宏利
Senior Data Scientist
Senior Data Scientist
发布于 4 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据科学
数据科学
Genai
Machine Learning
Sas
Sql
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
跨国金融巨头Health AI核心岗，前沿技术栈与业务影响力强，混合办公但协调压力较大。
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。
薪资怎么样
8万
比数据科学中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
46 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责在宏利健康价值链中构建和部署机器学习及生成式AI解决方案
你需要将复杂的业务需求转化为可扩展的AI模型，并指导亚洲各市场的AI团队，推动数据驱动的业务增长和客户体验提升
最低要求
年以上数据科学和机器学习经验，最好在零售金融服务行业，有健康/保险/再保险领域经验者优先（巨大加分项）
具有多变量分析、建模、细分以及使用统计技术进行健康/理赔分析的实践经验
精通AI/ML模型的概念和构建，熟练使用数据挖掘语言/工具，如Python、SAS、R、SQL或同等工具
具有部署分析解决方案的丰富经验，包括目标定位、测试与控制开发、响应跟踪和分析
能够将复杂的业务问题转化为分析需求，并基于内部和外部最佳实践提出可操作的解决方案
具备出色的沟通和演示能力，能够说服广泛的同事
能够从零开始领导并建立倡议，并处理高度的模糊性
能够与利益相关者和外部合作伙伴保持牢固、高效的关系
能够独立工作，同时也是优秀的团队合作者
适应高度监管的商业环境
能够处理难以衡量确切财务影响的分析解决方案，或在没有立即产生重大财务影响的情况下与利益相关者保持一致
能够应对特定市场中数据可用性和数据质量问题对构建可靠分析解决方案的挑战
能够协调区域和本地多个利益相关者的多方努力以部署分析发现
能够管理目标/优先级冲突的利益相关者
工作职责
利用数据和高级分析技术，基于对健康业务的深入理解
在健康价值链中构建机器学习和GenAI解决方案
将分析洞察和解决方案转化为具有可衡量收益的业务行动，并将其整合到工作流程中
利用数据科学知识设计和实施Health AI解决方案评估和监控框架
在健康价值链的各个环节（从预防和参与到理赔、提供商洞察和客户体验）交付机器学习、生成式AI和高级分析能力
领导亚洲市场Health AI解决方案的设计、开发、部署和持续改进，确保可衡量的业务和客户成果
跟踪、评估和报告AI项目收益、模型性能、采用情况和运营影响
识别改进机会和新的Health AI用例
通过提高数据质量、优化内部数据资产、识别相关外部健康和临床数据源以及加强数据治理实践来支持健康数据战略
开发预测性、规定性和GenAI支持的解决方案，以支持盈利增长、主动风险管理、个性化健康参与、理赔效率和更好的客户成果
与全球、区域和市场团队合作，建立Health AI建模标准、可重用解决方案模式、治理框架和符合AI CoE标准的负责任AI实践
建立并维护区域模型和AI解决方案库，以捕获、监控、诊断和持续改进生产中的模型和AI资产
为国内分析和AI团队提供高级定量分析、模型开发、GenAI解决方案设计、评估方法和领域特定解释方面的专家指导
将复杂的健康业务需求转化为清晰的分析需求和可扩展的AI解决方案，平衡上市速度、技术严谨性、监管期望和运营可行性
通过数据驱动的定向、个性化、下一步最佳行动建议和健康洞察解决方案，实现与潜在客户、客户、顾问和分销合作伙伴更有效的互动
指导国内AI团队设计、开发和解释活动及Health AI倡议，具备强大的分析严谨性和清晰的结果衡量
通过应用分析和AI支持银保、数字、代理和直销渠道，改善定向、产品个性化、健康参与和销售效率
识别市场、产品、渠道和健康旅程特定的挑战，并提出以客户为中心、可扩展且合规的实用AI和分析解决方案
与区域和BU利益相关者合作，确定Health AI倡议的优先级，优化决策和活动，并使用例与战略业务价值和客户需求保持一致
建立区域和BU级别的结果跟踪、报告和最佳实践，用于AI支持的活动、健康分析倡议和模型驱动的业务计划
识别表现不佳的根本原因，并在数据、模型设计、部署、采用和业务执行方面推荐可操作的改进
及早升级新兴风险并为市场定义缓解行动，包括模型风险、数据限制、采用障碍以及监管或运营约束
与区域和本地市场利益相关者合作，制定年度Health AI业务计划、路线图、优先级和目标
优先资格
