渣打银行
Associate Director, Data Enablement
Associate Director, Data Enablement
发布于 3 天前中层管理(经理/总监)
上海市
高级经验
全职员工
仅现场办公
本科
信息技术与基础设施
仪表板
客户体验
数据仓库
数据分析
数据建模
数据治理
数据赋能
风险管理
自助服务工具
AI 估算 · 40k–60k
外资银行中层管理岗位，数据方向需求大，薪资具有竞争力，结合上海市场水平估算。
职位详情
关于这个职位
该职位是渣打银行中国区Affluent团队的数据赋能副总监，负责制定数据赋能战略，将中央数据能力与业务需求对接，推动营收增长、客户体验和运营效率提升
你需要与数据分析团队紧密合作，构建数据资产、自助工具和 actionable insights，并担任业务团队的数据顾问
最低要求
教育背景：数据科学、计算机科学、信息系统、统计学、商科、金融或相关领域的学士学位
认证：Python
语言：精通英语和中文，尤其是写作能力
工作职责
战略**
定义并拥有Affluent团队的数据赋能路线图，与业务增长优先事项、客户旅程改进和风险管理目标保持一致
与数据分析团队合作，构建针对Affluent细分市场的特定数据市场、聚合和派生数据集，以满足商业用例
确保Affluent特定的数据需求被纳入中央数据仓库路线图
在企业级数据治理论坛中倡导Affluent业务需求，确保数据定义、质量规则和访问政策反映该细分市场的独特需求
对标行业同行的数据赋能实践和新兴趋势，推荐新的数据解决方案以赋能业务团队和成果
业务**
担任Affluent业务领导和一线团队的可信数据顾问，将商业需求转化为数据需求，并交付合适的解决方案（仪表板、报告、分析模型、警报）
与业务利益相关者合作，推动可衡量的业务成果，并监控销售效率、客户满意度和投资组合健康的关键绩效指标——确保数据准确、及时且可操作
为一线和总部团队提供直观的自助服务工具和个性化客户洞察，使他们能够进行更有意义的对话并主动满足客户需求
建立持续反馈循环，定期审查数据解决方案的业务影响，并根据用户输入持续优化
流程**
管理从捕获Affluent业务数据需求、转化为技术规范，到与数据分析团队协作进行数据提取、转换和加载的全过程
设计并维护Affluent特定的数据模型和聚合（例如客户盈利能力、产品持有量、风险评分），作为报告和分析的基础
构建并维护Affluent数据资产目录，包括定义、血缘和业务词汇表，以确保透明度和业务用户的易发现性
实施简化的新数据解决方案请求到交付流程，平衡速度与质量和治理
推动日常报告任务的自动化，使业务分析师能够专注于更深入的洞察和主动咨询
人才与团队**
与Affluent一线和总部团队、数据分析团队及其他相关团队建立牢固的工作关系，制定联合路线图
识别技能差距并投资于技能提升，以保持角色的敏捷性和竞争力
推广好奇心和持续改进的文化，鼓励团队尝试新的分析技术并提出创新的数据驱动计划
风险管理**
确保所有Affluent数据产品和工具符合内部数据治理政策、监管要求和信息安全标准
理解、承认并遵守适用当地法律法规以及渣打银行内部政策中规定的个人职责要求
通过了解适用当地法律法规的最新发展，有效确保并加强内部控制
勤奋履行职责，作为个人或团队成员贡献努力，以避免任何实际或潜在的法律制裁、监管处罚、重大财务损失或对银行声誉的不利影响
对未能遵循相关规则和流程、未能适当履行职责以及未能实施纠正措施负责
配合任何监管失败的调查或审查，例如问责审查
治理**
适当履行管理职责，确保内部控制的有效性
对因员工负有管理和/或领导职责的事件导致的监管失败或风险负责
对因内部控制失效导致的重大损失负责
确保流程符合银行的风险和控制框架以及相关监管标准
监控运营流程的有效性，并主动建议改进以降低风险
监管与商业行为**
展示模范行为，践行集团的价值观和行为准则
个人负责将最高标准的道德（包括监管和商业行为）嵌入渣打银行
这包括理解并确保遵守所有适用法律、法规、指南和集团行为准则的字面意思和精神
有效且协作地识别、升级、缓解和解决风险、行为和合规事项
关键利益相关者**
制定并管理利益相关者参与策略，以确保数据解决方案和数据赋能计划的顺利实施
其他职责**
将“Here for good”以及集团的品牌和价值观嵌入中国Affluent流程与风险管理
根据集团、国家、业务或职能政策和程序履行其他分配职责
多重职能（双重职责）
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 外资银行平台，体系成熟，职业发展路径清晰
