中国平安
精算评估岗
精算评估岗
发布于 大约 15 小时前普通员工/个人贡献者
上海市
中级经验
全职员工
仅现场办公
本科
财务与会计
Sql
保险
内含价值
准备金评估
数据挖掘
机器学习
精算
AI 估算 · 15k–25k
保险精算岗专业技能要求高，市场薪资中等偏上，上海地区合理范围。
职位详情
关于这个职位
该职位负责保险精算评估工作，包括负债与价值评估、财报利润分析、赔付成本预测（应用机器学习模型）以及再保业务评估
需要扎实的精算、统计和编程能力，适合希望在保险行业深耕的专业人才
最低要求
本科及以上学历，精算/数学/统计等相关专业
熟练使用SQL语言，掌握Python/R且擅长编程者优先考虑
熟悉常用的统计学习方法和机器学习算法，有较好的文字、数据、图表呈现能力
通过三门或以上精算资格考试课程
工作职责
负债及价值评估：I17准则及2号准则的准备金负债评估、内含价值及新业务价值的评估，支持集团结算及披露工作
财报利润分析：两套准则的利润溯源及分析
赔付成本分析预测：应用机器学习模型、数据挖掘技术分析挖掘健康险业务成本数据，建立优化成本分析预测模型
再保业务评估：再保安排及结算
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 保险行业稳定，精算专业性强，技能积累有长期价值
- 应用机器学习等前沿技术，提升数据分析能力
- 大型平台（平安）提供完善的培训和晋升体系
- 工作涉及大量数字和模型，对细致度和耐心要求高
- 行业监管变化可能导致工作内容调整
- 适合数学、统计背景，对保险精算有浓厚兴趣，愿意长期投入专业发展且抗压能力强的求职者
缺点 / 挑战
- 精算考试压力大，需持续学习
角色解读
- 精算师 → 高级精算师 → 精算经理 → 首席精算师
- 可向数据分析专家或保险产品开发方向转型
- 积累行业经验后，可进入监管机构或咨询公司
- 负责保险负债评估和内含价值计算，支持集团结算与披露
- 进行两套准则下的财报利润分析，追溯利润来源
- 应用机器学习模型预测健康险赔付成本，优化成本分析模型
- 评估再保业务，安排再保结算
- 扎实的精算理论知识和精算资格考试通过情况
- 熟练使用SQL进行数据提取和处理
- 掌握Python或R编程，能进行数据分析和机器学习建模
- 熟悉常用统计学习方法和机器学习算法
申请策略
- 关注平安精算部门的研究方向和业务重点
- 准备好精算考试的相关证明和成绩单
- 面试前复习精算基础知识与公司最新动态
- 突出精算考试通过科目数量和成绩
- 强调数据分析项目经验，尤其是SQL和Python/R的应用
- 展示机器学习模型在实际问题中的应用成果
- 如有保险相关实习或项目经验，重点描述
- 深入学习机器学习算法，尤其是时间序列预测和分类模型
面试指南
- 对于理论题：先给出定义或原理，再结合实际工作经验阐述
- 对于模型问题：说明模型选择理由、特征工程、评估指标和改进过程
- 对于行为题：使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）
- 请解释IFRS 17下准备金评估的要点
- 你如何应用机器学习模型进行赔付成本预测？请举例
- 描述一次你使用SQL处理复杂数据的经历
- 精算考试中你擅长哪门课程？为什么？
- 你如何看待再保险安排对保险公司的作用？
职位点评
69
综合评分
保险精算岗，技术前沿，专业性强，但工作地点固定且WLB未明确。
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
适合追求专业成长和技能提升的求职者，能接受固定办公模式。
表现最好
成长发展
相对薄弱
工作生活
薪资福利70
成长发展75
工作生活60
使命价值65
薪资福利
70中等
薪资处于市场中等水平，福利未在JD中明确说明，但公司平台稳定，补偿性满足一般。
薪资信号市场水准 (15K-25K/月)
成长发展
75中等
工作涉及机器学习前沿技术，专业成长空间大，但晋升路径未在JD中明确提及。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、R、SQL、机器学习
业务类型profit_center
工作生活
60中等
仅现场办公，地点在上海，未提及弹性工作或加班情况，生活化动机满足一般。
工作模式仅现场办公
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
65中等
保险行业成熟稳定，工作对社会有实际价值，但使命感信号不强。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
中国平安 的其他在招职位
相似职位推荐
Watch Jobs