具有健康/保险/再保险领域的经验是巨大加分项
具有Azure、Hadoop、Hive、Spark等任何大数据/云解决方案的经验是加分项
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 处于GenAI和Health AI的前沿应用领域，能够积累极具市场竞争力的前沿技术经验
- 跨国金融巨头平台，项目资源丰富，能够接触亚洲多市场的复杂业务场景
- 混合办公模式（Hybrid）提供了一定的工作灵活性，有助于平衡工作与生活
- 金融行业高度监管，AI模型的部署和落地需要满足严格的合规和风控要求，流程可能较长
- 适合具备扎实数据科学功底、拥有丰富跨部门协作经验，且对健康科技和生成式AI有浓厚兴趣的资深技术人才
缺点 / 挑战
- 需要协调区域和本地多个利益相关者，处理目标冲突和数据质量问题，沟通成本较高
角色解读
- 纵向可晋升为数据科学总监或首席数据科学家，负责更大范围的区域或全球AI战略
- 横向可转型为AI产品负责人或健康科技业务线负责人，将技术深度与商业价值深度结合
- 负责在健康价值链中构建和部署机器学习及生成式AI解决方案，将业务需求转化为可扩展的AI模型
- 领导亚洲市场Health AI解决方案的设计与持续改进，跟踪评估AI项目收益与模型性能
- 为区域内各国的分析和AI团队提供专家指导，建立建模标准、治理框架和负责任的AI实践
- 精通Python、SAS、R、SQL等数据挖掘语言，具备扎实的统计学和多变量分析基础
- 拥有6年以上数据科学和机器学习经验，熟悉大数据和云解决方案（如Azure、Spark等）
- 具备出色的跨部门沟通与利益相关者管理能力，能在高度监管和模糊的环境中推动项目落地
申请策略
- 在求职信或面试中展现对宏利健康战略的理解，说明你的技术背景如何直接赋能其健康价值链
- 重点突出在金融或健康/保险领域的数据科学项目经验，特别是机器学习和GenAI的实际落地案例
- 展示处理复杂业务问题、协调多方利益相关者并推动分析解决方案转化为业务价值的经历
- 强调在高度监管环境下的模型部署经验，以及对数据治理和模型风险管理的理解
- 深入了解生成式AI（GenAI）在健康保险和理赔场景中的最新应用案例和评估框架
- 提升跨文化沟通和区域团队领导力，学习如何在模糊和多变的环境中制定AI战略路线图
面试指南
- 采用STAR法则（情境、任务、行动、结果），重点突出在复杂环境下的问题解决能力和跨部门影响力
- 对于技术+业务的综合问题，采用“技术严谨性+业务可行性+合规安全性”的三维框架进行回答
- 请分享一个你从零开始构建并部署机器学习或GenAI解决方案的完整案例，遇到了哪些挑战？
- 在高度监管的金融环境中，你如何平衡AI模型的创新性与合规性、模型风险？
- 当区域和本地利益相关者的目标发生冲突时，你如何推动Health AI项目的优先级排序和落地？
- 你如何评估和监控Health AI解决方案的业务收益，特别是当财务影响难以直接衡量时？
- 提前了解宏利在亚洲市场的健康险业务布局及近期的AI/数字化转型战略
- 准备1-2个关于数据质量挑战或模型部署失败后复盘的真实案例，展现你的反思与迭代能力
职位点评
薪资福利80
成长发展85
工作生活65
使命价值75
薪资福利
80较高
跨国金融巨头的高级数据科学家岗位，薪资处于市场中上水平，但JD中未详细披露具体福利细节。
薪资信号偏高 (6千–10万/月)
成长发展
85较高
岗位涉及GenAI、Health AI等前沿技术，且需要领导亚洲市场解决方案并指导各国团队，技术成长与领导力发展空间大。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SAS、R、SQL、Azure、Hadoop、Hive、Spark、Machine Learning、GenAI
业务类型profit_center
工作生活
65中等
明确提供混合办公模式（Hybrid），但金融行业高级岗位通常面临较高的业务压力和多方协调工作，WLB具体情况因团队而异。
工作模式混合式弹性办公
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
75中等
致力于健康价值链的优化，通过AI改善客户健康参与和理赔效率，具有一定的社会正向价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响正向社会影响力较高
使命信号helping people make their decisions easier and lives better
创新程度积极采用新技术
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