平安科技数据高级分析师（投资领域)
任职要求
1、教育背景与经验：计算机、软件工程等相关专业本科及以上学历；5年以上大数据开发经验，3年以上金融行业（如券商、资管、金融科技）数仓架构设计和开发经验，有投资标签系统建设或数据治理项目经验者优先。 2、核心能力 技术能力：精通Oracle存储过程调优，熟悉Hadoop/Spark等大数据平台，熟练使用SQL 开发，熟…
工作职责
1、架构设计：主导数仓架构设计与技术实现；结合投资业务场景设计高扩展性、高稳定性的数据架构，支撑实时/离线数据处理需求。 2、标签建设与数据开发：负责投资领域标签体系开发；负责基金、保险、证券、信托等行业系统的ETL任务开发、调优、运维等工作。 3、数据治理与质量管控：持续优化数据模型、数据治理及质量体系建设，保障数据资产的稳定性及可靠性。 4、技术研究与创新落地：跟踪大数据技术及AI在金融领域的应用，优化数据存储与计算效率。
1、负责核心数据管道（ETL/ELT）的设计、开发与优化，保障大规模数据生产的高效与稳定。 2、参与数据仓库、数据湖、实时数仓的架构设计与建设，构建覆盖数据采集、存储、处理、分析、可视化全生命周期的数据底座。 3、与业务/产品团队紧密协作，深入理解业务需求，通过数据分析和建模提供数据驱动的解决方案，支持BI看板、自助分析、AB实验等场景。 4、制定并落地数据治理规范，包括数据质量监控、血缘追踪、元数据管理及安全合规，确保数据资产可信可用。 5、持续优化数据处理链路，推动自动化、平台化、工程化实践，提升数据交付效率与质量。 6、跟踪大数据与AI前沿技术（如大模型应用、RAG、AI Agent），探索新技术在业务场景的落地，推动数据平台智能化演进。
1. 负责搭建人力资源领域数据指标体系，涵盖招聘效能（如到岗率、招聘周期）、员工流失（如核心人才流失率、部门流失分布）、薪酬绩效（如薪酬带宽达标率、绩效结果分布）等核心模块，支撑HR决策。 2. 基于HR业务需求，开展专项数据分析，如招聘渠道效果对比、员工敬业度影响因素、关键岗位人才供给预测等，输出可落地的分析报告与优化建议。 3. 对接HR系统与企业相关数据平台，完成HR数据,企业管理数据的抽取、清洗与整合，保障数据准确性与及时性。 4. 推动HR数据可视化工具的应用，搭建自动化数据看板（如招聘实时看板、员工健康度看板），提升数据获取效率。
1、负责用户侧和产品侧的数据采集、整理与分析，建立完整的用户画像体系，深入挖掘用户特征、偏好及行为规律。 2、协助构建用户行为分析模型，通过漏斗分析、路径分析、留存率分析等方式，揭示用户触达、转化、流失的关键节点及其影响因素。 3、分析用户全生命周期（获取、激活、留存、召回、流失）的表现，挖掘用户增长潜力，优化用户运营策略。 4、支持产品迭代，评估新功能上线效果，设计用户增长与转化的核心KPI指标体系，输出分析报告。
1、负责用户侧和产品侧的数据采集、整理与分析，建立完整的用户画像体系，深入挖掘用户特征、偏好及行为规律。 2、协助构建用户行为分析模型，通过漏斗分析、路径分析、留存率分析等方式，揭示用户触达、转化、流失的关键节点及其影响因素。 3、分析用户全生命周期（获取、激活、留存、召回、流失）的表现，挖掘用户增长潜力，优化用户运营策略。 4、支持产品迭代，评估新功能上线效果，设计用户增长与转化的核心KPI指标体系，输出分析报告。