宏利
Data Analyst
Data Analyst
发布于 3 小时前基层主管/组长
全职员工混合式弹性办公数据分析
数据分析
Adls
Etl
Power Bi
Sql
Team Leadership
值不值得投
78综合评分
综合评分 78
跨国金融企业数据团队负责人岗位，技术栈现代、混合办公WLB较好，侧重团队管理与云数据湖交付。
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
3.5万
比数据分析中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
46 个在招
市场机会
选择不多
成都 · 数据分析 · 7 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位作为数据项目团队负责人，负责领导数据建模、ETL开发及数据可视化等工作，为业务提供数据洞察支持
你需要与高级利益相关者沟通，收集需求并管理项目交付，确保数据准确性和可靠性
最低要求
精通英语书面和口头沟通能力，能够与高级利益相关者有效沟通，并在业务和技术用户之间进行转化
熟练使用 SQL、Power BI、Python、Spark 和 Excel 等工具进行数据查询、操作、分析和可视化
具备云和大数据工具经验，如 ADLS、Data Factory、DataBricks，并在企业数据湖 (EDL) 平台上交付 ETL 和数据应用
在分析数据建模和模式设计方面具有深厚专业知识，包括设计可重用和可扩展的数据集及语义模型
具备团队领导和交付领导经验，包括利益相关者对齐、需求收集、规划、风险/问题管理以及推动团队实现目标
能够独立工作并具备自我驱动力
具备强大的分析和问题解决能力
统计学、数学、计算机科学或数据分析相关课程的本科学历
在数据分析师、BI 分析师、团队负责人或项目管理经验等一个或多个领域拥有 10 年以上经验
具备保险和/或金融行业经验
工作职责
担任团队负责人，为各业务和职能部门交付数据项目
领导数据建模活动（概念、逻辑和物理），交付可信、可重用的数据集和语义模型，以支持报告和分析
与高级利益相关者互动，确保在优先级和路线图方面保持一致
从利益相关者（包括业务所有者、业务用户、产品所有者等）处收集业务需求
准备项目计划和子计划（沟通、培训计划等）以及项目登记册（风险、问题、行动、决策）
指导日常项目活动，管理团队实现项目目标
领导团队通过基于云的企业数据湖 (EDL) 平台交付所需的 ETL 和其他数据应用
领导团队执行数据收集和清理，确保数据准确性和可靠性，进行数据转换并集成为适合分析的格式，开发图表/图形和仪表板，通过可视化支持的引人入胜的叙述向利益相关者展示数据洞察
定期向高级利益相关者提供更新并寻求指导
处理问题解决，并根据需要将问题/风险上报给发起人/指导委员会
为自动化流程做出贡献，以实现更快的部署
为测试、验证、验收和监控流程的标准化做出贡献，以提高用户信心
为建立项目交付标准做出贡献，确保可重用性和可扩展性
为建立最佳实践集中库做出贡献，在监督与保护数据之间取得平衡
优先资格
具备健康数据相关知识者优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 平台优势：宏利作为国际领先的金融服务提供商，提供全球化视野和规范的跨国企业工作体系
- 技术栈前沿：接触企业级数据湖、云原生大数据工具及自动化流程，技术积累深厚
- 团队管理机会：作为Team Lead，能锻炼项目管理、跨部门沟通及团队领导力，提升综合软实力
- 沟通成本高：需要频繁与高级利益相关者及跨部门团队对齐需求，对英语沟通和业务理解能力要求极高
- 适合具备10年以上数据分析经验、英语流利，且希望在金融/保险行业带领团队交付企业级数据项目的资深数据人才
缺点 / 挑战
- 交付压力大：需同时兼顾项目规划、日常交付、风险管控及标准化建设，多线程工作挑战较大
角色解读
- 可向数据团队负责人、数据架构师或数据分析总监等中高层管理或技术专家方向发展
- 在金融/保险行业深耕，转型为业务数据战略专家或数据产品负责人
- 作为数据项目团队负责人，领导团队进行数据建模、ETL开发和数据可视化，为业务提供数据洞察
- 与高级利益相关者沟通，收集业务需求，制定项目计划并管理日常交付活动
- 推动数据流程自动化和标准化，建立最佳实践库，确保数据资产的可重用性和安全性
- 精通 SQL、Python、Spark 等数据处理工具，以及 Power BI 等可视化工具，具备扎实的数据建模能力
- 熟悉云和大数据生态（如 ADLS、Data Factory、DataBricks），有企业数据湖平台交付经验
- 具备出色的英语沟通能力、项目管理能力和团队领导力，能有效对齐业务与技术需求
申请策略
- 了解宏利金融在健康数据或保险业务方面的数字化转型战略，面试时结合行业趋势提出数据赋能业务的见解
- 突出10年以上数据分析/BI经验及团队管理经历，量化带领团队交付的数据项目成果
- 强调在云原生大数据平台（如DataBricks、ADLS）上的ETL开发、数据建模及自动化流程建设经验
- 展示在金融或保险行业的业务理解，以及使用英语与高级利益相关者沟通的实际案例
- 复习并深化对 Azure 数据生态（ADLS, Data Factory, DataBricks）的架构设计与最佳实践
- 提升敏捷项目管理及跨文化沟通技巧，准备相关的业务需求转化案例
面试指南
- STAR法则：针对项目交付和团队管理问题，使用情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)结构，突出你的领导力和技术决策
- 业务价值导向：在回答技术问题时，始终将技术实现与业务价值（如提升决策效率、降低风险）挂钩
- 请分享一个你带领团队从0到1搭建数据模型或ETL流程的项目，遇到了哪些挑战及如何解决？
- 在云数据湖平台上，你是如何确保数据准确性、可靠性以及数据治理的？
- 当业务需求与技术实现存在冲突，或高级利益相关者优先级不一致时，你如何沟通并对齐？
- 请描述你如何利用自动化工具提升数据项目交付效率的具体案例
- 准备2-3个主导过的复杂数据项目案例，重点梳理其中的数据建模逻辑、云工具选型及团队协作细节
- 熟悉金融/保险行业的数据合规要求及健康数据相关的业务背景，以应对行业特定问题
职位点评
薪资福利75
成长发展85
工作生活80
使命价值70
薪资福利
75中等
作为高级团队负责人岗位，薪资福利体系完善，整体薪酬在成都市场具有较强竞争力，但JD未披露具体薪资范围。
薪资信号未披露（AI估算：2.5千–4.5万/月）
福利待遇flexible environment、well-being、inclusion
成长发展
85较高
岗位提供明确的团队领导职责和接触主流云大数据技术的机会，同时公司强调赋能员工学习和成长。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Power BI、Python、Spark、ADLS、Data Factory、DataBricks、ETL
成长机会learn and grow
业务类型ambiguous
工作生活
80较高
职位明确标注为混合办公，且公司强调灵活的工作环境和员工福祉，WLB 相对较好。
工作模式混合式弹性办公
办公地点未明确
加班情况未提及（无法判断）
工作生活平衡flexible environment、well-being
使命价值
70中等
金融保险行业属于稳定成熟行业，公司致力于帮助人们更好地生活，具备一定的社会价值，技术采用积极。
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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