- 岗位处于数据驱动的核心，接触前沿数据技术和业务场景
- 职责涵盖战略、业务、技术和管理，综合性强，成长空间大
- 薪资福利有竞争力，且银行稳定性高
- 需要同时管理多个利益相关方（业务、科技、合规），协调难度大
- 银行合规要求严格，数据治理流程繁琐，可能影响创新速度
- 适合具有丰富数据分析和业务经验，希望在大型金融机构中担任数据领导角色，且擅长跨部门协作和战略规划的资深人士
缺点 / 挑战
- 作为中层管理，需承担业绩和合规双重压力
角色解读
- 可向更高级别的数据负责人或首席数据官（CDO）方向发展
- 积累银行业务深度，可转型为业务条线高管或综合管理岗位
- 横向拓展至集团其他区域或职能的数据领导角色
- 制定并执行Affluent团队的数据赋能战略路线图，与业务增长和客户体验目标对齐
- 与数据分析团队合作，构建细分市场的数据资产（数据市场、聚合数据集）和自助服务工具
- 担任业务领导的数据顾问，将商业需求转化为数据解决方案，推动营收和效率提升
- 管理数据治理、风险合规，确保数据产品符合内外部标准
- 精通数据分析、数据建模和数据仓库技术，熟悉Python等工具
- 强大的商业理解力和沟通能力，能桥接技术与业务
- 项目管理能力，能管理端到端的数据需求交付流程
- 数据治理和风险管理知识，确保合规性
申请策略
- 研究渣打银行的“Here for good”文化，在面试中体现价值观契合
- 准备一个数据赋能案例，展示从需求识别到交付的完整过程
- 突出过往数据赋能或数据战略项目的成果，用具体数据量化对业务的影响（如营收增长、效率提升）
- 强调与业务团队合作的经验，展示将商业需求转化为技术解决方案的能力
- 列出管理经验，包括团队领导、跨部门协调和利益相关者管理
- 提及数据治理和合规相关经验，尤其金融行业经验
- 强化数据分析工具（Python、SQL）和数据建模能力
- 了解银行核心业务术语（如客户盈利能力、风险评分）将加分
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化回答行为问题
- 对于技术问题，先明确问题边界，再提出方法论和具体工具
- 强调跨部门协作和沟通能力，展示如何影响无直接汇报关系的团队
- 请描述一次你如何通过数据赋能推动业务增长的经历
- 你如何平衡业务需求的快速交付与数据治理要求？
- 在大型组织中，你是如何说服利益相关者采纳数据解决方案的？
- 你如何看待数据赋能团队的组织结构和汇报线？
- 请举例说明你如何管理数据质量或数据标准化的项目
职位点评
72
综合评分
外资银行中层数据管理岗，薪资福利优厚，发展空间较好，但工作强度可能较高。
更适合这类人
最适合重视薪酬福利和职业发展的求职者，对工作生活平衡要求不高。
表现最好
薪资福利
相对薄弱
工作生活
薪资福利85
成长发展75
工作生活60
使命价值70
薪资福利
85较高
外资银行中层岗位，薪资福利具有市场竞争力，明确提及退休储蓄、医疗、保险等福利，整体补偿性较高。
薪资信号未披露（AI估算：40K-60K/月）
福利待遇core bank funding for retirement savings、medical and life insurance、annual leave、parental/maternity (20 weeks)、sabbatical (12 months maximum)
成长发展
75中等
岗位涉及前沿数据技术和战略规划，有技能提升和横向发展机会，但JD未明确提及晋升通道或培训计划。
技术前沿主流现代技术
技术栈数据仓库、数据建模、Python、自助服务工具、数据治理
成长机会upskilling、invest in upskilling
业务类型profit_center
工作生活
60中等
上海核心地段工作，未明确远程办公，银行工作强度一般较高，但提供一定假期福利。
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）
工作生活平衡annual leave、parental/maternity (20 weeks)、sabbatical (12 months maximum)
使命价值
70中等
银行业稳定成熟，岗位推动数据驱动转型有一定社会价值，但整体意义感中等。
行业发展稳定成熟行业
社会影响中性/一般
使命信号drive commerce and prosperity、be here for good
创新程度积极采用新技术
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