宏利
Senior Data Scientist
Senior Data Scientist
发布于 3 天前普通员工/个人贡献者
全职员工混合式弹性办公数据分析与科学
数据分析与科学
Genai
Sas
Sql
机器学习
健康数据分析
值不值得投
75综合评分
综合评分 75
高级健康AI数据科学家，技术前沿、平台大、WLB一般，薪资有竞争力但未明确。
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。
薪资怎么样
48K
比数据分析与科学中位数高
发布情况
新岗位 · 2 天前发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
73 个在招
市场机会
选择不多
香港特别行政区 · 数据分析与科学 · 8 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责利用数据和高级分析技术，为健康业务构建机器学习和GenAI解决方案，推动业务行动并优化客户体验
要求6年以上数据科学和机器学习经验，最好有零售金融服务或健康保险领域背景
最低要求
年以上数据科学和机器_learning经验，最好在零售金融服务行业，健康/保险/再保险领域经验优先
多变量分析、建模、细分和健康/索赔分析使用统计技术的实践经验
AI/ML模型的概念和构建专家，也使用数据挖掘语言/工具如Python, SAS, R, SQL或等效工具
任何大数据/云解决方案如Azure, Hadoop, Hive, Spark等经验优先
强大的分析解决方案部署经验，包括目标定位、测试和对照开发、响应跟踪和分析
经验将复杂业务问题转化为分析要求，并基于内部和外部最佳实践提出可行解决方案
强大的沟通和表达能力，能够说服广泛的同事
能够从头开始领导和建立计划，并处理高度模糊性
能够与利益相关者和外部合作伙伴保持强大、高效的关系
能够独立工作以及作为良好的团队合作者
高度监管的业务环境
一些分析解决方案难以衡量确切财务影响，或在正确路径上但无直接重大财务影响，以及如何与利益相关者对齐
数据可用性和数据质量在某些市场可能始终是构建健全分析解决方案的挑战
部署分析发现需要多个利益相关者在区域和本地的多重努力
管理具有冲突目标/优先级的利益相关者
工作职责
提供健康价值链中的机器学习、生成式AI和高级分析能力，从预防和参与到索赔、提供商洞察和客户体验
领导健康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项目效益、模型性能、采用情况和运营影响，识别改进机会和新的健康AI用例
支持健康数据战略，通过改善数据质量、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
开发预测性、规范性和GenAI赋能解决方案，支持盈利增长、主动风险管理、个性化健康参与、索赔效率和更好的客户成果
与全球、区域和市场团队合作，建立健康AI建模标准、可重用解决方案模式、治理框架和负责任的AI实践，符合AI CoE标准
建立和维护区域模型和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
为本地分析和AI团队提供高级定量分析、模型开发、GenAI解决方案设计、评估方法和特定领域解释的专业指导
将复杂的健康业务需求转化为清晰的分析要求和可扩展的AI解决方案，平衡市场速度、技术严谨性、监管期望和运营可行性
通过数据驱动的定位、个性化、下一个最佳行动建议和跨渠道健康洞察解决方案，与潜在客户、客户、顾问和分销伙伴进行更有效的互动
指导本地AI团队在设计、开发和解释健康AI活动和举措时，具有强大的分析严谨性和清晰的结果衡量
支持银行保险、数字、代理和直接渠道，通过应用分析和AI改善定位、提供个性化、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，并提出实用的、以客户为中心的、可扩展且合规的AI和分析解决方案
与区域和业务部门利益相关者合作，优先考虑健康AI举措，优化决策和活动，并将用例与战略业务价值和客户需求对齐
建立区域和业务部门级别的结果跟踪、报告和最佳实践能力，用于AI驱动的活动、健康分析举措和模型驱动的业务计划
识别业绩不佳的根本原因，并跨数据、模型设计、部署、采用和业务执行推荐可行的改进措施
尽早升级新出现的风险，并为市场定义缓解措施，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，制定年度健康AI业务计划、路线图、优先级和目标
优先资格
零售金融服务行业经验优先
健康/保险/再保险领域经验优先
大数据/云解决方案如Azure, Hadoop, Hive, Spark等经验优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 在健康保险领域应用前沿AI技术，行业前景稳定
- 跨国企业平台，有丰富的学习资源和职业发展机会
- 工作涉及多个市场和团队，能积累广泛经验
- Hybrid工作模式提供一定灵活性
- 需要应对高度监管的业务环境，合规要求严格
- 跨区域协调多个利益相关者，可能面临沟通和优先级冲突
- AI解决方案的效果衡量有时不直接，需要耐心推动
- 适合具有深厚数据科学背景、对健康保险领域感兴趣、善于沟通和项目协调的高级专业人士
缺点 / 挑战
- 数据质量和可用性在不同市场可能存在挑战
角色解读
- 从高级数据科学家发展为数据科学团队负责人或AI专家
- 深入健康保险领域，成为业务分析和AI解决方案的资深顾问
- 转向管理角色，领导区域或全球健康AI项目
- 设计和部署健康AI解决方案，涵盖预防、理赔到客户体验的全流程
- 领导数据分析和建模工作，将业务问题转化为可执行的AI策略
- 与跨区域团队合作，建立健康AI标准和治理框架
- 监控和评估AI项目效益，优化模型性能和业务影响
- 精通Python、SAS、R、SQL等数据分析和建模工具
- 具备大数据和云平台经验，如Azure、Hadoop、Spark
- 熟悉机器学习和GenAI技术，并能应用于健康领域
- 强大的沟通能力，能够与利益相关者协调并推动项目落地
申请策略
- 研究宏利的健康业务和AI战略，定制简历和求职信
- 准备案例，展示如何将复杂业务问题转化为数据驱动的解决方案
- 突出6年以上的数据科学和机器学习项目经验，尤其是健康或保险相关
- 展示使用Python、SAS等工具进行数据分析和建模的具体案例
- 强调跨团队协作和推动AI解决方案落地的成果
- 提及在监管环境中工作的经验，以体现合规意识
- 学习最新的GenAI技术，并探索其在健康领域的应用
- 加强大数据平台如Azure、Spark的实践经验
面试指南
- 使用STAR方法（情境、任务、行动、结果）结构化回答项目经验
- 强调对监管要求的理解和采取的具体合规措施
- 突出技术选型和业务价值之间的平衡
- 请描述一个你领导的数据科学项目，如何从问题定义到解决方案部署？
- 你如何在高度监管的环境中确保AI模型的合规性和有效性？
- 谈谈你使用GenAI技术解决业务问题的经验？
- 如何与非技术背景的利益相关者沟通复杂的分析结果？
- 在数据质量不佳的市场，你如何构建可靠的分析解决方案？
职位点评
薪资福利70
成长发展85
工作生活65
使命价值80
薪资福利
70中等
职位未披露具体薪资，但作为高级数据科学家在跨国金融机构，预计薪资具有竞争力。
薪资信号未披露（AI估算：35K-60K/月）
成长发展
85较高
涉及前沿的GenAI和健康AI技术，有明确的学习和成长机会，但未提及晋升路径。
技术前沿前沿/新兴技术
技术栈Python、SAS、R、SQL、Azure、Hadoop、Spark、机器学习、GenAI
业务类型ambiguous
工作生活
65中等
工作模式为Hybrid，提供一定灵活性，但位于香港核心商业区，通勤可能不便，且未提及WLB保障。
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
80较高
在健康保险领域推动AI应用，有助于改善客户健康和业务效率，社会价值较高。
行业发展稳定成熟行业
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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