深圳数据分析主管
数据分析主管是负责领导和管理数据分析团队的职位。他们负责制定数据分析策略、监督数据收集和处理过程、开发数据模型和算法、进行数据挖掘和解释分析结果。数据分析主管需要与业务团队合作，了解业务需求，制定相应的分析方案，帮助企业做出基于数据的决策。此外，他们也负责监督团队成员的工作进展、指导团队成员的技术成长、评估团队成员的绩效。数据分析主管需要具备扎实的数据分析和统计学知识，熟练运用数据分析工具和编程语言，具备良好的领导能力和沟通能力，能够推动团队高效协作，为企业创造价值。
薪酬概览
平均月薪
¥8500
中位数 ¥7800 ｜ 区间 ¥6900 - ¥10200
数据来源：谈职全网17份招聘数据；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
58.8% 人群薪酬落在 0-8k
三大影响薪酬的核心维度
影响薪资的核心维度1：工作年限
影响薪资的核心维度2：学历背景
市场需求
6月新增岗位
20
对比上月：岗位新增5
数据由各大平台公开数据统计分析而来，仅供参考。
岗位需求趋势
不同经验岗位需求情况
| 工作年限 | 月度新增职位数 | 职位占比数 |
|---|---|---|
| 应届 | 5 | 33.3% |
| 1-3年 | 2 | 13.3% |
| 不限经验 | 8 | 53.3% |
热招职位
岗位定位 负责平安好医生大数据基础平台、数据研发平台、数据 API 平台、等核心数据基础设施建设，支撑公司医疗健康数据资产沉淀、经营分析、AI 应用、风控分析和数字化运营。 岗位职责
1.负责公司大数据基础架构平台建设，包括 Hadoop、Hive、Spark、Flink、Doris、Paimon 等相关技术体系。
2.负责离线计算、实时计算、湖仓一体、数据调度、任务治理、资源治理等平台能力研发。
3.负责数据 API 平台建设，为业务系统提供统一、稳定、可治理的数据服务能力。
4.负责用户画像、数据治理、数据资产等平台能力建设。
5.参与医疗健康数据资产建设，支持集团医疗数据库等核心数据资产沉淀。
6.负责大数据平台稳定性、作业效率和平台可用性优化。
7.需要具备超大规模实时、离线平台系统开发经验（数据规模PB、EB）
核心工作：维护公司核心系统业务数据库库稳定，优化数据库查询效率，解决数据库日常问题及故障，提高数据库整体运行效率 主要职责： 1．数据库日常优化，数据库架构调优调整 2．数据库日常问题定位分析解决 3．支持日常运营所需数据统计分析 4．数据库容量评估，存储规划 5．数据库帐户权限管理、安全管理 6．数据库架构方案制定 7．内外审计应对
8. AI赋能数据库运维能力提升
1.负责公司MySQL、Redis、PG等数据库的运维管理工作。
2.负责对接业务开发部门，支持业务部门数据库需求评审、日常变更、问题排查等工作；
3.负责处理日常数据库报警，保障数据库的稳定运行；
4.负责数据库平台建设、切换演练、备份恢复能可靠性能力建设。
5.负责数据库行业新技术的研究和技术测试；
1、计算机、数学、统计、自动化、电子、机器人等专业；
2.、具备 AI 算法开发、数据工程、分布式系统、模型调优或系统工程优化相关经验之一；
3、具备海量多模态异构数据的架构设计能力，能够从业务目标出发设计数据分层、数据模型、存储布局、索引组织与读写链路；
4、熟悉 Python/Java/ go中至少一门语言，具备扎实的数据处理和工程实现能力；
5、熟悉 Iceberg、Lance 等面向大规模分析或多模态数据场景的数据格式与存储方案，理解 Parquet、Arrow、对象存储、元数据管理等核心机制；
6、熟悉 LanceDB、Milvus、Elasticsearch、ClickHouse 等检索/分析系统，或有多模态样本库建设经验；
7、熟悉 Spark、Flink、Ray、Kafka 等大数据或分布式计算框架中的一项或多项，理解批处理、流处理、批流一体及任务编排；
8、熟悉向量检索、特征索引、样本检索、数据切片、时间戳对齐、多模态关联等一种或多种能力，能够支撑训练数据构建和问题追溯；
9、对数据闭环、具身智能和大模型方向有强烈兴趣，具备自驱力、学习能力和跨团队协作意识。
加分项
1、有机器人、自动驾驶、大模型行业等行业的多模态海量数据架构实践经验；
2、有数据湖、湖仓一体、元数据平台、数据质量平台或数据检索平台建设经验；
3、有顶会/期刊论文、开源项目、数据竞赛成果，或在数据基础设施方向有系统性产出。
1、负责用户画像标签挖掘、端到端方案设计和开发工作；
2、负责离线/实时标签的开发、部署、维护等工作；
3、负责画像在广告场景的应用，如lookalike、ROI出价、智能定向等。
1.参与数据治理规划，制定详细的治理专项计划与实施方案，负责数据治理专项的整体推动；
2.负责制定数据治理相关政策、制度、流程的方案，并推进实施落地；
3.负责数据治理解决方案规划及实施，包括数据资产（数据目录、指标体系、标签体系等）、数据标准、数据质量、元数据管理、数据服务和数据安全等方面的工作；
4.参与监管数据的治理，提升数据报送质量；
5.参与公司数据平台建设，负责推动数据资产盘点、数据质量提升、数据标准落标、数据分类分级等项目工作；
6.完成领导交办的其他各项工作。
云架构平台部是腾讯规模最大的技术部门之一，为公司各业务提供存储、接入和计算服务。这里有海量的存储平台、世界级的CDN服务、先进的操作系统和视频编解码技术以及自研芯片，我们致力于用技术的力量持续赋能客户，帮助他们提升效率、降低成本。云架构平台部聚焦于规模、产品竞争力、平台能力，通过存储、接入、计算等重点领域的核心技术能力，有力支持和保障腾讯云、自研云等重点业务；同时，部门在各技术领域不断挑战和创造新的记录，视频编码器在MSU国际大赛中一再夺冠、自研芯片性能持续优化助力业务发展、TencentOS深度参与全链路国产化操作系统OpenCloudOS共建，发布自主可控发行版等，在公司内部多次获得代表最高荣誉的技术突破奖和研发奖。
1.负责文档数据处理的全链路工程实现，包括负责支持文档数据存储计算处理、解析、去重、质量筛选等数据处理环节；
2.有丰富的文档解析或大模型预训练数据处理经验、基于Agent的数据生产链路研发经验优先；
3.有多模态理解数据处理经验优先。
1.负责客户关系的维护与开发，提升客户满意度和忠诚度;
2.负责客户市场的分析与研究，制定并执行客户经营策略;
3.负责客户经营计划的制定与实施，确保客户经营目标的达成;
4.负责团队的管理与指导，提升团队整体客户经营能力;
5.负责客户经营数据的统计与分析，优化客户经营策略。
1、负责规划和建设集团数据流通管控体系，推动数据流通管控机制的落实，提升人工智能领域数据流程管控能力。
2、提升人工智能服务相关的数据集合规、数据训练合规、数据流通合规管控机制和技术平台的规划建设；
3、建设和推广数据合约管理机制，支持数据高效流通，满足集团各类数据服务开展的需求；
4、支持数据流通、合规管控解决方案的技术实现，推广可信数据流通管控，重点提升人工智能服务数据高效流通；
5、完成项目管理、项目计划制定、管理项目进度、管理项目沟通和汇报工作。
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。