高
创新程度积极采用新技术
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