深圳电催专员
电催专员是负责通过电话与客户进行联系，催促其还款或履行合同义务的专业人员。他们需要熟练掌握沟通技巧，能够有效地处理各种客户情绪，并迅速找出解决问题的方法。电催专员需要具备良好的耐心和应变能力，能够理解客户的需求和困难，帮助他们制定合理的还款计划并引导其解决财务问题。此外，他们还需要遵守相关法律法规，保护客户信息的安全，并确保催收过程合规合法。整体而言，电催专员的工作需要高度的敏锐度、耐心和专业技能，以有效地进行催收工作并维护公司与客户之间的良好关系。
薪酬概览
平均月薪
¥10600
中位数 ¥10000 ｜ 区间 ¥8100 - ¥13200
数据来源：样本数量过少，仅供参考；更新时间：2026年7月13日
月薪分布
66.7% 人群薪酬落在 8-15k
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
5
对比上月：岗位减少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 | 2 | 50% |
| 不限经验 | 2 | 50% |
热招职位
1. 市场与商务拓展：调研及分析同业情况，与合作方沟通洽谈合作。
2. 产品规划与设计：设计信用卡产品方案，包括卡面设计、权益体系、会员积分、营销活动等核心功能的设计。
3. 产品开发与上线：驱动产品项目从概念到上线，协调设计、开发、测试、风控、合规、运营等跨部门团队，确保项目按时、高质量交付。
4. 产品运营与迭代：跟踪产品上线后的效果，关注用户反馈和市场反应，持续优化产品功能和权益，提升用户满意度和产品竞争力。
1. 负责外卖业务的供给需求分析，通过数据洞察业务问题并为业务提供有效输入；
2. 建设迭代供给策略和运营体系，产出合理的目标规划、选商选品策略，及时进行策略复盘及调优，驱动外卖规模及营收增长；
3. 负责新运营项目损益分析，通过行业研究、经营分析洞察，提出策略优化方案，协同业务团队共同推进业务迭代；
4. 以专题的形式针对某一问题及机会点进行深入分析，提炼对业务有价值的洞察发现，形成独立分析结论和报告，为业务提供阶段性策略依据；
5. 探索和使用AI工具辅助数据分析和报告产出，优化工作效率。
1.负责游戏广告下单工作，与广告优化师保持紧密对接，确保投放计划高效执行；
2.管理主流媒体投放进度和结果，根据项目目标和市场动态合理分配预算，实时监控预算使用情况并进行动态调整；
3.对广告投放效果进行多维度分析，包括流量质量、转化率、ROI等，输出专业的分析报告，为优化投放策略提供数据支持；
4.基于投放数据和市场趋势，探索提升投放效率和利润的方法，不断优化投放模型和策略，驱动业务增长。
1、协议管理：协助审核客户协议工作审核，建立协议管理台账管理，跟进协议完成进度；
2、资源管理：整合BU辖区及资源管理，进行维护及评估；
3、协助审核销售政策备案管理，依据客户协议，跟进达成情况，并进行定期回顾；
4、参与业务BU目标制定及区域目标细化分解，进行业务线目标达成及机会管理；
5、协助完成对接片区相关管理工作。
1、统筹公司薪酬基本法的全周期管理，包括作业类/销售类员工的职级评定、岗位调配、绩效奖金发放机制及激励规则的设计、落地执行、过程监控与持续优化，推动薪酬体系的标准化与数字化建设。
2、开展人力经营数据分析与洞察，围绕各分公司及业务部门的核心指标（如人力投产比、人均效能、薪酬费用率、编制使用率等）进行建模分析。
3、主导薪酬核算与发薪管理，统筹基本法员工的月度薪酬计算、个税与社保扣缴、奖金核定等工作，确保薪酬发放的准确性、合规性与及时性；持续优化薪酬自动化流程，提升发薪效率。
4、推动薪酬数据系统化建设，参与HR系统或薪酬模块的数字化升级，提升数据采集、处理与分析能力，实现薪酬数据的实时监控与智能预警
1.从事人工智能产业链的研究工作，重点覆盖以下方向之一： ①TMT方向：算力芯片、AI服务器、光模块、大模型、AI应用、数据服务等人工智能相关软硬件领域； ②设备方向：半导体相关设备方向（如光刻机、刻蚀设备、薄膜沉积设备、封装测试设备、其他关键设备等）； ③材料方向：AI数据中心及其他基础设施建设的相关材料（如覆铜板、导热材料、光通信基板、电子布、特种建材等）； ④周期方向：AI算力基础设施建设拉动的上游相关大宗商品（如铜、铝、锡、钨、电力、能源等品种）。
2.紧密跟踪海内外AI技术演进、政策变化及产业趋势，撰写行业深度报告、公司研究报告及投资策略报告。
3.参与完成内外部客户的委托课题，组织或参与各项路演、调研、电话会议等营销服务活动，扩大研究成果的市场影响力。
4.完成跨领域、跨团队的专题研究。
1、参与一线商业田野调查，运用人类学、社会学等质性研究方法，深入洞察文化趋势、用户深层动机与社会心态，为公司战略与产品决策提供独到的、可执行的人文视角支撑。
2、参与构建公司核心文化思想体系，将内部思想、案例与方法论进行体系化梳理、沉淀，构建团队的知识资产。
3、参与撰写公司级重要战略报告、发言稿、领导人社媒账号等关键内容，深度参与领导人企业家形象建设、品牌重大叙事、产品思想输出、行业高端论坛，在内外部提升公司的思想影响力。
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、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.推动和落实区域的市场布局和规划，完成所负责地域的市场开拓，确保达成业务目标；
2.完成所负责地域的客户关系维护工作，并提供多样化的产品组合满足客户需求；
3.在对市场深入研究的前提下不断发现新的金融业务和产品机会并配套完成项目操作；
4.对区域内的存量资产安全负主要责任，配合客服和资产人员做好客户关系维护活动。
1. 总行级战略客户“一户一策”方案设计及开发跟进。
2. 发挥专业优势，推动总行级战略客户的业务在分行落地。
3. 对总行级战略客户集团授信限额进行统筹管理。
4. 牵头协调各相关条线和部门，配套总行级战略客户经营所需的财务、风险、产品等资源和政策。
5. 协调集团内其他专业子公司市场、产品等资源，组建一体化经营敏捷队伍，开展业务协同。
6. 部门及团队长分配的其他工作。