高级项目经理（BI分析开发）

优缺点分析

角色解读

• 可向资深数据架构师、BI技术专家或数据分析团队管理方向发展
• 在金融数字化转型背景下，具备AI+数据复合能力的人才将更具竞争力
• 负责研发效能场景下的数据看板与指标体系开发，支撑日常管理与运营监控
• 利用Python、SQL及BI工具进行数据处理与可视化，并结合AI大模型提升分析效率
• 精通Python与复杂SQL调优，具备扎实的大数据开发与数据分析能力
• 熟练使用FineBI等数据可视化工具，并了解大模型/AI工具在数据分析中的落地应用

申请策略

• 了解平安集团的数字化转型战略及研发效能管理理念，面试时可结合金融业务场景探讨数据如何赋能业务提效
• 突出复杂SQL调优、Python数据处理及FineBI等可视化看板开发的具体项目成果
• 重点展示利用大模型/AI工具提升数据分析效率的实际落地案例
• 深入学习AI Agent在数据链路中的应用，了解大模型辅助SQL生成与自动报告生成的前沿技术
• 提升数据资产治理与研发效能指标体系设计的理论认知

面试指南

• 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果）回答项目经验，重点突出技术难点、解决思路及最终带来的业务价值（如耗时降低、效率提升）
• 对于AI应用问题，强调工具选型、落地场景及实际产出效率的量化对比
• 请分享一个你主导的复杂SQL调优或数据看板开发项目，遇到了哪些性能瓶颈及解决思路？
• 在研发效能管理场景中，你是如何设计指标体系并保证数据准确性的？
• 你是否有使用大模型或AI工具辅助数据分析的实际经验？请举例说明落地效果
• 面对大量脏数据和重复数据，你的数据治理流程和优化策略是什么？
• 复习SQL高级调优技巧与Python数据处理库（如Pandas）
• 提前了解FineBI等BI工具的高级功能，并准备1-2个AI辅助数据分析的真实案例