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Consultant/ Senior Consultant / Manager (Data Business Analyst) - Engineering - Hong Kong (107191)技术与转型
Consultant/ Senior Consultant / Manager (Data Business Analyst) - Engineering - Hong Kong (107191)技术与转型
发布于 2 小时前中层管理(经理/总监)
全职员工仅现场办公商业分析
商业分析
Aws Redshift
Gcp Bigquery
Sql
数据建模
数据治理
粤语
英语
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
顶尖咨询平台、前沿AI与数据技术栈、高成长空间，适合抗压能力强且追求职业发展的复合型人才。
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
5万
比商业分析中位数高
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 520 个在招 · 其中商业分析 6 个
市场机会
选择适中
香港特别行政区 · 商业分析 · 19 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位隶属于德勤技术与转型团队，主要负责与业务部门合作，深入挖掘数据需求并将其转化为清晰的数据映射和转换逻辑
你需要具备扎实的SQL技能和现代云数据平台经验，并能用通俗易懂的语言向非技术人员解释复杂的数据概念
此外，你还将探索利用AI工具自动化数据分析工作流，推动业务创新
最低要求
拥有5年以上金融服务（FS）领域数据业务分析师或类似岗位的专业工作经验
母语为粤语，且英语（书面和口语）流利（严格要求）
具备高级SQL技能，在数据发现、映射和转换逻辑方面有丰富经验
拥有云数据解决方案的实操经验，如GCP BigQuery、AWS Redshift或Snowflake
扎实掌握数据建模基础、数据血缘和PII（个人身份信息）保护规则
具备出色的细节关注度和人际交往能力，能够用通俗易懂的语言解释数据概念
对利用AI工具/技术优化数据分析流程表现出浓厚的兴趣或热情
工作职责
业务协作：直接与业务用户合作，收集、澄清业务目标，并将其转化为精确的功能和非功能数据需求
数据发现与映射：进行实操数据发现，定义源到目标的数据映射，并使用高级SQL技能阐明复杂的转换逻辑
清晰沟通：将技术数据规范、数据治理规则和平台限制转化为通俗易懂的语言，供业务决策者和非技术最终用户使用
数据治理与合规：深入理解数据血缘、数据安全和PII处理，确保符合监管和隐私标准
现代数据平台集成：与使用云平台（如BigQuery、Redshift、Snowflake）的数据工程团队合作，应用核心数据建模原则指导清洁数据消费层设计
工作流创新：持续探索并实施AI辅助工具和技术，以简化和自动化数据业务分析工作流
优先资格
具有管理或技术咨询背景
拥有将AI/LLM工具应用于数据文档、SQL生成或工作流自动化的实操经验
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 依托顶尖的咨询平台，能接触金融服务行业最前沿的数字化转型项目
- 岗位融合了传统数据治理与前沿AI技术，技能组合极具市场竞争力
- 需要频繁在非技术业务方和技术工程团队之间斡旋，对沟通能力和抗压能力要求极高
- 金融行业对数据合规和PII保护要求严苛，容错率低
- 适合具备扎实技术底座、出色沟通能力，且对AI赋能数据分析有热情的复合型数据人才
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从高级数据BA向数据产品负责人或咨询团队管理层发展
- 在金融服务数字化转型的浪潮中，积累深厚的行业Know-how，成为数据战略与AI落地的核心专家
- 深入业务一线，挖掘并澄清数据需求，将其转化为具体的数据映射和转换逻辑
- 搭建业务与技术团队之间的沟通桥梁，用通俗语言解释复杂数据概念
- 探索并引入AI工具，自动化和优化数据分析工作流
- 精通SQL及云数据平台（BigQuery/Redshift/Snowflake），具备扎实的数据建模与治理知识
- 极强的跨部门沟通能力，能无缝切换技术与业务语言
- 对AI/LLM工具在数据领域的应用有敏锐嗅觉和实操兴趣
申请策略
- 了解德勤EAD团队在AI与数据领域的最新白皮书或案例，面试时展现对咨询行业数字化转型的深刻理解
- 突出在金融服务（FS）领域的数据项目经验，特别是复杂数据映射和转换逻辑的落地案例
- 展示使用AI/LLM工具优化工作流的具体成果或探索经历
- 强调粤语和英语的双语沟通能力及跨部门协作经验
- 深入学习生成式AI在数据文档生成、SQL辅助编写方面的最新应用
- 复习并强化金融领域的数据合规、PII保护及数据血缘治理知识
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出“业务理解-技术转化-沟通对齐”的闭环
- 在回答AI应用时，强调“效率提升”和“准确性保障”的平衡
- 请分享一个你通过数据发现解决复杂业务需求的案例，你是如何定义数据映射的？
- 当业务方提出不合理的数据需求时，你如何用通俗的语言向他们解释技术限制？
- 你曾如何利用AI工具优化数据分析或文档编写工作流？
- 在金融行业中，你是如何确保数据处理符合PII保护和数据治理标准的？
- 准备1-2个在FS行业处理复杂数据治理和合规的真实案例
- 了解德勤在GenAI和数据转型方面的最新战略和服务产品
职位点评
薪资福利80
成长发展90
工作生活60
使命价值75
薪资福利
80较高
作为高级别咨询岗位，提供具有市场竞争力的薪酬体系，符合当地金融与咨询行业的市场定价。
薪资信号未披露（AI估算：3.5千–6.5万/月）
成长发展
90较高
岗位涉及前沿AI工具应用与云数据平台，且处于咨询行业核心业务线，技能成长与行业视野拓展空间巨大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈SQL、GCP BigQuery、AWS Redshift、Snowflake、AI/LLM、Data Modeling
业务类型profit_center
工作生活
60中等
咨询行业通常面临较高的项目交付压力，但成熟外企在合规和员工关怀方面有一定保障，具体WLB视项目而定。
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
75中等
推动金融服务行业的数字化与AI转型，具有较高的行业社会价值和技术使命感。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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